Великі дані в геонауках

Освітня програма: Геоінформатика (2 рівень)

Структурний підрозділ: Навчально-науковий інститут "Інститут геології"

Назва дисципліни
Великі дані в геонауках
Код дисципліни
ОК 8
Тип модуля
Обов’язкова дисципліна для ОП
Цикл вищої освіти
Другий
Рік навчання
2023/2024
Семестр / Триместр
2 Семестр
Кількість кредитів ЕСТS
3
Результати навчання
Вміти спілкуватися з фахівцями та експертами різного рівня інших галузей знань, у тому числі в міжнародному контексті, в глобальному інформаційному середовищі. Знати основні принципи управління підприємств сфери природокористування, їхньої організації, виробничої та організаційної структури управління. Ідентифікувати та класифікувати відомі і реєструвати нові об’єкти в складі геосфер, їхні властивості, явища та процеси, їм притаманні.
Форма навчання
Очна форма
Попередні умови та додаткові вимоги
1. Базові знання із загальних дисциплін наук про Землю (геологія, геофізика, геодезія тощо), основи баз даних та програмування. 2. Базові технічні навички з інформаційних технологій, програмування, обробки даних та баз даних. 3. Рівень володіння англійською мовою не менше В1.
Зміст навчальної дисципліни
Навчальна дисципліна «Великі дані в науках про Землю», що інтегрує знання про геодані в науках про Землю, є частиною освітньо-професійної програми для освітнього рівня «магістр» галузь знань 10 – Природознавство спеціальності 103 – Науки про Землю, освітня програма: Геоінформатика. ; Ця дисципліна є вибірковою для навчальної програми «Геоінформатика». Дисципліна викладається у 2 семестрі магістратури 1 курсу в обсязі – 90 годин (3 кредити ECTS), в тому числі лекції – 14 годин, практичні роботи – 14 годин, консультації – 2 години, самонавчання – 60 годин. Зміст курсу містить два модулі та два модульні тести. Дисципліна завершується заліком.
Рекомендована та необхідна література
1. Cebr: Data equity, Unlocking the value of big data. in: SAS Reports, (2012) 2. EMC: Data Science and Big Data Analytics. In: EMC Education Services, (2012) 3. Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., Byers, A.H.: Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity. In: McKinsey Global Institute Reports, (2011) 4. Plattner, H., Zeier, A.: In-Memory Data Management: An Inflection Point for Enterprise Applications. Springer, Heidelberg (2011) 5. Russom, P.: Big Data Analytics. In: TDWI Best Practices Report, (2011) 6. Big Data: Survey, Technologies, Opportunities, and Challenges http://www.hindawi.com/journals/tswj/2014/712826/ 7. “Challenges and Opportunities with Big Data”, A community white paper developed by leading researchers across the United States. 8. C. Wunsch, Discrete Inverse and State Estimation Problems With Geophysical Fluid Applications. 371 pp: Cambridge University Press, 2006.
Заплановані освітні заходи та методи викладання
лекції, практичні заняття, самостійне навчання
Методи та критерії оцінювання
Для зарахування до підсумкової оцінки обов'язково: 1) скласти два контрольних тести; 2) підготувати шість усних доповідей, які можуть бути представлені у вигляді доповідей та тез. Підсумкове оцінювання проводиться у формі письмового модульного тесту.
Мова викладання
англійська

Викладачі

Ця дисципліна викладаеться наступними викладачами

Іван Вікторович Віршило
Геоінформатики
Навчально-науковий інститут "Інститут геології"

Кафедри

Наступні кафедри задіяні у викладанні наведеної дисципліни

Геоінформатики
Навчально-науковий інститут "Інститут геології"