1. Цели освоения дисциплины
| 1.1. | формирование цифровой и информационной грамотности студентов, освоение ими знаний и умений рационального поиска, отбора, обработки и использования информации и цифровых инструментальных средств в учебной и профессиональной деятельности, соблюдение цифровой этики, гигиены и информационной безопасности, формирование теоретических знаний и практических навыков работы с современными информационно-коммуникационными технологиями, ознакомление с принципами и методами функционирования мировых информационных ресурсов, а также с возможностями их использования в различных областях экономики и бизнеса,а также формирование навыков саморазвития в контексте современной информатизации общества и принципов образования в течение всей жизни. |
|---|
2. Место дисциплины в структуре ООП
| Цикл (раздел) ООП: Б1.О.02 |
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
| ОПК-4 | Способен проводить измерения и наблюдения обрабатывать и представлять полученные результаты с применением информационных технологий и прикладных аппаратно-программных средств |
| ОПК-5 | Способен оценивать и обосновывать результаты исследований в области землеустройства и кадастров |
| ОПК-9 | Способен понимать принципы работы современных информационных технологий и использовать их для решения задач профессиональной деятельности |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | ОПК-4.1. Знает современные технологии сбора информации о земельных ресурсах и объектах недвижимости ОПК-5.1. Знает теоретические основы проведения землеустроительных работ. ОПК – 9.1 Знает современные информационные технологии и системы в профессиональной деятельности; |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | ОПК-4.2. Умеет пользоваться современными технологиями для обработки и сбора кадастровой информации об объектах недвижимости ОПК-5.2. Умеет использовать основные методики для проведения исследований в области землеустройства и кадастров ОПК – 9.2 Умеет выбирать соответствующую ИТ и ИС для решения конкретных профессиональных задач; |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | ОПК-4.3. Владеет навыками, необходимыми для сбора, систематизации, обработки и учета информации с использованием современных технологий при проведении работ, связанных с землеустройством и кадастрами. ОПК-5.3. Владеет навыками обоснования, оценки и интерпретации данных, полученных в результате проведения землеустройства ОПК – 9.3 Владеет навыками работы с профессиональными ИТ и ИС для решения профессиональных задач |
4. Структура и содержание дисциплины
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Курс | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Раздел 1. Введение в программирование на языке Python, знакомство со средами разработки Jupyter Notebook и GoogleColab | ||||||
| 1.1. | Установка фреймворка Anaconda. Настройка рабочего окружения. Знакомство со средой программирования Jupyther Notebook. Знакомство с облачной средой разработки Google Colab. Преимущества и особенности Python. | Лабораторные | 1 | 14 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 1.2. | Установка фреймворка Anaconda. Настройка рабочего окружения. Знакомство со средой программирования Jupyther Notebook. Знакомство с облачной средой разработки Google Colab. Преимущества и особенности Python. | Сам. работа | 1 | 18 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 2. Раздел 2. Загрузка данных в рабочую среду. Визуализация данных и описательная статистика. Корреляционно-регрессионный анализ | ||||||
| 2.1. | Библиотека Pandas для обработки и анализа данных. Считывание больших данных чанками (порциями). Библиотека NumPy. Визуализация с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn. Типы данных. Кросс-таблицы, группировка, сортировка и агрегирование данных. Корреляционный анализ. Линейная регрессия. Основы работы с библиотекой scikit-learn | Сам. работа | 1 | 12 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 2.2. | Библиотека Pandas для обработки и анализа данных. Считывание больших данных чанками (порциями). Библиотека NumPy. Визуализация с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn. Типы данных. Кросс-таблицы, группировка, сортировка и агрегирование данных. Корреляционный анализ. Линейная регрессия. Основы работы с библиотекой scikit-learn | Сам. работа | 1 | 18 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 3. Раздел 3. Типовые задачи машинного обучения: кластеризация, классификация и регрессия | ||||||
| 3.1. | Избранные методы кластеризации данных (k-means, иерархическая и спектральная кластеризация, DBSCAN). Задачи обучения с учителем. Понятие переобучения. Деревья решений для задач классификации и регрессии. Методы, основанные на деревьях решений: Random Forest, XGBoost и CatBoost. Метрики качества обучения и валидация | Сам. работа | 1 | 12 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 3.2. | Избранные методы кластеризации данных (k-means, иерархическая и спектральная кластеризация, DBSCAN). Задачи обучения с учителем. Понятие переобучения. Деревья решений для задач классификации и регрессии. Методы, основанные на деревьях решений: Random Forest, XGBoost и CatBoost. Метрики качества обучения и валидация | Сам. работа | 1 | 18 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 4. Раздел 4. Введение в нейронные сети и глубокое обучение | ||||||
| 4.1. | Полносвязные нейронные сети. Фреймворк TensorFlow и инструментарий Keras для построения нейронных сетей. Контроль переобучения. Классификация и регрессия с помощью нейронных сетей. | Сам. работа | 1 | 11 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 4.2. | Полносвязные нейронные сети. Фреймворк TensorFlow и инструментарий Keras для построения нейронных сетей. Контроль переобучения. Классификация и регрессия с помощью нейронных сетей. | Сам. работа | 1 | 10 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 4.3. | Полносвязные нейронные сети. Фреймворк TensorFlow и инструментарий Keras для построения нейронных сетей. Контроль переобучения. Классификация и регрессия с помощью нейронных сетей. | Сам. работа | 1 | 18 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 5. Раздел 5. Сверточные нейронные сети в задачах анализа изображений | ||||||
| 5.1. | Идеи, лежащие в основе сверточной нейронной сети, ее преимущество в сравнении с полносвязной нейронной сетью в задачах обработки изображений. Инструментарий Keras для построения сверточных нейронных сетей. Предобученные нейронные сети и перенос обучения. Примеры задач компьютерного зрения | Сам. работа | 1 | 8 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 5.2. | Идеи, лежащие в основе сверточной нейронной сети, ее преимущество в сравнении с полносвязной нейронной сетью в задачах обработки изображений. Инструментарий Keras для построения сверточных нейронных сетей. Предобученные нейронные сети и перенос обучения. Примеры задач компьютерного зрения | Сам. работа | 1 | 18 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 6. Раздел 6. Нейронные сети в задачах анализа текста. Конструирование чат-ботов | ||||||
| 6.1. | Особенности обработки естественных языков. Векторная модель текста и классификация длинных текстов. Базовые нейросетевые методы работы с текстами. Языковые модели и генерация текста. Прикладные задачи обработки текста. Конструирование чат-ботов. | Сам. работа | 1 | 12 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 6.2. | Особенности обработки естественных языков. Векторная модель текста и классификация длинных текстов. Базовые нейросетевые методы работы с текстами. Языковые модели и генерация текста. Прикладные задачи обработки текста. Конструирование чат-ботов. | Сам. работа | 1 | 18 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| Раздел 7. Раздел 7. Сервисы, использующих технологии искусственного интеллекта | ||||||
| 7.1. | Обзор готовых сервисов, использующих технологии машинного обучения для решения прикладных задач | Сам. работа | 1 | 8 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
| 7.2. | Обзор готовых сервисов, использующих технологии машинного обучения для решения прикладных задач | Сам. работа | 1 | 12 | ОПК-5, ОПК-4, ОПК-9 | Л2.2, Л1.1, Л2.1 |
5. Фонд оценочных средств
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| Фонд оценочных средств приведен в приложении к рабочей программе дисциплины. |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| см. ФОС по дисциплине |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| Фонд оценочных средств приведен в приложении к рабочей программе дисциплины. |
| Приложения |
6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | О.И. Жуковский | Геоинформационные системы: учебное пособие | Томск : Эль Контент, 2014 | biblioclub.ru |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Зеливянская О.Е. | Геоинформационные системы: лабораторный практикум | Ставрополь : СКФУ, 2017 | biblioclub.ru |
| Л2.2 | О. П. Новожилов | Информатика : учеб. пособие для бакалавров | М. : Юрайт, 2014 | |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | ScanEx Web Geomixer | kosmosnimki.ru | ||
| Э2 | GIS-Lab: географические информационные системы и дистанционное зондирование | gis-lab.info | ||
| Э3 | Курс в Moodle «Информатика, ГИС в географии» | portal.edu.asu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Microsoft Windows7, №лицензии 60674416 (бессрочная) Microsoft Office 2010 №лицензии 60674416 (бессрочная) MapInfo – лицензия для образовательных учреждений серийный №MINWRS1200026830 7-Zip AcrobatReaderMicrosoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно) | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com) Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/) Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary) | ||||
7. Материально-техническое обеспечение дисциплины
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| Учебная аудитория | для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска) |
| Помещение для самостоятельной работы | помещение для самостоятельной работы обучающихся | Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ |
| 406М | лаборатория "Научно-образовательный центр геоинформационных технологий" - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 16 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска магнитно-маркерная – 1 шт.; компьютеры: ACPI x64-based PC, Intel (R) Core (TM) i5-3470, 3200 MHz, 3200 MHz – 15 ед.; интерактивная доска: Triumph MULTI TOUCH 78 – 1ед. |
| 106Л | помещение для хранения и профилактического обслуживания учебного оборудования | Стеллажи – 3 шт. осциллограф, паяльная станция, источник тока, переносные ноутбуки |
| Учебная аудитория | для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска, мультимедийное оборудование стационарное или переносное) |
8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
| 8.1 Методические указания обучающимся к лекциям по дисциплине «Цифровая культура в профессиональной деятельности» 8.2. Методические указания обучающимся при подготовке к семинарам, практическим занятиям Практические занятие по дисциплине «Цифровая культура в профессиональной деятельности» не предусмотрены. 8.3. Методические указания обучающимся при подготовке к выполнению лабораторных практикумов Лабораторные занятия помогаю студентам в изучении и закреплении знаний, полученных в процессе изучения теоретического курса (или его раздела), кроме этого выполнение лабораторных работ позволяет применять изученный материал на практике. При подготовке к лабораторным занятиям по курсу «Информатика в географии» студенты должны: - получить индивидуальное задание от преподавателя и ознакомиться с указаниями по его выполнению; - в соответствии с изучаемой темой подготовить материал для проверки; - лабораторная работа включает несколько обязательных разделов. В первом разделе определяется цель, задачи исследований и объект изучения. Во втором разделе поясняется методика или метод, который используется при выполнении работы. Он может быть взят из учебника, учебного пособия, либо выбран самим автором, в результате знакомства с литературными источниками. В третьем разделе дается подробное описание результатов работы. Лабораторные занятия выполняются в специальной тетради для лабораторных и прак-тических работ, а также фиксируются в виде отчетных материалов (файлов) и сохраняются на сетевой студенческий ресурс: Geo-nt\\Stud\номер_курса\номер_группы\фамилия_студента. 8.4. Методические указания обучающимся при выполнению курсовых работ Курсовые работы по дисциплине «Цифровая культура в профессиональной деятельности» не предусмотрены. 8.5. Методические указания обучающимся для организации самостоятельной работы Основной формой самостоятельной работы обучающихся является изучение конспекта лекций, их дополнение рекомендованной литературой, активное участие на семинарах и подготовка докладов и презентаций по основным проблемам дисциплины. Основой самостоятельной работы студентов является работа с рекомендованной литературой. Список основной и дополнительной литературы под дисциплине приведен в РПД «Цифровая культура в профессиональной деятельности» Правила самостоятельной работы с литературой - Составить перечень книг, с которыми Вам следует познакомиться; - Перечень книг должен быть систематизированным (что необходимо для обязательного прочтения, что пригодится для написания рефератов, а что может расширить Вашу общую культуру и т.д.). - Не пытайтесь читать быстро, вынужденное скорочтение не только не способствует качеству чтения, но и не приносит чувства удовлетворения, которое мы получаем, размышляя о прочитанном. Подготовка рефератов направлена на развитие и закрепление у студентов навыков самостоятельного глубокого, творческого и всестороннего анализа научной, методической и другой литературы по актуальным проблемам дисциплины; на выработку навыков и умений грамотно и убедительно излагать материал, четко формулировать теоретические обобщения, выводы и практические рекомендации. Рефераты должны отвечать высоким квалификационным требованиям в отношении научности содержания и оформления. Темы рефератов, как правило, посвящены рассмотрению одной проблемы. Объем реферата может быть от 12 до 15 страниц машинописного текста, отпечатанного через 1,5 интервала, а на компьютере через 1 интервал (список литературы и приложения в объем не входят). Текстовая часть работы состоит из введения, основной части и заключения. Во введении студент кратко обосновывает актуальность избранной темы реферата, раскрывает конкретные цели и задачи, которые он собирается решить в ходе своего небольшого исследования. В основной части подробно раскрывается содержание вопроса (вопросов) темы. В заключении кратко должны быть сформулированы полученные результаты исследования и даны выводы. Кроме того, заключение может включать предложения автора, в том числе и по дальнейшему изучению заинтересовавшей его проблемы. В список литературы (источников и литературы) студент включает только те документы, которые он использовал при написании реферата. В приложении (приложения) к реферату могут выноситься таблицы, графики, схемы и другие вспомогательные материалы, на которые имеются ссылки в тексте реферата. |