The objective of the course is to provide students with basic principles of using R and Python programming languages in geosciences. Students will learn and practice the most common principles of data assessment typical for geoscience applications based on selected exercises, such as working with large data sets (time series, spatial data), their basic statistical evaluation (correlation, regression, trends in time series, interpolation) and visualisation. The course is focused on 1) assessment and statistical analysis of time series, 2) regression models, 3) methods of quantification of spatial autocorrelation, 4) principal component analysis, 5) working with raster and remote sensing data, and 6) modelling selected environmental processes. A part of the course will also be a “coding club”, which enables students to discuss with lecturers their data and codes used for their final theses.
The course is intended mainly for master students of Physical geography and geoecology, Hydrology and hydrogeology, as well as for bachelor students of Physical geography and geoinformatics, Earth Sciences, and Geography and Cartography.
Last update: Jeníček Michal, doc. RNDr., Ph.D. (23.07.2025)
Kurz si klade za cíl seznámit posluchače se základy použití programovacích jazyků R a Python v geovědách. Na vytipovaných příkladech si studenti procvičí hlavní možnosti a způsoby zpracování dat, které jsou pro geovědy typické. Jedná se hlavně o načítání velkých objemů dat (např. časových řad, prostorových dat), jejich základní statistické zpracování (korelace, regrese, trendy v časových řadách, interpolace, jednoduché a smíšené lineární modely) a vizualizaci.
Hlavními tématy jsou 1) zpracování a statistická analýza časových řad, 2) úvod do jednoduchých a smíšených lineárních modelů, 3) hodnocení míry prostorové autokorelace v datech, 4) analýza hlavních komponent, 5) zpracování rastrových data a dat DPZ, 6) modelování vybraných přírodních procesů. Součástí cvičení bude i “coding club”, na kterém mohu studenti s vyučujícími konzultovat možnosti zpracování svých vlastních dat (např. k diplomové práci).
Kurz je určen především studentům navazujících magisterských oborů Fyzická geografie a geoekologie, Hydrologie a hydrogeologie, ale také bakalářských oborů Fyzická geografie a geoinformatika, Vědy o Zemi a Geografie a kartografie.
Last update: Jeníček Michal, doc. RNDr., Ph.D. (23.07.2025)
Literature -
https://www.r-project.org/about.html
Slater, L. J., Thirel, G., Harrigan, S., Delaigue, O., Hurley, A., Khouakhi, A., Prosdocimi, I., Vitolo, C., and Smith, K.: Using R in hydrology: a review of recent developments and future directions, Hydrol. Earth Syst. Sci., 23, 2939-2963, doi: 10.5194/hess-23-2939-2019, 2019.
https://www.python.org/
https://stackoverflow.com/
Last update: Jeníček Michal, doc. RNDr., Ph.D. (30.01.2023)
https://www.r-project.org/about.html
Slater, L. J., Thirel, G., Harrigan, S., Delaigue, O., Hurley, A., Khouakhi, A., Prosdocimi, I., Vitolo, C., and Smith, K.: Using R in hydrology: a review of recent developments and future directions, Hydrol. Earth Syst. Sci., 23, 2939-2963, doi: 10.5194/hess-23-2939-2019, 2019.
https://www.python.org/
https://stackoverflow.com/
Last update: Jeníček Michal, doc. RNDr., Ph.D. (07.05.2021)
Requirements to the exam -
active attendance on lectures
finishing homework assignments (scripts and their potential results, such as visualisations)
Last update: Jeníček Michal, doc. RNDr., Ph.D. (06.02.2025)
Aktivní účast na cvičeních
Odevzdání dokončených, funkčních (a komentovaných) skriptů a jejich výsledků (např. vizualizací).
Last update: Jeníček Michal, doc. RNDr., Ph.D. (06.02.2025)
The primary form of common communication is Google Classroom. This virtual platform will be used for sharing the course materials and homework assignments.
Last update: Jeníček Michal, doc. RNDr., Ph.D. (06.02.2025)
Primární platformou pro běžnou komunikaci s posluchači a pro odevzdávání a hodnocení úkolů bude Google Classroom. V něm také budou uložený případné studijní materiály.
V LS 2026 bude kurz vyučován v angličtině
Last update: Jeníček Michal, doc. RNDr., Ph.D. (10.09.2025)
Learning outcomes -
Participants will adopt R and Python programming languages for selected geoscience applications.
Participants will learn how to work with different types of data.
Participants can discuss their own scripts and data used for their final theses.
Last update: Jeníček Michal, doc. RNDr., Ph.D. (10.09.2025)
Účastníci se naučí používat programovací jazyky R a Python pro vybrané geovědní aplikace.
Účastníci se naučí pracovat s různými typy dat.
Účastníci mohou diskutovat o svých vlastních skriptech a datech použitých pro své závěrečné práce.
Last update: Jeníček Michal, doc. RNDr., Ph.D. (10.09.2025)
