Интеллектуальные геоинформационные технологии

Программа фокусируется на обучении слушателей теоретическим основаниям и практическим навыкам применения геоинформационных систем для широкого спектра прикладных задач.

В рамках программы раскрываются основные понятия геоинформатики и пространственного анализа, и подходы к созданию и управлению пространственными данными с использованием современных информационных технологий. Курс рекомендован для специалистов, чья деятельность связана со сбором, систематизацией и обработкой пространственных данных.

Цель курса

Формирования/развитие у слушателей компетенций в применении геоинформационных технологий для решения общих и отраслевых задач развития территорий.

Основными компетенциями, формируемыми в рамках прохождения курса, являются:

  • сбор, обработка и интеллектуальный анализ массивов пространственных данных;
  • применение геоинформационных технологий, а также методов интеллектуального анализа пространственных данных;
  • визуализация пространственных данных.
target

Требования

  1. Уверенный пользователь ПК. Базовые знания об устройстве персонального компьютера, в том числе портативных вариантов – ноутбуков, операционной системе Windows, офисных приложениях, включая интернет-браузеры и платформы для дистанционной коммуникации.
  2. Базовые компетенции в сфере городского планирования и управления городскими территориями.

Кого мы готовим

Специалист по машинному обучению

Обобщенные трудовые функции

АПодготовка данных

Трудовые функции, реализуемые после обучения

А/02.5Подготовка данных для анализа в соответствии с решаемой прикладной задачей

Трудовые действия, умения, знания

    Трудовые действия

  1. Выбор методов обработки, нормализации и векторизации исходных данных, методов агрегирования данных.
  2. Оценка качества данных.
  3. Обнаружение выбросов.
  4. Группирование (агрегирование) данных.
  5. Подготовка отчета по результатам аналитических работ.

    Необходимые умения

  1. Проводить сравнительный анализ методов и инструментальных средств анализа данных.
  2. Использовать инструменты преобразования, хранения и обработки данных, в том числе в режиме реального времени.

    Необходимые знания

  1. Методы отображения числовой информации.
  2. Принципы работы в реляционных базах данных.
  3. Источники информации, в том числе информации, необходимой для обеспечения деятельности в предметной области заказчика исследования.
  4. Типы больших данных: метаданные, полуструктурированные, структурированные, неструктурированные.
  5. Порядок разработки отчетной аналитической документации.

Обобщенные трудовые функции

ВИнтеллектуальная обработка данных

Трудовые функции, реализуемые после обучения

В/05.6Анализ связей между объектами

Трудовые действия, умения, знания

    Трудовые действия

  1. Выбор методов для решения задачи анализа связей.
  2. Выявление структурно похожих позиций.
  3. Выбор способа визуализации найденных связей

    Необходимые умения

  1. Использовать методы статистического анализа.
  2. Проводить сравнительный анализ методов и инструментальных средств визуализации графов.

    Необходимые знания

  1. Методы и инструментальные средства визуализации анализируемых данных.
  2. Основные принципы, возможности и порядок применения алгоритмов статистического анализа.
  3. Основы машинного обучения.
  4. Библиотеки и программные комплексы визуализации данных.

Обобщенные трудовые функции

ВИнтеллектуальная обработка данных

Трудовые функции, реализуемые после обучения

В/06.6Визуализация анализируемых данных

Трудовые действия, умения, знания

    Трудовые действия

  1. Выбор принципов и методов отображения данных.
  2. Выбор способов и инструментов отображения данных.
  3. Отображение данных.

    Необходимые умения

  1. Проводить сравнительный анализ методов и инструментальных средств визуализации данных.
  2. Использовать инструментальные средства для визуализации данных.
  3. Применять библиотеки и программные платформы (фреймворки) для визуализации данных

    Необходимые знания

  1. Методы и инструментальные средства визуализации анализируемых данных.
  2. Библиотеки и программные платформы (фреймворки) для визуализации данных

Получаемые навыки

  • работа в инструментальных геоинформационных системах,
  • создание и редактирование геоинформационных слоев,
  • управление системами координат,
  • работа с форматами пространственных данных,
  • работа с картографическими стилями,
  • применение базовых операций пространственного анализа,
  • методы представления географических данных,
  • создание различных типов карт,
  • построение моделей рельефа местности,
  • векторизация и основы сетевого анализа.

В результате окончания программы каждый участник сформирует базу пространственных данных по выбранной территории.

В качестве прикладных кейсов рассматриваются объекты разных видов и масштаба (общегородского, районного и муниципального значения).

В рамках проекта слушатели выполняют работу над объектом или территорией (регионом, городом, локацией) и получают профессиональные консультации от преподавателей курса.

Программа повышения квалификации реализуетсяв соответствии с планом работы Национального центра когнитивных разработок, функционирующего на базе Университета ИТМО

GeographicImg
Программа рассчитана на 72 академических часа. Форма обучения дистанционная, онлайн с применение технологии «перевернутый класс», 32 академических часа отведено на синхронные занятия, остальные часы – на самостоятельную работу при удаленных консультациях преподавателей по запросу слушателей.

О курсе

Курс состоит из одного раздела, содержащего три темы:

  1. Базовые понятия геоинформатики

    Рассматриваются базовые понятия и термины геоинформатики, история геоинформационных систем и их применениев прикладных задачах:

    • основные понятия и термины;
    • история развития геоинформационных систем;
    • системы координат;
    • способы представления информации в ГИС;
    • отображение пространственных данных;
    • форматы пространственных данных.

  2. Создание и редактирование геоинформационных слоев

    Рассматриваются технологии и практика извлечения открытых пространственных данных, а также их обработка с помощью географических информационных систем (ГИС):

    • способы получения цифровых данных;
    • инструментальные средства работы с пространственными данными;
    • импорт готовых стилей;
    • создание базовой карты в QGIS Desktop;
    • создание векторных данных в QGIS Desktop. Базовые операции над векторными слоями;
    • создание Web карт. Создание трехмерных карт.

  3. Методы анализа пространственных данных

    Рассматриваются интеллектуальные технологии в анализе пространственных данных:

    • базовые операции пространственного анализа.;
    • сетевой анализ;
    • построение модели рельефа
    • технологии интеллектуальной обработки пространственных.

Контактные занятий проводятся в форме лекций-консультаций с демонстрационными примерами с применением технологий электронного обучения с помощью систем видеоконференцсвязи. Практические задания слушатели выполняют самостоятельно при удаленной консультационной поддержке преподавателей посредством систем видеоконференцсвязи. Итоговая аттестация проходитв форме тестирования.

Учебный (учебно-тематический) план

Интеллектуальные технологии в планировании благоустройства урбанизированной среды

    Наименование модулей, разделов, тем

    Всего часов, ч

    Теория, ч

    Практика, ч

    Самообучение, ч

    Форма контроля

  1. Базовые понятия геоинформатики

    22

    9

    -

    4

  2. Создание и редактирование геоинформационных слоев

    22

    4

    -

    2

  3. Методы анализа пространственных данных

    26

    8

    -

    4

    4. Итоговая аттестация

    2

    0

    -

    10

    Зачёт - тест

    Итого

    72

    21

    -

    20

    2

Итоговая аттестация. Требования

Виды аттестации:

  1. Входная

    Собеседование — для допуска на курс повышения квалификации тестируемый проходит собеседование, отвечая на вопросы одного из преподавателей курса.

  2. Итоговая.

    Автоматический тест — считается, что слушатель прошел курс повышения квалификации, если он набрал не менее, чем 60% от максимального результата теста.

Формой итоговой аттестации для программ повышения квалификации является зачёт. Зачёт проходит в форме автоматического тестирования.

Формой итоговой аттестации для программ повышения квалификации является зачёт. Зачёт проходит в форме автоматического тестирования. В случае оспаривания результатов автоматического тестирования возможна устная форма зачета.

Календарный учебный график

Начало - c 12 мая по 23 мая 2025.

Тема/Учебный модуль
МайВремя
1217:30Вводное занятие
18:00Лекция 1. История развития геоинформационных систем
19:40Лекция 2. Инструментальные средства работы с пространственными данными
1316:20Самостоятельная работа
18:00Лекция 3. Системы координат. Форматы пространственных данных.
19:40Лекция 4. Векторизация.
1415:20Самостоятельная работа. Загрузка данных с OpenStreetMap
17:00Лекция 5. Настройки слоев. Импорт готовых стилей.
18:40Лекция 6. Базовые операции пространственного анализа.
2212:00Лекция 7. Сетевой анализ.
13:40Лекция 8. Построение модели рельефа.
15:10Самостоятельная работа.
16:50Самостоятельная работа.
2318:00Лекция 9. Методы представления географических данных.
19:40Лекция 10. Создание различных типов карт.
21:30Самостоятельная работа.
22:10Подведение итогов курса.

Изучение теоретического материала осуществляется в форме лекций

Изучение практического материала осуществляется в форме мастер-классов или традиционных практических/лабораторных работ

День открытых дверей

ОСТАВИТЬ ЗАЯВКУ

Контакты