Volba jazyka
  • čeština
  • english
Uživatel
  • Anonym

    Detail programu s mikrocertifikátem

    Spatial Data Science v jazyce Python (10752)

    Univerzita Karlova
    Spatial Data Science v jazyce Python
    Online
    angličtina
    Spatial Data Science v jazyce Python / Spatial Data Science in Python
    Samostatný kurz dokladovaný mikrocertifikátem (zpoplatněný kurz)

    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.

    Výše poplatku: 7500 Kč / kurz
    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.
    Martin Fleischmann, M.Sc., Ph.D.

      • sbalit Rozbalit (další informace – např. detail přihlášky)
        11000 - Univerzita Karlova
        252/24
        13.9.2023
        13.9.2033
      • sbalit Rozbalit (další informace – např. detail přihlášky)
        4
        50 hodin
        30 hodin synchronní výuka + 20 samostudium + zpracování závěrečné práce (30 hours of synchronous teaching + a final assignment - a computational essay.)
        1
        Vědy o Zemi
        Praktické hodnocení
        Úroveň 6
        Institucionální licence
        První blok výuky je naplánována 8-12.9. a druhý blok 22.-26.9.2025
        Obsah mikrocertifikátu byl vytvořen ve spolupráci se zástupci firem O2 a ARCDATA PRAHA a Českého statistického úřadu.
      • sbalit Rozbalit (další informace – např. detail přihlášky)
        08.09.2025
        26.9.2025
        První blok výuky je naplánován na 8-12.9. a druhý blok 22.-26.9.2025 / The first block of classes is scheduled for September 8-12. and the second block 22-26 September
        2024/2025
        letní semestr
        online (link bude zaslán všem přihlášeným / online, the link will be sent to all registered users
      • sbalit Rozbalit (další informace – např. detail přihlášky)
        Martin Fleischmann, M.Sc., Ph.D.
        15
        30
        7500 Kč / kurz
        01.01.2025 - 31.08.2025
        Martin Fleischmann, M.Sc., Ph.D.
        martin.fleischmann@natur.cuni.cz
        Albertov 6, 128 00 Praha 2
      • sbalit Rozbalit (další informace – např. detail přihlášky)
        Zapsaní budou všichni, kteří splňují podmínky viz Požadované předpoklady