Spatial data analysis in Matlab and R environment

General data

Course ID:	1900-1-ADP-WW
Erasmus code / ISCED:	07.9 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0539) Physical sciences, not elsewhere classified The ISCED (International Standard Classification of Education) code has been designed by UNESCO.
Course title:	Spatial data analysis in Matlab and R environment
Name in Polish:	Analiza danych przestrzennych w środowisku obliczeniowym Matlab i R
Organizational unit:	Faculty of Geography and Regional Studies
Course groups:	(in Polish) Przedmioty WGSR ogólne opcjonalne, studia I stopnia
ECTS credit allocation (and other scores):	(not available) Basic information on ECTS credits allocation principles: the annual hourly workload of the student’s work required to achieve the expected learning outcomes for a given stage is 1500-1800h, corresponding to 60 ECTS; the student’s weekly hourly workload is 45 h; 1 ECTS point corresponds to 25-30 hours of student work needed to achieve the assumed learning outcomes; weekly student workload necessary to achieve the assumed learning outcomes allows to obtain 1.5 ECTS; work required to pass the course, which has been assigned 3 ECTS, constitutes 10% of the semester student load. view allocation of credits
Language:	Polish
Type of course:	elective courses
Prerequisites (description):	(in Polish) Zajęcia zakładają wcześniejsze ukończenie kursu z Podstaw Geoinformatyki I, a także znajomość podstawowych pojęć z zakresu matematyki i statystyki.
Mode:	Classroom
Short description:	(in Polish) Celem zajęć jest opanowanie środowiska programistycznego Matlab oraz R w stopniu wystarczającym do przetwarzania danych przestrzennych oraz tworzenia prostych funkcji i skryptów, a także korzystania z ogólnie dostępnych skryptów i wizualizacji danych.
Full description:	(in Polish) Celem zajęć jest opanowanie środowiska programistycznego Matlab oraz R w stopniu wystarczającym do przetwarzania danych przestrzennych oraz tworzenia prostych funkcji i skryptów, a także korzystania z ogólnie dostępnych skryptów i wizualizacji danych. Podczas zajęć poruszone zostaną następujące zagadnienia: - opis środowiska obliczeniowego Matlab, - podstawowe komendy i narzędzia - wizualizacja danych, wykresy 2-wymiarowe, mapy - podstawy programowania: skrypty i funkcje - pętle for, while; instrukcje warunkowe if, switch - podstawy statystyki w Matlabie - zastosowania Matlaba do analizy danych przestrzennych - struktura środowiska R i podstawowe komendy, - sposoby przechowywania danych przestrzennych w środowisku R, - statystyczna analiza danych nieprzestrzennych w środowisku R, - analizy przestrzenne w środowisku R z zakresu geografii fizycznej i społeczno-ekonomicznej, - metody prezentacji wyników w formie wykresów i map. Zajęcia składają się z 15 godzin ćwiczeń z Matlabem i 15 godzin ćwiczeń z R. Nakład pracy studenta: -praca w sali - 30 godzin, -przygotowanie pracy zaliczeniowej - 20 godzin. Ćwiczenia prowadzone są w formie ćwiczeń komputerowych.
Bibliography:	(in Polish) Lovelace R, Nowosad J., Muenchow J. (2019) Geocomputation with R. CRS Press Nowosad, J., (2019). Geostatystyka w R. Wydanie drugie. Poznań: Space A. Nowosad, J., (2020). Elementarz programisty: wstęp do programowania używając R. Wydanie pierwsze. Poznań: Space A. Online: https://nowosad.github.io/elp/
Learning outcomes:	(in Polish) W zakresie wiedzy student: - zna podstawowe pojęcia z zakresu programowania (funkcja, pętla, polecenia warunkowe), - wie gdzie szukać informacji i pomocy o podstawowych funkcjach R i Matlab. W zakresie umiejętności student: - umie napisać prosty skrypt lub funkcję w zakresie analizy przestrzennej, - umie przeprowadzić analizę statystyczną danych przestrzennych i nieprzestrzennych, - potrafi zaprezentować otrzymane wyniki w formie graficznej - potrafi przeanalizować wyniki swoich obliczeń i odnieść je do wiedzy naukowej, prawnej (K_W09). - umie wykonać proste analizy służące rozwiązywaniu praktycznych problemów planistycznych (K_W09), - umie wykorzystać znane metody i teorie z zakresu nauk społecznych niezbędnych w gospodarce przestrzennej w celu stworzenia prostego skryptu przetwarzającego dane (K_W10), - na podstawie danych umie stworzyć opracowania niezbędne do analiz związanych z planowaniem przestrzennym, lokalizacją inwestycji oraz konsultacji społecznych takie jak wykresy, mapy itp. (K_U03, K_U04, K_U06), - potrafi tworzyć narzędzia do planowania przestrzennego w postaci skryptów do analizy danych przestrzennych (K_U09).
Assessment methods and assessment criteria:	(in Polish) Zaliczenie na ocenę na podstawie projektu końcowego na wybrany temat, wykonanego w zespole dwuosobowym, w środowisku R lub Matlab. Projekt oddawany jest w formie kodu, danych wyjściowych oraz komentarza uzyskanych wyników.

This course is not currently offered.

Course descriptions are protected by copyright.
Copyright by University of Warsaw.