Інфопакет

Великі дані у геонауках

ОК 7

Обов’язкова дисципліна для ОП

Другий

2021/2022

1 Семестр

3

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.

Очна форма

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.

Навчальна дисципліна «Великі дані у геонауках», що інтегрує знання про геодані в науках про Землю, є частиною освітньо-професійної програми для освітнього рівня «магістр» галузь знань 19 - Архітектура та будівництво 193 - Геодезія та землеустрій, освітня програма: Геоінформація системи та технології. 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, самостійна робота – 60 годин. Зміст курсу містить два модулі та два модульні тести. Дисципліна завершується заліком. Завдання дисципліни – висвітлити такі питання: o концепція великих даних; o джерела геоданих та методи отримання даних; o бази геоданих і сховища даних; o методи обробки геоданих; o застосування великих даних у геонауках.

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.

лекції, практичні заняття, самостійне навчання

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.

англійська