Автоматизація геозадач в Python
Спеціальність: Науки про Землю
Код дисципліни: 6.103.02.E.055
Кількість кредитів: 6.00
Кафедра: Картографія та геопросторове моделювання
Лектор: доцент, к.ф.-м. н. Юрків Мар’яна Ігорівна
завідувач кафедри, к.т.н. Марченко Дмитро Олександрович
Семестр: 5 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування у здобувачів освіти компетентностей:
загальні компетентності:
• здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях;
• знання та розуміння предметної області та розуміння професійної діяльності;
• навички використання інформаційних і комунікаційних технологій;
• здатність вчитися і оволодівати сучасними знаннями;
фахові компетентності:
• здатність застосовувати базові знання фізики, хімії, біології, екології, математики, інформаційних технологій тощо при вивченні землі та її геосфер;
• здатність здійснювати збір, реєстрацію і аналіз даних за допомогою відповідних методів і технологічних засобів у польових і лабораторних умовах;
• здатність інтегрувати польові та лабораторні спостереження з теорією у послідовності: від спостереження до розпізнавання, синтезу і моделювання.
Результати навчання: Р07. Застосовувати моделі, методи і дані фізики, хімії, біології, екології, математики, інформаційних технологій тощо при вивченні природних процесів формування і розвитку геосфер;
ПР09. Вміти виконувати дослідження геосфер за допомогою кількісних методів аналізу;
ПР12.Знати і застосовувати теорії, парадигми, концепції та принципи в науках про Землю відповідно до спеціалізації;
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Вища математика, ч. 2
Математичне опрацювання геодезичних вимірювань
Інформатика та програмування геозадач
Короткий зміст навчальної програми: Мета курсу полягає в набутті студентами практичних навичок з автоматизації обробки та аналізу геоданих з використанням мови програмування Python; здатність збирати геодані з різних джерел, таких як бази даних, супутникові знімки, картографічні сервіси, тощо; здатність обробляти та аналізувати геодані з використанням різних бібліотек та інструментів, таких як GeoPandas, MatPlotLib; здатність створення програм для обробки та аналізу геоданих, щоб зробити їх більш ефективними та зручними
Опис: Мета курсу полягає в набутті студентами практичних навичок з автоматизації обробки та аналізу геоданих з використанням мови програмування Python; здатність збирати геодані з різних джерел, таких як бази даних, супутникові знімки, картографічні сервіси, тощо; здатність обробляти та аналізувати геодані з використанням різних бібліотек та інструментів, таких як GeoPandas, MatPlotLib; здатність створення програм для обробки та аналізу геоданих, щоб зробити їх більш ефективними та зручними
Методи та критерії оцінювання: Перевірка виконання лабораторних робіт у відповідному програмному середовищі, машинний контроль; перевірка письмових звітів лабораторних робіт; захист лабораторних робіт; виконання та захист розрахунково-графічної роботи; усне, комбіноване і фронтальне опитування; оцінка активності, внесених пропозицій, оригінальних рішень, уточнень і визначень; екзамен - тестовий контроль та усне опитування.
Критерії оцінювання результатів навчання: • Робота на лабораторних заняттях (виконання лабораторних робіт), усне опитування (захист звітів з лабораторних робіт) (40%).
• Підсумковий контроль (екзамен 60%, письмова та усна форма)
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1. Al Sweigart. Automate the Boring Stuff with Python, 2nd Edition, 2020
2. Wes McKinney. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython 2nd Edition, 2017
3. Mark Lutz. Learning Python, 5th Edition, 2013
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).