Course Description
Авторы / составители курса:
Понькина Елена Владимировна, к.т.н., доцент, заведующая кафедрой теоретической кибернетики и прикладной математики, ИМИТ.
Полосин Георгий Витальевич, преподаватель кафедры теоретической кибернетики и прикладной математики, ИМИТ.
Сабаев Артем Александрович, преподаватель кафедры теоретической кибернетики и прикладной математики, ИМИТ.
Краткая аннотация курса: Курс направлен на формирование базовых навыков по работе с пространственными данными и операциями по их обработке. В рамках курса учащиеся знакомятся с различными источниками и форматами пространственных данных, формируют представление о подготовке многослойной тематической карты, выполнению несложных аналитических операций. Практические занятия проводятся в среде QGIS.
Уровень образования: бакалавриат.
Целевая аудитория: Курс предназначен для обучающихся по программам бакалавриата начальных курсов, либо лиц, заинтересованных в изучении пространственных данных и методов их обработки в современных ГИС средах.
Шифр и наименование направления подготовки: 09.03.04 Программная инженерия, профиль «Умные технологии и искусственный интеллект в агробизнесе»
Необходимый уровень подготовки слушателей: Для успешного освоения курса слушатели должны иметь базовые знания и навыки по работе в офисных пакетах программ.
Результаты обучения на курсе:
РО1 – Формирование представлений о принципах организации данных в геоинформационных системах.
РО2 – Получить представление о работе с пространственными данными различных форматов.
РО3 – Умение анализировать пространственные данные, выбирать адекватные операции по их обработке.
РО4 – Формирование навыков использования стандартных средств ГИС средств, подготовки картографически отчетов к печати.
Институт математики и информационных технологий
Семестр: 1 - курс, 2 - семестр (ежегодно).
Copyright holder
Алтайский государственный университет
Course content
Модуль 1. Введение в геоинформационные технологии.
Познакомит с краткой историей развития ГИС технологий, понятиями ГИС и ГИС технологии.
Модуль 2. Организация данных в ГИС.
Содержит информацию по принципам организации пространственных данных в ГИС, их форматах, разрешения, масштаб карты и разрешение растров.
Модуль 3. Тематическое картографирование.
Дает информацию по основным методам и приемам разработки тематических карт, правилам их оформления и методам формирования классификационных шкал по одному признаку.
Модуль 4. Операции обработки векторных данных.
В данном блоке вы научитесь применять базовые пространственные операции по работе с векторными данными.
Модуль 5. Картографическая привязка данных в ГИС и векторизация.
Знакомит с существующими картографическими проекциями, особенностями их применения, привязка растровых данных и извлечение информации о проекции из различных форматов данных, а также приемам редактирования и векторизации растровых данных.
Модуль 6. Итоговая аттестация.
Содержит итоговый тест, осуществляющий измерение степени освоения компетенций.
Requirements
Для успешного освоения курса слушатели должны иметь базовые знания и навыки по работе в офисных пакетах программ.
Learning outcomes
Результаты обучения:
РО1 – Формирование представлений о принципах организации данных в геоинформационных системах.
РО2 – Получить представление о работе с пространственными данными различных форматов.
РО3 – Умение анализировать пространственные данные, выбирать адекватные операции по их обработке.
РО4 – Формирование навыков использования стандартных средств ГИС средств, подготовки картографических отчетов к печати.
Competencies
ПК-3: Способен разрабатывать сервисы на основе СУБД и методов аналитики больших данных для решения задач профессиональной деятельности
ПК-3.1 Знает методы и программный инструментарий для разработки цифровых сервисов и анализа данных.
ПК-3.2 Умеет разрабатывать прикладные базы данных и цифровые сервисы для сбора, хранения, обработки и визуализации данных.
ПК-3.3 Владеет навыками создания прототипа сервиса на основе методов аналитики и/или визуализации данных.
Recommended areas of training
09.03.04 Программная инженерия, профиль «Умные технологии и искусственный интеллект в агробизнесе»