UNIWERSYTET ŁÓDZKI - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Wizualizacja i analiza danych przestrzennych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 0600-EI020B
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Wizualizacja i analiza danych przestrzennych
Jednostka: Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny
Grupy:
Punkty ECTS i inne: 0 LUB 6.00 LUB 3.00 (zmienne w czasie) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Kierunek studiów:

EI
Profil programu studiów:

O
Stopień studiów:

1
Forma studiów:

stacjonarne
Wymagania wstępne:

Znajomość podstawowych źródeł informacji statystycznych.

Bardzo dobra znajomość obsługi komputera.
Skrócony opis:

Celem zajęć jest

1. przedstawienie podstawowych informacji na temat metod wizualizacji i analizy danych przestrzennych ze szczególnym uwzględnieniem danych dotyczących rynku nieruchomości i inwestycji;

2. zapoznanie z oprogramowaniem komputerowym ArcMap, QGis oraz GeoDa;

3. przygotowanie uczestników zajęć do praktycznego wykorzystania poznanych metod i narzędzi w celu analizy i wizualizacji danych przestrzennych, głównie w zakresie rynku nieruchomości i inwestycji.
Efekty uczenia się:

Wiedza

Student zna: źródła danych przestrzennych; rodzaje banków danych przestrzennych; metody wizualizacji danych przestrzennych oraz podstawowe metody analizy danych przestrzennych w odniesieniu do rynku nieruchomości i inwestycji (06IN_1A_W01, 06IN_1A_W04).

Umiejętności

Student potrafi: pobrać dane przestrzenne z różnych źródeł informacyjnych na temat rynku nieruchomości i inwestycji, w tym z rozmaitych internetowych baz danych; opracować własną bazę danych przestrzennych; korzystać z oprogramowania służącego do wizualizacji danych przestrzennych tj. ArcMap, QuantumGis i GeoDa; prezentować na mapach i wykresach dane przestrzenne na temat rynku nieruchomości i inwestycji oraz formułować na ich podstawie wnioski; wykorzystywać poznane metody analizy danych przestrzennych; zastosować zdobytą widzę w regionalnych badaniach empirycznych z użyciem oprogramowania ArcMap, QuantumGis oraz GeoDa (06IN_1A _U01, 06IN_1A _U02, 06IN_1A _U07).

Kompetencje

Student: wykazuje postawę kreatywności i otwartości w prezentowaniu (wizualizowaniu) regionalnych problemów ekonomiczno-społecznych, ze szczególnym uwzględnieniem rynku nieruchomości i inwestycji; wykazuje się krytyczną postawą i oceną posiadanej i przekazywanej wiedzy; dostrzega znaczenie wiedzy w rozwiązywaniu problemów i korzysta z wiedzy ekspertów (O6IN_1A_K01, O6IN_1A_K02).

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/2025" (zakończony)

Okres: 2024-10-01 - 2025-03-02
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 28 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Karolina Lewandowska-Gwarda
Prowadzący grup: Karolina Lewandowska-Gwarda
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena zgodna z regulaminem studiów
Ćwiczenia - Ocena zgodna z regulaminem studiów
Czy ECTS?:

T
Czy kurs na PZK?:

T
Informacje dodatkowe:

Zajęcia do wyboru, ćwiczenia 1: 28h, praca własna: bieżąca 28h (opracowanie własnej bazy danych, ćwiczenia w wizualizacji i analizie danych przestrzennych), zaliczenie 28h (opracowanie projektu zaliczeniowego)


ECTS 3


Zajęcia odbywają się stacjonarnie. Zajęcia mogą być wspierane platformą Moodle.


W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Student(ka) ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym(ą) zajęcia, na konsultacjach tradycyjnych lub w formie zdalnej.
Metody dydaktyczne:

Prezentacja multimedialna; praca przy komputerze z zastosowaniem specjalistycznego oprogramowania komputerowego; praca w grupach, praca indywidualna; burza mózgów.
Sposoby i kryteria oceniania:

Aktywność podczas zajęć, praca bieżąca: 20%

Projekt zaliczeniowy: wykorzystanie poznanych na zajęciach metod wizualizacji i analizy danych przestrzennych badaniach własnych (w analizie wybranego problemu z zakresu rynku nieruchomości lub inwestycji): 80%


Ocena końcowa:

95% - 5

90% - 4+

80% - 4

75% - 3+

60% - 3
Metody weryfikacji i oceny stopnia osiągnięcia założonych efektów uczenia się:

Poszczególne efekty uczenia się weryfikowane są poprzez ocenę samodzielnie opracowanego projektu zaliczeniowego oraz obserwację aktywności Studenta(tki) podczas zajęć.


Nabywanie kompetencji społecznych przez Studentów odbywa się bezpośrednio w trakcie zajęć w sali, w tym poprzez obserwację ich aktywności na zajęciach oraz realizację powierzonych im zadań.
Szczegółowe treści kształcenia:

1. Teoretycznie o wizualizacji i analizie danych (2h)

2. Dane statystyczne – rodzaje, źródła. Ogólnodostępne analizy na temat rynku nieruchomości (2h)

3. Excel - podstawowe narzędzie wizualizacji i analizy danych (2h)

4. Wizualizacja danych przestrzennych w ArcMap – dane obszarowe i punktowe (6h)

5. Budowa własnej bazy danych w ArcMap, praca z tabelą atrybutów (4h)

6. Wizualizacja danych przestrzennych w QGIS (4h)

7. Wizualizacja i elementy eksploracyjnej analizy danych przestrzennych – statystyka przestrzenna w programie GeoDa (4h)

8. Modelowanie przestrzenne w programie GeoDa (2h)

9. Praca samodzielna nad projektem zaliczeniowym (2h)


Realizacja efektów uczenia się:

06IN_1A_W01, 06IN_1A_W04 - pkt. 2-8

06IN_1A _U01, 06IN_1A _U02, 06IN_1A _U07 - pkt. 1-8

O6IN_1A_K01, O6IN_1A_K02 - pkt. 2-9
Literatura:

Literatura podstawowa:

1. Anselin L., Exploring Spatial Data with GeoDa: a Workbook, https://www.geos.ed.ac.uk/~gisteac/fspat/geodaworkbook.pdf

2. GUS, Graficzna prezentacja danych statystycznych, https://stat.gov.pl/gfx/portalinformacyjny/userfiles/_public/wspolpraca_rozwojowa/graficzna_prezentacja_danych_stat.pdf

3. Iwańczyk B., Quantum GIS. Tworzenie i analiza map, http://pdf.helion.pl/qgisku/qgisku.pdf.

4. Potapowicz A., ArcGIS 10.1 Tutorial, Podstawy działania i obsługi programu, https://urbnews.pl/wp-content/uploads/2014/12/ArcGIS-Tutorial.pdf

Literatura uzupełniająca:

Portale internetowe: EBSCO, http://www.esripolska.com.pl, http://www.geostrona.pl/ http://gisdiary.wordpress.com, http://

www.geoportal.gov.pl, http://www.gis-net.pl.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/2024" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-02-25
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 28 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Karolina Lewandowska-Gwarda
Prowadzący grup: Karolina Lewandowska-Gwarda
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena zgodna z regulaminem studiów
Ćwiczenia - Ocena zgodna z regulaminem studiów
Czy ECTS?:

T
Czy kurs na PZK?:

T
Informacje dodatkowe:

Zajęcia do wyboru, ćwiczenia 1: 28h, praca własna: bieżąca 28h, zaliczenie 28h


ECTS 3


Zajęcia odbywają się stacjonarnie. Zajęcia mogą być wspierane platformą Moodle.


W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Student(ka) ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym(ą) zajęcia, na konsultacjach tradycyjnych lub w formie zdalnej.
Metody dydaktyczne:

Prezentacja multimedialna; praca przy komputerze z zastosowaniem specjalistycznego oprogramowania komputerowego; praca w grupach, praca indywidualna; burza mózgów.
Sposoby i kryteria oceniania:

Aktywność podczas zajęć, praca bieżąca: 20%

Projekt zaliczeniowy: wykorzystanie poznanych na zajęciach metod wizualizacji i analizy danych przestrzennych badaniach własnych (w analizie wybranego problemu z zakresu rynku nieruchomości): 80%
Metody weryfikacji i oceny stopnia osiągnięcia założonych efektów uczenia się:

Samodzielnie opracowany projekt zaliczeniowy

Aktywność podczas zajęć
Szczegółowe treści kształcenia:

1. Teoretycznie o wizualizacji i analizie danych (2h)

2. Dane statystyczne – rodzaje, źródła. Ogólnodostępne analizy na temat rynku nieruchomości (2h)

3. Excel - podstawowe narzędzie wizualizacji i analizy danych (2h)

4. Wizualizacja danych przestrzennych w QGIS – dane obszarowe i punktowe (6h)

5. Budowa własnej bazy danych w QGIS, praca z tabelą atrybutów (4h)

6. Elementy wielowymiarowej analizy porównawczej - taksonomiczny miernik rozwoju (4h)

7. Elementy eksploracyjnej analizy danych przestrzennych – statystyka przestrzenna w programie GeoDa (2h)

8. Model ekonometryczny - powtórzenie. Budowa, estymacja i weryfikacja modelu ekonometrycznego w programie Gretl (2h)

9. Modelowanie przestrzenne w programie GeoDa (2h)

10. Praca samodzielna nad projektem zaliczeniowym (2h)
Literatura:

Literatura podstawowa:

1. Anselin L., Exploring Spatial Data with GeoDa: a Workbook, https://www.geos.ed.ac.uk/~gisteac/fspat/geodaworkbook.pdf

2. GUS, Graficzna prezentacja danych statystycznych, https://stat.gov.pl/gfx/portalinformacyjny/userfiles/_public/wspolpraca_rozwojowa/graficzna_prezentacja_danych_stat.pdf

3. Iwańczyk B., Quantum GIS. Tworzenie i analiza map, http://pdf.helion.pl/qgisku/qgisku.pdf.

4. Potapowicz A., ArcGIS 10.1 Tutorial, Podstawy działania i obsługi programu, https://urbnews.pl/wp-content/uploads/2014/12/ArcGIS-Tutorial.pdf

Literatura uzupełniająca:

Portale internetowe: EBSCO, http://www.esripolska.com.pl, http://www.geostrona.pl/ http://gisdiary.wordpress.com, http://

www.geoportal.gov.pl, http://www.gis-net.pl.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/2023" (zakończony)

Okres: 2022-10-01 - 2023-02-19
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia konwersatoryjne, 30 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Karolina Lewandowska-Gwarda
Prowadzący grup: Karolina Lewandowska-Gwarda
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena zgodna z regulaminem studiów
Ćwiczenia konwersatoryjne - Ocena zgodna z regulaminem studiów
Czy ECTS?:

T
Informacje dodatkowe:

Zajęcia do wyboru, ćwiczenia 1: 28h, praca własna: bieżąca 28h, zaliczenie 28h


ECTS 3


Zajęcia odbywają się stacjonarnie. Zajęcia mogą być wspierane platformą Moodle.


W ramach godzin przewidzianej pracy własnej, Student(ka) ma obowiązek konsultowania efektów tej pracy w bezpośrednim kontakcie z Prowadzącym(ą) zajęcia, na konsultacjach tradycyjnych lub w formie zdalnej.
Metody dydaktyczne:

Prezentacja multimedialna; praca przy komputerze z zastosowaniem specjalistycznego oprogramowania komputerowego; praca w grupach, praca indywidualna; burza mózgów.
Sposoby i kryteria oceniania:

Aktywność podczas zajęć, praca bieżąca: 20%

Projekt zaliczeniowy: wykorzystanie poznanych na zajęciach metod wizualizacji i analizy danych przestrzennych badaniach własnych (w analizie wybranego problemu z zakresu rynku nieruchomości): 80%
Metody weryfikacji i oceny stopnia osiągnięcia założonych efektów uczenia się:

Samodzielnie opracowany projekt zaliczeniowy

Aktywność podczas zajęć
Szczegółowe treści kształcenia:

1. Teoretycznie o wizualizacji i analizie danych (2h)

2. Dane statystyczne – rodzaje, źródła. Ogólnodostępne analizy na temat rynku nieruchomości (2h)

3. Excel - podstawowe narzędzie wizualizacji i analizy danych (2h)

4. Wizualizacja danych przestrzennych w QGIS – dane obszarowe i punktowe (6h)

5. Budowa własnej bazy danych w QGIS, praca z tabelą atrybutów (4h)

6. Elementy wielowymiarowej analizy porównawczej - taksonomiczny miernik rozwoju (4h)

7. Elementy eksploracyjnej analizy danych przestrzennych – statystyka przestrzenna w programie GeoDa (2h)

8. Model ekonometryczny - powtórzenie. Budowa, estymacja i weryfikacja modelu ekonometrycznego w programie Gretl (2h)

9. Modelowanie przestrzenne w programie GeoDa (2h)

10. Praca samodzielna nad projektem zaliczeniowym (2h)
Literatura:

Literatura podstawowa:

1. Anselin L., Exploring Spatial Data with GeoDa: a Workbook, https://www.geos.ed.ac.uk/~gisteac/fspat/geodaworkbook.pdf

2. GUS, Graficzna prezentacja danych statystycznych, https://stat.gov.pl/gfx/portalinformacyjny/userfiles/_public/wspolpraca_rozwojowa/graficzna_prezentacja_danych_stat.pdf

3. Iwańczyk B., Quantum GIS. Tworzenie i analiza map, http://pdf.helion.pl/qgisku/qgisku.pdf.

4. Potapowicz A., ArcGIS 10.1 Tutorial, Podstawy działania i obsługi programu, https://urbnews.pl/wp-content/uploads/2014/12/ArcGIS-Tutorial.pdf

Literatura uzupełniająca:

Portale internetowe: EBSCO, http://www.esripolska.com.pl, http://www.geostrona.pl/ http://gisdiary.wordpress.com, http://

www.geoportal.gov.pl, http://www.gis-net.pl.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest UNIWERSYTET ŁÓDZKI.
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.1.0-6