• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2026/2027

Продвинутые методы аналитики городских данных

Когда читается: 2-й курс, 2 семестр
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3
Контактные часы: 36

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина выступает логическим продолжением курса "Геоинформационный анализ городских данных", который преподается на 1 году обучения магистратуры. В ходе изучения курса слушатели получают продвинутые навыки в области обработки и подготовки пространственных данных и их анализа с использованием существующих геоинформационных систем а также языков программирования для анализа данных. Также слушатели научатся пользоваться сложными инструментами геообработки, познакомятся с автоматизацией расчетов в ГИС, инструментами пространственной статистики и узнают о возможностях создания скриптов в геоинформационной среде. Наконец, познакомятся с возможностями моделирования отдельных социально-экономических аспектов развития территории и освоят сложные схемы визуализации итоговых картографических изображений, в том числе с выполнением требований ГОСТ.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Получение слушателями продвинутых навыков в области обработки и подготовки пространственных данных и их анализа с использованием существующих геоинформационных систем.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Рассчитывать глобальные и локальные показатели пространственной автокорреляции
  • Корректно интерпретировать полученные результаты
  • Применять методы кластеризации и классификации
  • Описывать принципы геостатистического подхода
  • Анализировать пространственные зависимости с помощью вариограмм
  • Применять кригинг как основной метод геостатистической интерполяци
  • Определять ограничения классических регрессионных моделей при анализе пространственных данных
  • Применять подходящие для задач пространственные регрессионные модели
  • Проводить сетевой анализ в ГИС
  • Использовать многосоставные модели пространственного анализа для решения задач городской аналитики
  • Применять расчетные и экономико-географические модели для диагностики дисбалансов регионального развития
  • Создавать картографические отчетные материалы по стандарту ГОСТ
  • Генерализировать пространственные данные в целях подготовки статических и динамических картографических визуализаций
  • Автоматизировать процессы и создавать расчетные модели
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Тема 1. Структура пространственных данных и пространственные зависимости
  • Тема 2. Методы кластеризации и классификации пространственных данных
  • Тема 3. Пространственное моделирование I: Геостатистические методы
  • Тема 4. Пространственное моделирование II: Регрессионные модели
  • Тема 5. Модель интегральной доступности
  • Тема 6. Автоматизация в ГИС
  • Тема 7. Региональные модели в аналитике городских данных
  • Тема 8. Стандарт оформления ГОСТ
  • Тема 9. Генерализация в ГИС
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Задание 1
  • неблокирующий Задание 2
  • неблокирующий Проект
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 2nd semester
    0.3 * Задание 2 + 0.2 * Задание 1 + 0.5 * Проект
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Маккинни, У. Python и анализ данных / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 2-ое изд., испр. и доп. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 540 с. — ISBN 978-5-97060-590-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/131721 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Миркин, Б. Г.  Введение в анализ данных : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. — Москва : Издательство Юрайт, 2024. — 174 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-9916-5009-0. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/536117 (дата обращения: 02.07.2026).

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Витковский, В. В. Картография (теория картографических проекций) / В. В. Витковский. — Санкт-Петербург : Лань, 2013. — 473 с. — ISBN 978-5-507-31477-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/32797 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Маккинни, У. Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter : справочник / У. Маккинни , перевод с английского А. А. Слинкина. — 3-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2023. — 536 с. — ISBN 978-5-93700-174-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/348086 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
  • Раклов В.П. - Картография и ГИС - 978-5-16-016460-1 - ИНФРА-М - 2023 - https://znanium.ru/catalog/product/1983267 - 1983267 - ZNANIUM
  • Чернова, Н. И. Fundamentals of cartography and geoinformatics : учебно-методическое пособие / Н. И. Чернова, Н. В. Катахова. — Москва : РТУ МИРЭА, 2021 — Часть 1 — 2021. — 88 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/182567 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

  • Гончаров Руслан Вячеславович