Mathematical Methods, Analysis and Data Visualization in the Study of Natural Systems

2022/2023

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

3

ECTS credits

Delivered at:

Faculty of Geography and Geoinformation Technology

Course type:

Elective course

When:

3 year, 1, 2 module

Instructors

Batov, Alexey

Matskovsky, Vladimir

Программа дисциплины

Аннотация

Курс «Математические методы, анализ и визуализация данных в изучении природных систем» входит в группу обязательных предметов специализации «Глобальные изменения природной среды и климата». Курс направлен на то, чтобы научить студентов анализировать различные типы задач, встречающихся при изучении природных систем, правильно выбирать математические методы для их решения и грамотно их визуализировать при помощи Python и R. Успешное освоение дисциплины позволит обрабатывать данные, характерные для задач изучения природных систем, интерполировать, экстраполировать, заполнять пропуски и гомогенизировать такие данные.

Цель освоения дисциплины

• получение практических навыков применения математических методов для решения задач исследования природных систем
• освоение приемов анализа и визуализации данных применительно к наукам о Земле

Планируемые результаты обучения

• обрабатывает данные, характерные для задач изучения природных систем, интерполировать, экстраполировать, заполнять пропуски и гомогенизировать такие данные; анализировать различные типы задач, встречающихся при изучении природных систем и правильно выбирать математические методы для их решения; выбирает наиболее подходящий способ визуализации данных, использовать различные пакеты визуализации данных для Python и R

Содержание учебной дисциплины

• Основные математические методы, анализ и визуализация данных в изучении природных систем

Элементы контроля

• Домашняя работа
  Предусмотрено 8 домашних работ в течение двух модулей. Каждая домашняя работа оценивается по двухбалльной шкале – один или ноль баллов.
• Практическая работа
  Практическая работа проводится в конце второго модуля для проверки приобретенных в результате освоения пройденных в течение обоих модулей тем. Оценивается по трехбалльной шкале – ноль, один или два балла. Является групповой, т.е. несколько студентов объединяются в группу для выполнения задания.

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 2 модуль
  0.8 * Домашняя работа + 0.2 * Практическая работа

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Ганичева А. В. - Прикладная статистика: учебное пособие - Издательство "Лань" - 2021 - ISBN: 978-5-8114-2450-4 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/167374
• Миркин, Б. Г.  Введение в анализ данных : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. — Москва : Издательство Юрайт, 2020. — 174 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-9916-5009-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/450262 (дата обращения: 28.08.2023).

Рекомендуемая дополнительная литература

• Martin Dodge, Mary McDerby, & Martin Turner. (2008). Geographic Visualization : Concepts, Tools and Applications. Wiley.