Einführungskurs im Master Studiengang Wirtschaftsgeographie an der Philipps Universität Marburg
Allgemeines
Raum-zeitliche Daten und ihre Analyse sowie die raumzeitlich Vorhersage auf diese Daten sind wissenschaftliche Grundelemente der Geographie. Die Analysen bilden die Grundlage für den Erkenntnisgewinn in der Forschung und die resultierenden Medien sind die zentralen Kommunikationsmittel. Daten und Datenanalyse sowie die Modellierung dieser Daten sind daher fester Bestandteil des fachlichen Verstehens. Der basale Umgang mit Daten, Vorbereitung, visuelle Exploration, Analyse und Präsentation stellt eine wichtige Kernkompetenz für raumzeiltliche öknonomische und soziale Prozesse dar.
Lernziele
Am Ende dieses Teilmoduls können Sie
- grundlegende räumliche Datentypen einordnen und kategorisieren sowie angemessen visualisieren,
- ausgewählte Faktoren, Funktionen und Prozesse in realen Räumen auf Basis von Geodaten darstellen, beschreiben und erklären,
- Geodaten für die Lösung spezifischer Probleme auswählen und einsetzen,
- ausgewählte Faktoren, Funktionen und Prozesse in realen Räumen modellieren und reflektieren.
Kursmerkmale
Der Kurs ist primär für Studierende in Präsenzveranstaltung gedacht, eignet sich in gewissem Maße aber auch zum Selbststudium.
Information aufgrund der Coronavirus-Pandemie: Aus Gründen des Infektionsschutzes sind Präsenzveranstaltung derzeit nicht möglich. Der Kurs findet deshalb digital statt.
Studien- und Prüfungsleistung
In jedem der drei Blöcke des Kurses ist ein individuelles Projekt durchzuführen und ein entsprechender Projektbericht zu verfassen. Der Umfang des Berichtes soll je 2-3 Seiten betragen. Genauere Angaben zu den Projekten erfolgen in den jeweiligen Blöcken. Jeder Bericht wird bewertet und die Note im Kurs ergibt sich als Durchschnitt aus den drei Bewertungen. Die Prüfungsleistung ist individuell zu erbringen.
Ablauf
Am 28.04.2020 findet die Online-Auftaktveranstaltung statt. Den Link finden Sie im Kursbereich der Ilias-Lernplattform, in der Ablauf und zum Inhaltgeklärt werden sowie die erste inhaltliche Veranstaltung stattfindet. Dieser Online Kurs behandelt den ersten Block.
- Der Link wird je nach technischer Möglichkeit über Ilias bekanntgegeben. Zur Vorbereitung der Präsenzzeiten wird in Ilias ein Forum eingerichtet in dem die Fragen, die Berücksichtigung finden sollen, bis jeweils Montag Abend 18:00 Uhr eingestellt werden sollten.
- Die Präsenzzeit dient der Beantwortung der Fragen, die zu den Vorlesungsinput den Readern und den gestellten Übungsaufgaben im Forum gestellt wurden. Sollte die Präsenzveranstaltung technisch nicht stattfinden können wird ein Screencast mit der Beantwortung der Fragen und neuem Input online gestellt
- Die Rahmenbdingungen für die Projektaufgabe wird bis zum 19.05.2020 eingestellt
- Abgabe des Projektes: 30.06.2020 (04 Uhr)
Kurszeiten und Inhalte
| Sitzung | Datum | Thema | Inhalt |
|---|---|---|---|
| Block 1 | |||
| 1 | 28.05. | Einführung | Einführung in geographische und GI Raumkonzepte, Einführung in R als Programmiersprache, Einstiegsbeispiel Verknüpfung von Tabellen mit Geometriedaten |
| 2 | 05.05. | Räumliche Datenvisualisierung, Karten und mehr | Die reproduzierbare Erstellung von Karten zur explorativen und interaktiven Nutzung sowie zur Darstellung von Ergebnissen |
| 3 | 12.05. | Räumliche Datenvorhersage und ihre Exploration | Überblick über wichtige Methoden zur räumlichen Vorhersage und ihre Darstellung |
| 4 | 19.05. | Maschinelles Lernen in der räumlichen Datenvorhersage - Teil 1 die Grundlagen | Grundlagen des Maschinellen Lernens am Beispiel des random forest Algorithmus, räumliche Besonderheiten |
| 5 | 26.05. | Maschinelles Lernen in der räumlichen Datenvorhersage - Teil 2 das Projekt | Projekt zu einer einfachen ML Anwendung inkl. Visualisierung und Kurzanalyse |
Team
Block 1 wird von Chris Reudenbach durchgeführt während die Blöcke 2 und 3 von Thomas Brenner geleitet werden.
