Modulhandbuch Geodatentechnologie
Studien- und Prüfungsordnung 2021
Automation der Geodatenverarbeitung
Modulprofil
Studiengang
Modul-Nr./Code, Modulbezeichnung
6021707, Automation der Geodatenverarbeitung
SWS
4 SWS
Moduldauer
1 Semester
Turnus
nur Sommersemester
ECTS-Credits
5 Credits
Art des Moduls
Pflichtmodul
Lehrsprache(n)
Deutsch, Englisch
Prüfungssprache(n)
Deutsch, Englisch
Studienformen des Moduls
- Vollzeit
Lehrveranstaltungen des Moduls
Bezeichnung | Art der Lehrveranstaltung | SWS | Links |
---|---|---|---|
Automation der Geodatenverarbeitung |
Seminaristischer Unterricht
Übung |
k. A. | k. A. |
Workload
Gesamtworkload
150 h
Präsenzzeit
60 h
Selbststudium
90 h
Organisation und Prüfung
Lehr- und Lernmethoden
Seminaristischer Unterricht, Übung
Verwendbarkeit
Projektseminar 2
Masterseminar
Masterarbeit
Studiensemester
1. Semester
Voraussetzung für Erhalt von ECTS-Credits
- sonstige Prüfung
Teilnahmevoraussetzungen (für Modul)
keine
Lehr- und Lernmethoden
Seminaristischer Unterricht, Übung
Verwendbarkeit
Projektseminar 2
Masterseminar
Masterarbeit
Studiensemester
1. Semester
Voraussetzung für Erhalt von ECTS-Credits
- sonstige Prüfung
Teilnahmevoraussetzungen (für Modul)
keine
Inhalte, Lernergebnisse und Literatur
Modulinhalte
- Automation über Grafische Nutzeroberflächen (GUI)
- Grundlagen der Skriptsprachen für Geodaten
- Datenverarbeitung mit Skriptsprachen
- Datenanalyse mit Skriptsprachen
- Datenvisualisierung mit Skriptsprachen
- Kopplung von Skriptsprachen mit GIS
Lernergebnisse
Nach der Teilnahme an dem Modul sind die Studierenden in der Lage, Arbeitsabläufe für die Geodatenverarbeitung zu strukturieren und zu automatisieren. Die Studierenden kennen die wichtigsten Skriptsprachen für die Geodatenverarbeitung. Außerdem sind die Studierenden in der Lage, GIS-Werkzeuge über grafische Nutzeroberflächen zu verketten.
Literatur und weitere Lernangebote
Bivand, R. S.; Pebesma, E.; Gómez-Rubio, V.: Applied Spatial Data Analysis with R, Springer, 2013
Oyana, T. J.: Spatial Analysis with R. Statistics Visualization, and Computational Models, Routledge, 2021
VanderPlas, J.: Data Science mit Python: Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn, Mitp, 2018
Wickham, H., Grolemund, G.; Langenau, F.: R für Data Science, O’Reilly, 2017
Zandbergen, P. A.: Python Scripting for ArcGIS Pro, Esri Press, 2020
Modulinhalte
- Automation über Grafische Nutzeroberflächen (GUI)
- Grundlagen der Skriptsprachen für Geodaten
- Datenverarbeitung mit Skriptsprachen
- Datenanalyse mit Skriptsprachen
- Datenvisualisierung mit Skriptsprachen
- Kopplung von Skriptsprachen mit GIS
Lernergebnisse
Nach der Teilnahme an dem Modul sind die Studierenden in der Lage, Arbeitsabläufe für die Geodatenverarbeitung zu strukturieren und zu automatisieren. Die Studierenden kennen die wichtigsten Skriptsprachen für die Geodatenverarbeitung. Außerdem sind die Studierenden in der Lage, GIS-Werkzeuge über grafische Nutzeroberflächen zu verketten.
Literatur und weitere Lernangebote
Bivand, R. S.; Pebesma, E.; Gómez-Rubio, V.: Applied Spatial Data Analysis with R, Springer, 2013
Oyana, T. J.: Spatial Analysis with R. Statistics Visualization, and Computational Models, Routledge, 2021
VanderPlas, J.: Data Science mit Python: Das Handbuch für den Einsatz von IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-Learn, Mitp, 2018
Wickham, H., Grolemund, G.; Langenau, F.: R für Data Science, O’Reilly, 2017
Zandbergen, P. A.: Python Scripting for ArcGIS Pro, Esri Press, 2020