Магистратура
2026/2027



Продвинутые методы аналитики городских данных
Статус:
Курс по выбору (Цифровая урбанистика и аналитика города)
Кто читает:
Высшая школа урбанистики имени А.А. Высоковского
Где читается:
Факультет городского и регионального развития
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
- Получение слушателями продвинутых навыков в области обработки и подготовки пространственных данных и их анализа с использованием существующих геоинформационных систем.
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
- 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
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.