Evidence programů CŽVEvidence programů CŽV(verze: 170)
 
   Přihlásit přes CAS
Spatial Data Science v jazyce Python / Spatial Data Science in Python (10752)
Základní informace
Univerzita Karlova
Spatial Data Science v jazyce Python / Spatial Data Science in Python
běží přijímací řízení
Online
angličtina
Spatial Data Science v jazyce Python / Spatial Data Science in Python
Samostatný kurz dokladovaný mikrocertifikátem.

1. Úvod do problematiky
2. Otevřená data science, základy manipulace s daty v Pythonu (pandas)
3. Prostorová data (geopandas)
4. Vztahy v prostoru (libpysal)
5. Explorativní analýza prostorových dat (esda)
6. Point patterns (pointpats)
7. Clustering (scikit-learn)
8. Rastrová data (xarray)
9. Interpolace (tobler, pyinterpolate)
10. Regrese (statsmodels, mgwr)


Spatial Data Science v jazyce Python představuje data science (datovou vědu) a výpočetní analýzu s využitím open source nástrojů napsaných v programovacím jazyce Python.
Předmět poskytuje studentům s malou předchozí zkušeností s programováním základní kompetence v oblasti spatial data science (SDS).
Zahrnuje:
- Rozšíření jejich statistické a numerické gramotnosti.
- Seznámení se základními principy programování a nejmodernějšími výpočetními nástroji pro SDS.
- Představení uceleného přehledu hlavních metodik, které má geograf v oblasti prostorových dat k dispozici, a vybudování intuice, jak a kdy je lze použít.
- Zaměření na reálné aplikace těchto technik v kontextu sociální geografie.
Kurz se zaměřuje na data, která se obvykle používají v sociální geografii, ale jeho použitelnost se neomezuje pouze na sociální geografii. V praxi pracuje spíše s vektorovými daty než s rastry (i když i těmi se trochu zabývá) a často s daty zachycujícími různé aspekty lidského života. Koncepty spatial data science jsou však univerzální.
Základní porozumění Pythonu a základní statistiky (např. lineární regrese)

Pro „zápis“ a evidenci studentů bude využíván SIS.
Pořadí studentů bude dáno datem odeslání přihlášky.

Míra účasti: min 60% přítomnosti.
Po absolvování kurzu budou studenti schopni:

• Popsat pokročilé koncepty spatial data science a používat otevřené nástroje pro analýzu prostorových dat.
• Vysvětlit motivaci a vnitřní logiku hlavních metodických přístupů SDS.
• Kriticky zhodnotit vhodnost konkrétních technik, co mohou nabídnout a jak mohou pomoci odpovědět na geografické otázky.
• Použít soubor technik prostorové analýzy a interpretovat výsledky v procesu přeměny dat na informace.
• Samostatně pracovat s nástroji SDS s cílem získat cenné poznatky, když se setkají s novým souborem dat.
Garant Telefon Email
Martin Fleischmann, M.Sc., Ph.D. +420774627733 martin.fleischmann@natur.cuni.cz
Příloha 1_Formular_MCI (1) (3).pdf, U
Příloha 2_Formular_MCII (1).pdf, U
Akreditace
11000 - Univerzita Karlova
252/24
13.9.2023
13.9.2033
Podrobné informace
4
50 (v hodinách celkem)
30 hodin synchronní výuka + 20 samostudium + zpracování závěrečné práce (30 hours of synchronous teaching + a final assignment - a computational essay.)
1
Vědy o Zemi (0532)
Praktické hodnocení
Dozor s ověřením totožnosti
Úroveň Znalosti Dovednosti Kompetence
Úroveň 6 pokročilé znalosti v oboru práce nebo studia zahrnující kritické chápání teorií a zásad pokročilé dovednosti prokazující zvládnutí oboru a smysl pro inovace, jež jsou požadovány při řešení složitých a nepředvídatelných problémů ve specializované oblasti práce nebo studia řídit složité technické nebo odborné činnosti či projekty a nést odpovědnost za rozhodování v kontextu nepředvídatelné pracovní nebo vzdělávací náplně
nést odpovědnost za řřízení odborného rozvoje jednotlivců a skupin
01.02.2025
01.02.2025
Institucionální licence
schváleno Radou pro vnitřní hodnocení: 29.5.2024, identifikační kód schválení: 251/24
approved by the Internal Evaluation Board: 5/29/2024, approval identification code: 251/24
Obsah mikrocertifikátu byl vytvořen ve spolupráci se zástupci firem O2 a ARCDATA PRAHA a Českého statistického úřadu.
Termín kurzu a místo konání
01.02.2025
01.02.2025
Termín kurzu bude upřesněn v LS AR 2024/25.
2024/2025
letní semestr
pouze online (link bude zaslán všem přihlášeným/ online, the link will be sent to all registered users
Informace pro uchazeče
Lektor Telefon Email
Martin Fleischmann, M.Sc., Ph.D. +420774627733 martin.fleischmann@natur.cuni.cz
25
15000 Kč / kurz
01.01.2025
31.01.2025
Martin Fleischmann, M.Sc., Ph.D.
martin.fleischmann@natur.cuni.cz
Albertov 6, 128 00 Praha 2
Informace k zápisu
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK