Вы научитесь строить диаграммы и графики, осуществлять поиск и группировку данных в MS Excel.

Назначение: Самостоятельная работа
Дисциплина предусмотрена в учебном процессе с ЭОиДОТ: Нет

В данном курсе вы получите теоретические знания об основах проектирования пространственных баз данных с использованием различных способов организации данных (векторная, растровая, топологическая). Особое внимание будет уделено вопросам хранения кадастровой информации. Будут изучены основные системы пространственной привязки с использованием географических координат и картографических проекций. Курс содержит большое количество практических заданий, по выполнению которых вы приобретете навыки по работе с пространственными данными. Научитесь создавать базы пространственных данных в современной СУБД PostgreSQL, наполнять их из различных источников, оптимизировать работу с ними. Научитесь языку структурированных запросов SQL для решения задач анализа пространственных данных: зональная статистика, анализ расстояний, поиск ближайших соседей, поиск путей и расчет расстояний в сети дорог. 

Дисциплина предусмотрена в учебном процессе с ЭОиДОТ: Да

В этом курсе вы получите представление о том, как работают программы в целом, на каких алгоритмах основано успешное программирование. Усвоив эти знания, мы перейдем к конкретному языку программирования, а именно к Python. Первым делом вы узнаете какими типами данных может оперировать данный язык и научитесь их различать, а после и менять при необходимости. Узнаете какие операторы присутствуют в Python и научитесь их применять. После постепенно научитесь решать задачи, начиная с элементарных, в процессе выполняя обязательные задачи для самопроверки. Также выполняя контрольные работы, с последующим полным разбором ошибок с преподавателем, возможно совершенных в процессе выполнения. К концу курса будете чувствовать себя уверенно самостоятельно программируя задачи как низкой, так и средней сложности. 

Назначение: обучение программированию на Python
Дополнительный материал по дисциплине:

Данный курс послужит для смешанной модели обучения, частично повторяя материал, данный на лекции и практике. Курс будет дополнен новыми заданиями для самопроверки и тестами, влияющими на итоговую оценку обучающегося.

Дисциплина предусмотрена в учебном процессе с ЭОиДОТ: Да

Часть курса математики для студентов второго года обучения (бакалавров по направлению 21.03.02 - Землеустройство и кадастры). 

1.Презентация Газизова С.Е..pdf1.Презентация Газизова С.Е..pdf2.Презентация Газизова С.Е..pdf2.Презентация Газизова С.Е..pdf3.Презентация Газизова С.Е..pdf3.Презентация Газизова С.Е..pdf

Технологии и статистические методы в экологии и природопользовании

Институт экологии и природопользования, кафедра моделирования экосистем

Направление:  05.04.06  «Экология и природопользование» (магистерские программы «Экологическая безопасность и управление в сфере охраны окружающей среды», «Окружающая среда, агро- и продовольственная безопасность», «Системная экология и моделирование»)

Учебный план:  «Системная экология и моделирование» (очное, 2016)

Дисциплина: Технологии и статистические методы в экологии и природопользовании (магистратура, 1 курс, очное обучение)

Количество часов:  108 ч. (в том числе: лекции – 6, лабораторные работы – 18, самостоятельная работа – 48, контроль  - 36), форма контроля: экзамен.

Аннотация: Основное внимание в ЭОР уделяется технологиям и статистическим методам анализа данных в экологии и природопользовании. Приводятся краткие методические положения, включающие основные понятия, определения, формулы. Рассмотрены примеры решения типовых задач, представлены процедуры, математический аппарат и программные средства статистического анализа данных.

Темы:

1. Методы описательной статистики. Проверка гипотез. Исследование связи количественных признаков. Корреляционный анализ и регрессионный анализ. Статистическое программное обеспечение. Язык и среда статистического программирования R.

2. Программы на языке R. Создание на языке R скрипта для статистического описания набора одномерных выборок. Реализация на языке R проверки статистических гипотез.

3. Реализация на языке R исследования связи количественных признаков. Построение линейной регрессии. Реализация на языке R обобщенной линейной модели.

4. Реализация на языке R моделирования нелинейных зависимостей. Сравнение моделей.

Ключевые слова: статистическая гипотеза, корреляционный анализ, регрессионный анализ, одномерная выборка, линейная регрессия, линейная модель, нелинейная зависимость.

Автор ЭОР: Савельев Анатолий Александрович, профессор кафедры моделирования экологических систем, доктор биологических наук, кандидат физико-математических наук, email: Anatoly.Saveliev.aka.saa@gmail.com.

Дата начала эксплуатации: 1 сентября 2018 г.

 

Институт экологии и географии

Направления подготовки
022000.62 «Экология и природопользование», 120700.62 «Землеустройство и кадастры», 021300.62 «Картография и геоинформатика», 021000.62 «География» (бакалавриат, 3, 4 курс, очное обучение) 
020801.65 «Экология», 020802.65 «Природопользование» (специалитет, 3, 4 курс, очное обучение)
Дисциплины«Геоинформационные базы данных и компьютерное картографирование», «Экологическое и компьютерное картографирование», «Геоинформационные БД в экологии и природопользовании», «Геоинформационные БД», «Базы пространственных данных и их проектирование», «Основы компьютерного картографирования», «ГИС и ГеоБД в экологии и природопользовании», «Информационные флористические и фаунистические БД» 
Количество часов: лекции -18, практические занятия – 36-88; форма контроля – зачет, экзамен
Темы: Тема 1. Базы геоданных как составная часть ГИС. Модели пространственных данных. Свойства пространственных данных. Системы координат. Тема 2. Реализации модели данных. СУБД. Проектирование баз геоданных. Тема 3. Источники данных для геоБД. Создание геоБД на основе бумажных картографических материалов. ДДЗЗ как источник информации для геоБД. Тема 4. Сканирование бумажных картографических материалов. Обработка цветных растровых изображений. Программа EasyTrace. Тема 5. Создание проекта геоБД. Координатная привязка растровых изображений. Тема 6. Векторизация. Создание полигональных объектов. Тема 7. Ввод данных в MapInfo. Тема 8. База геоданных в ArcGis. Тема 9. База геоданных в СУБД PostgreSQL/PostGIS. Открытые базы геоданных. Тема 10. Программные средства обработки ДДЗЗ. Программа ScanEx IMAGE Processor. Доступ к ДДЗЗ в Интернет.
Ключевые словаГИС, базы геоданных, компьютерное картографирование
Авторы: Мухарамова Светлана Саясовна, доцент кафедры моделирования экосистем, Институт экологии и географии, к.б.н
Дата начала эксплуатации: 1 ноября 2013

КУРС В РАБОТЕ

Концепции современного естествознания

Институт экологии и географии, кафедра моделирования экосистем

Направления подготовки :

1. «080400 Управление персоналом» (бакалавриат, 1 курс, очное обучение)

2. «080200 Менеджмент» (бакалавриат, 1 курс, очное обучение)

3. «081100 Государственное и муниципальное управление» (бакалавриат, 1 курс, очное обучение)
Дисциплина : «Концепции современного естествознания»
Количество часов : лекции – 18, практические занятия – 18; форма контроля - зачёт (1 семестр)

Темы

1. Система научного познания. Естественнонаучная и гуманитарная культуры. Естественнонаучный метод познания.

2. Развитие представлений о движении.

3. Электромагнитная картина мира.

4. Микро-, макро-, мегамиры. Динамические и статистические закономерности в природе.

5. Термодинамика. Принцип возрастания энтропии. Закономерности самоорганизации. Принципы универсального эволюционизма.

6. Развитие представлений о пространстве и времени. Специальная и общая теории относительности. Концепции квантовой механики.

7. Развитие представлений о взаимодействии. Принципы симметрии, законы сохранения. Химические системы.

8. Особенности биологического уровня организации материи. Происхождение жизни (эволюция и развитие живых систем). Экосистемы и биогеоценоз. Биосфера и человек.

Ключевые слова: естественнонаучный метод познания, механика, астрономия, законы Ньютона, электричество, магнетизм, теория относительности, квантовая механика, термодинамика, синергетика.


Авторы :

- Скворцов Эдуард Викторович, профессор кафедры моделирования экологических систем Института экологии и географии, доктор физико-математических наук, e-mail: Eduard.Skvortsov@rambler.ru
- Костерина Екатерина Александровна, доцент кафедры моделирования экологических систем Института экологии и географии, кандидат физико-математических наук, e-mail: Ekaterina.Kosterina@kpfu.ru