• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2023/2024

Краудсорсинг пространственной информации

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Направление: 05.03.02. География
Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 60

Программа дисциплины

Аннотация

Курс предлагается на выбор всем студентам образовательной программы «География глобальных изменений и геоинформационные технологии». Курс направлен на то, чтобы научить студентов осуществлять краудсорсинг пространственной информации с использованием функционала современных географических информационных систем. Цели освоения дисциплины Краудсорсинг пространственно информации» - дать студентам базовые знания о методах и средствах сбора географической информации, о различных источниках данных и формах представления информации; а также научить студентов практическим навыкам сбора и организации пространственных данных.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • дать студентам базовые знания о методах и средствах сбора географической информации
  • познакомить студентов с различными источниками данных и формах представления информации
  • научить студентов практическим навыкам сбора и организации пространственных данных
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Осуществляет краудсорсинг пространственной информации с использованием функционала современных географических информационных систем
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Методы и инструменты краудсорсинга пространственной информации
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Работа на занятиях
  • неблокирующий Работа на занятиях
  • неблокирующий Практические работы
  • неблокирующий Итоговый проект
  • неблокирующий Практические работы
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 2 модуль
    0.4 * Итоговый проект + 0.2 * Практические работы + 0.2 * Практические работы + 0.1 * Работа на занятиях + 0.1 * Работа на занятиях
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Simoff, S. J., Böhlen, M. H., & Mazeika, A. (2008). Assisting Human Cognition in Visual Data Mining. Springer. https://doi.org/10.5167/uzh-56371
  • Witten, I. H., Frank, E., Hall, M. A., & Pal, C. J. (2017). Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques (Vol. Fourth edition). Cambridge, MA: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1214611

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Kotu, V., & Deshpande, B. (2014). Predictive Analytics and Data Mining : Concepts and Practice with RapidMiner. Amsterdam: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=919334
  • Kotu, V., & Deshpande, B. (2019). Data Science : Concepts and Practice (Vol. Second edition). Cambridge, MA: Morgan Kaufmann. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1866160
  • Rigaux, P., Scholl, M. O., & Voisard, A. (2002). Spatial Databases : With Application to GIS. Morgan Kaufmann.
  • Yang, Y. (2016). Temporal Data Mining Via Unsupervised Ensemble Learning. Elsevier.