| Закреплена за кафедрой | Кафедра теоретической кибернетики и прикладной математики |
|---|---|
| Направление подготовки | 09.04.03. Прикладная информатика |
| Профиль | Цифровые технологии анализа данных для устойчивого развития регионов Северной и Центральной Азии |
| Форма обучения | Очная |
| Общая трудоемкость | 6 ЗЕТ |
| Учебный план | 09_04_03_Прикладная информатика_ЦТАД_ЦА-2024 |
|
|
||||||||||||
Распределение часов по семестрам
| Курс (семестр) | 1 (2) | Итого | ||
|---|---|---|---|---|
| Недель | 22,5 | |||
| Вид занятий | УП | РПД | УП | РПД |
| Лекции | 18 | 18 | 18 | 18 |
| Практические | 32 | 32 | 32 | 32 |
| Сам. работа | 166 | 166 | 166 | 166 |
| Итого | 216 | 216 | 216 | 216 |
| 1.1. | является получение знаний и навыков в области разрабатки и применения математических методов и цифровых технологий пространственного и моделирования динамики природных процессов, применения данных методов для разработки прикладного программного обеспечения и его компонентов. |
|---|
| Цикл (раздел) ООП: Б1.В.ДВ.01.01 |
| ПК-2 | Способен разрабатывать и реализовывать прикладные проекты по анализу данных (включая большие данные), осуществлять сбор и организовывать хранение данных, подбирать методы, технологии и программные средства обработки данных, выполнять экономическое обоснование реализации проекта и анализ его эффективности |
| ПК-2.1 | Знает методы сбора, предварительного анализа и хранения данных, процедуру разработки прикладного проекта по анализу больших данных, включая этапы подбора команды, подбор методов и технологий анализа данных. |
| ПК-2.2 | Умеет оценивать соответствие набора данных предметной области и задачам аналитических работ проекта, разрабатывать и оценивать модели и цифровые технологии анализа данных, проводить агрегирование и преобразование данных. |
| ПК-2.3 | Владеет методами и инструментальными средствами анализа данных, включая большие данные, методами оценки и корректности результатов обработки данных, подходами сравнения и оценки эффективности различных технологий анализа данных в прикладных задачах. |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | основные методологические принципы анализа динамики природных процессов на основе данных временных рядов (включая большие данные), принципы использования методов и алгоритмов для разработки прикладного программного обеспечения для решения задач прикладной области, в частности задач, связанных с устойчивым развитием территорий. |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | применять на практике изученные методы и подходы, выполнять интерпретацию результатов, применять математические методы как элементов в разработке прикладного программного обеспечения и цифровых сервисов анализа данных. |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | методами, технологиями и языками программирования для обеспечения сбора (data collection, data mining) и обработки данных (большие данные) для решения задач анализа даинамики природных процессов. |
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Семестр | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Технологии пространственного анализа и моделирования | ||||||
| 1.1. | Постановка задачи пространственного анализа и моделирования динамики природных процессов. Классификация прикладных задач разработки цифровых сервисов анализа данных динамики природных процессов. Базы и банки данных о климате, природных явлениях. Использование баз данных в процессиональной деятельности. Примеры прикладных задач. | Лекции | 2 | 2 | Л1.1, Л2.1, Л1.2, Л1.3, Л2.2, Л2.3, Л2.4 | |
| 1.2. | Задача анализа климатических изменений. База данных РОСГИДРОМЕТ. Анализ климатических изменений на территории России по данным метеостанций. Концепция цифрового сервиса. Анализ и прогнозирование климатических характеристик территории на основе линейных трендов, адаптивные модели ARMA, ARIMA, ARCH, GARCH. | Лекции | 2 | 6 | Л2.1, Л1.3, Л2.2, Л2.3, Л2.4 | |
| 1.3. | Задача анализа динамики влажностного режима почв и доступности почвенной влаги. Инструменты сбора данных, хранение данных, форматы данных, работа с базой PostGres, импорт и обработка данных. Сглаживание данных, фильтрация. Восстановление пропусков в данных при использовании адаптивных и линейных моделей аппроксимации, полиномиальная аппроксимация. | Лекции | 2 | 6 | Л2.1, Л1.3, Л2.2, Л2.3, Л2.4 | |
| 1.4. | Проектирование сервиса непрерывного мониторинга почвенно-гидрологических параметров (dashboard). Имитация климатических условий по выбору года аналога. Имитационное моделирование процесса ирригации. Оценка экономических эффектов в системе орошения и оптимального режима расхода водных ресурсов. | Лекции | 2 | 4 | Л1.1, Л2.1, Л1.2, Л2.2, Л2.3, Л2.4 | |
| 1.5. | Анализ климатических изменений. Формирование массива данных. Разработка алгоритма и прогаммы обработки данных на языке R/Python анализа климатических изменений на территории РФ по данным метеостанций, прогноз климатических изменений до 2050 г. Сравнительный анализ вариантов прогноза, полученных на основе различных моделей. | Практические | 2 | 10 | Л2.1, Л1.3, Л2.2, Л2.3, Л2.4 | |
| 1.6. | Чтение литературы, выполнение задания. | Сам. работа | 2 | 40 | Л2.1, Л1.3, Л2.2, Л2.3, Л2.4 | |
| 1.7. | Анализ динамики влажностного режима почв и доступности почвенной влаги, оценка эвапотранспирации. Работа с базой PostGres, импорт и обработка данных. Разработка алгоритмов и программ на языке R/Python сглаживание данных, фильтрация, восстановления пропусков в данных при использовании адаптивных и линейных моделей аппроксимации, полиномиальной аппроксимации. | Практические | 2 | 10 | Л2.1, Л1.3, Л2.2, Л2.3, Л2.4 | |
| 1.8. | Чтение литературы, выполнение задания. | Сам. работа | 2 | 40 | Л2.1, Л1.3, Л2.2, Л2.3, Л2.4 | |
| 1.9. | Проектирование сервиса непрерывного мониторинга почвенно-гидрологических параметров (dashboard фермера). Реализация имитации климатических условий по выбору года аналога и оценкой уровня влажности почвы по уровням и доступности почвенной влаги. Оценка расхода воды на орошение при различных сценариях работы оросительной системы. Калибровка системы - достижение оптимальных параметров (минимизация расхода влаги) при заданных климатических условиях. Оценка экономических эффектов в системе орошения и оптимального режима расхода водных ресурсов. | Практические | 2 | 10 | Л1.1, Л2.1, Л1.2 | |
| 1.10. | Чтение литературы, выполнение задания. | Сам. работа | 2 | 40 | Л1.1, Л2.1, Л1.2 | |
| 1.11. | Подведение итогов работы. Подготовка к презентации и защите проектов. | Практические | 2 | 2 | Л2.1, Л2.2, Л2.3, Л2.4 | |
| 1.12. | Завершение проекта и подготовка к презентации и защите. | Сам. работа | 2 | 46 | Л1.1, Л2.1, Л1.2, Л1.3, Л2.2, Л2.3, Л2.4 | |
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ПК-2: ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА: 1. Какой тип данных наиболее подходит для моделирования климатических изменений в долгосрочной перспективе? (а) Данные GPS, (b) Растровые данные о растительности, (c) Векторные данные о границах государств, (d) Временные ряды климатических параметров) (d) 2. Какой метод наиболее часто используется для моделирования глобальных климатических изменений? (а) Метод ближайшего соседа, (b) Общие циркуляционные модели (ОЦМ), (c) Линейная регрессия, (d) Буферизация) (b) 3. Какой параметр не является важным для моделирования запасов влаги в почве? (а) Количество осадков, (b) Испарение, (c) Тип почвы, (d) Стоимость земли) (d) 4. Что такое “ландшафтно-ориентированный” подход в моделировании природных процессов? (а) Игнорирование пространственной неоднородности, (b) Учет пространственной неоднородности и взаимосвязей между компонентами ландшафта, (c) Моделирование только растительности, (d) Моделирование только рельефа) (b) 5. Какой из перечисленных инструментов не является типичным для анализа пространственных данных в ГИС? (а) Буфер, (b) Пересечение (overlay), (c) Статистический калькулятор, (d) Текстовый редактор) (d) 6. Что такое “проблема масштаба” в моделировании природных процессов? (а) Нехватка компьютерных ресурсов, (b) Проблема выбора подходящего масштаба пространственного и временного разрешения для моделирования, (c) Проблема визуализации результатов, (d) Проблема сбора данных) (b) 7. Какой из перечисленных методов наиболее подходит для оценки влияния изменений климата на урожайность сельскохозяйственных культур? (а) Анализ близости, (b) Регрессионный анализ, (c) Кластерный анализ, (d) Моделирование экосистем) (d) 8. Какой параметр не учитывается при расчете индекса NDVI (нормализованного разностного вегетационного индекса)? (а) Отражение в красном диапазоне, (b) Отражение в ближнем инфракрасном диапазоне, (c) Температура воздуха, (d) Используются только данные об отражении света) (c) 9. Что такое “параметризация” в контексте климатического моделирования? (а) Точное описание всех физических процессов, (b) Упрощенное представление сложных процессов с помощью эмпирических формул и параметров, (c) Увеличение масштаба модели, (d) Уменьшение масштаба модели) (b) 10. Какой вид моделей наиболее часто используется для моделирования стока воды с водосбора? (а) Эмпирические модели, (b) Концептуальные модели, (c) Физически обоснованные модели, (d) Все вышеперечисленные) (d) 11. Что такое “геостатистика”? (а) Раздел математики, изучающий геометрические фигуры, (b) Раздел статистики, применяемый к пространственным данным, (c) Раздел географии, изучающий геоморфологию, (d) Раздел информатики, изучающий базы данных) (b) 12. Какой метод не используется для калибровки и валидации моделей природных процессов? (а) Сравнение с независимыми данными, (b) Визуальная оценка, (c) Использование статистических показателей, (d) Замена исходных данных случайными числами) (d) 13. Какой тип данных не подходит для хранения информации о запасах влаги в почве? (а) Растровые данные, (b) Векторные данные (точки измерений), (c) Табличные данные, (d) Аудиозаписи) (d) 14. Что такое “пространственная неоднородность”? (а) Одинаковые значения параметров на всей территории, (b) Различия в значениях параметров в разных точках территории, (c) Отсутствие данных, (d) Использование только векторных данных) (b) 15. Какой этап не входит в типичный цикл моделирования природных процессов? (а) Сбор данных, (b) Разработка модели, (c) Калибровка и валидация модели, (d) Разработка цифрового сервиса) (d) КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ теоретического характера в целом: «Зачтено» – верно выполнено более 50% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 50% и менее 50% заданий; «Отлично» – верно выполнено 85-100% заданий; «хорошо» – верно выполнено 70-84% заданий; «удовлетворительно» – верно выполнено 51-69% заданий; «неудовлетворительно» – верно выполнено 50% или менее 50% заданий. |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| Не предусмотрены. |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| Промежуточная аттестация заключается в проведении в конце семестра зачета (для обучающихся, не получивших зачет по результатам текущей успеваемости) по всему изученному курсу. Зачет проводится в устной форме по билетам. В билет входит 2 вопроса теоретического характера. ВОПРОСЫ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО ХАРАКТЕРА: 1. Постановка задачи пространственного анализа и моделирования динамики природных процессов. 2. Классификация прикладных задач разработки цифровых сервисов анализа данных динамики природных процессов. 3. Базы и банки данных о климате, природных явлениях. 4. Использование баз данных в процессиональной деятельности. 5. Задача анализа климатических изменений. База данных РОСГИДРОМЕТ. Анализ климатических изменений на территории России по данным метеостанций. 6. Анализ и прогнозирование климатических характеристик территории на основе линейных трендов. 7. Адаптивные модели ARMA, ARIMA. 8. Адаптивные модели ARCH, GARCH. 9. Измерения влажностности почв и доступности почвенной влаги, эвапотранспирация: инструменты сбора данных, хранение данных, форматы данных. 10. Сглаживание данных (скользящее среднее, адаптивные фильтры, AWAT). 11. Методы восстановления пропусков в данных при использовании линейных моделей аппроксимации. 12. Полиномиальная аппроксимация пропусков в данных. 13. Применение адаптивных моделей для восстановления пропусков в данных. 14. Имитация климатических условий по выбору года аналога. 15. Имитационное моделирование процесса ирригации (имитируемые переменных, расчетные переменные, структура имитационной системы). 16. Оценка экономических эффектов проектов цифровизации. ЗАДАНИЯ ПРАКТИЧЕСКОГО ХАРАКТЕРА: Задание 1. Анализ климатических изменений по данным сети РОСГИДРОМЕТ. Задание 2. Анализ динамики влажностного режима почв и доступности почвенной влаги, оценка эвапотранспирации по данным стационара Полуямки. Задание 3. Анализ экономических эффектов внедрения цифровой технологии контроля уровня влажности и доступности почвенной влаги на основе методов имитационного моделирования систем. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: «Отлично» (зачтено): студентом дан полный, в логической последовательности развернутый ответ на поставленные вопросы, где он продемонстрировал знания предмета в полном объеме учебной программы, достаточно глубоко осмысливает дисциплину, самостоятельно, и исчерпывающе отвечает на дополнительные вопросы, приводит собственные примеры по проблематике поставленного вопроса, решил предложенные практические задания без ошибок. «Хорошо» (зачтено): студентом дан развернутый ответ на поставленный вопрос, где студент демонстрирует знания, приобретенные на лекционных и семинарских занятиях, а также полученные посредством изучения обязательных учебных материалов по курсу, дает аргументированные ответы, приводит примеры, в ответе присутствует свободное владение монологической речью, логичность и последовательность ответа. Однако допускаются неточности в ответе. Решил предложенные практические задания с небольшими неточностями. «Удовлетворительно» (зачтено): студентом дан ответ, свидетельствующий в основном о знании процессов изучаемой дисциплины, отличающийся недостаточной глубиной и полнотой раскрытия темы, знанием основных вопросов теории, слабо сформированными навыками анализа явлений, процессов, недостаточным умением давать аргументированные ответы и приводить примеры, недостаточно свободным владением монологической речью, логичностью и последовательностью ответа. Допускается несколько ошибок в содержании ответа и решении практических заданий. «Неудовлетворительно» (не зачтено): студентом дан ответ, который содержит ряд серьезных неточностей, обнаруживающий незнание процессов изучаемой предметной области, отличающийся неглубоким раскрытием темы, незнанием основных вопросов теории, неумением давать аргументированные ответы. Выводы поверхностны. Решение практических заданий не выполнено. Студент не способен ответить на вопросы даже при дополнительных наводящих вопросах преподавателя. |
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Ю. Г. Карпов | Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5: | БХВ-Петербург, 2009 | |
| Л1.2 | Баусова З.И., Жаркова Е.В., Козлов А.Л., Коробасова Ю.А. | Имитационное моделирование бизнес-процессов : учебно-методическое пособие | Пенза : ПензГТУ, 2013 | e.lanbook.com |
| Л1.3 | Подкорытова О.А., Соколов М.В. | АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ 2-е изд., пер. и доп. Учебное пособие для бакалавриата и магистратуры: Гриф УМО ВО | М.:Издательство Юрайт, 2018 | biblio-online.ru |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Орлов А.И. | Прикладная статистика: | М.: Экзамен, 2004 | biblioclub.ru |
| Л2.2 | Ганичева А.В. | Прикладная статистика: учебное пособие: Учебные пособия | Издательство "Лань", 2017 | e.lanbook.com |
| Л2.3 | Бериков В. Б. | Эконометрика: Учебники и учебные пособия для ВУЗов | НГТУ, 2010 | biblioclub.ru |
| Л2.4 | Валеев Н. Н., Аксянова А. В., Гадельшина Г. А. | Анализ временных рядов и прогнозирование: Учебники и учебные пособия для ВУЗов | КГТУ, 2010 | biblioclub.ru |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Электронная библиотечная система "Лань" . http://e.lanbook.com | |||
| Э2 | Научная электронная библиотека "Elibrary". http://elibrary.ru | |||
| Э3 | Электронная библиотечная система издательства "Юрайт". http://biblio-online.ru | |||
| Э4 | Издательство МЦНО (свободно-распространяемые книги). www.mccme.ru/free-books | |||
| Э5 | Единый образовательный портал АлтГУ | portal.edu.asu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| Microsoft Office, Microsoft Windows, 7-zip, Acrobat reader, Python/R, Google colaboratory.Microsoft 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 | ||||
| Сайт библиотеки АлтГУ: www.lib.asu.ru; Электронно-библиотечная система издательства "Лань": www.e.lanbook.com; Электронно-библиотечная система "Университетская библиотека online": www.biblioclub.ru; Свободная энциклопедия "Википедия": http://ru.wikipedia.org; Единый образовательный портал http://portal.edu.asu.ru Электронная база данных ZBMATH: https://zbmath.org/ | ||||
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| 320Л | медиатека, читальный зал – помещение для самостоятельной работы | Учебная мебель на 15 посадочных мест; персональные компьютеры с выходом в информационно-телекоммуникационную сеть Интернет и электронную информационно-образовательную среду; |
| 107Л | лаборатория информационных технологий - компьютерный класс - учебная аудитория для проведения занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 18 посадочных мест; компьютеры: марка HP, модель ProOne 400 - 18 единиц; проектор: марка SMART, модель UF70 - 1 единица; интерактивная доска: марка SMART Board модель SMB680 - 1 единица |
| 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) |
| 1. Для успешного освоения содержания дисциплины необходимо посещать лекции, принимать активное участие в работе на семинаре, практическом занятии, а также выполнять задания, предлагаемые преподавателем для самостоятельного выполнения. 2. Лекция. -На лекцию приходите не опаздывая, так как это неэтично. - На лекционных занятиях необходимо конспектировать изучаемый материал. - Для систематизации лекционного материала, который будет полезен при подготовке к итоговому контролю знаний, записывайте на каждой лекции тему, вопросы для изучения, рекомендуемую литературу. - В каждом вопросе выделяйте главное, обязательно запишите ключевые моменты (определение, факты, законы, правила и т.д.), подчеркните их. - Если по содержанию материала возникают вопросы, не нужно выкрикивать, запишите их и задайте по окончании лекции или на семинарском занятии. - Перед следующей лекцией обязательно прочитайте предыдущую, чтобы актуализировать знания и осознанно приступить к освоению нового содержания. 3. Практическое (лабораторное) занятие – это форма работы, где студенты максимально активно участвуют в освоении теории и методов. - Для подготовки к семинару необходимо просмотреть лекционный конспект, отметить наиболее непонятные моменты, прочитать литературу рекомендуемую преподавателем. - При использовании литературы важно запомнить, что любой источник должен нести достоверную информацию, особенно это относится к Internet-ресурсам. При использовании Internet - ресурсов в процессе подготовки не нужно их автоматически «скачивать», они должны быть проанализированы. Не нужно «скачивать» готовые рефераты, так как их однообразие преподаватель сразу выявляет, кроме того, они могут быть сомнительного качества. - В процессе изучения темы анализируйте несколько источников. Используйте периодическую печать - специальные журналы. - Полезным будет работа с электронными учебниками и учебными пособиями в Internet-библиотеках. Зарегистрируйтесь в них: университетская библиотека Онлайн (http://www.biblioclub.ru/) и электронно-библиотечная система «Лань» (http://e.lanbook.com/). - В процессе подготовки и построения ответов при защите результатов типовых расчетных заданий не просто пересказывайте конспект лекции, содержание презентации или задания, но и проявите больше красноречия, используйте дополнительные сведения об изучаемом объекте, чтобы украсить ваше выступление. - При возникновении трудностей в процессе подготовки взаимодействуйте с преподавателем, консультируйтесь по самостоятельному изучению темы. 4. Самостоятельная работа. - При изучении дисциплины не все вопросы рассматриваются на лекциях и практических занятиях, часть вопросов рекомендуется преподавателем для самостоятельного изучения. - Поиск ответов на вопросы и выполнение заданий для самостоятельной работы позволит вам расширить и углубить свои знания по курсу, применить теоретические знания в решении задач практического содержания, закрепить изученное ранее. - Эти задания следует выполнять не «наскоком», а постепенно, планомерно, следуя порядку изучения тем курса. - При возникновении вопросов обратитесь к преподавателю в день консультаций на кафедру. - Выполнив их, проанализируйте качество их выполнения. Это поможет вам развивать умения самоконтроля и оценочные компетенции. 5. Итоговый контроль. - Для подготовки к зачету/экзамену возьмите перечень примерных вопросов у методиста кафедры. - В списке вопросов выделите те, которые были рассмотрены на лекции, практических занятиях. Обратитесь к своим записям, выделите существенное. Для более детального изучения изучите рекомендуемую литературу. - Если в списке вопросов есть те, которые не рассматривались на лекции, семинарском занятии, изучите их самостоятельно. Если есть сомнения, задайте вопросы на консультации перед экзаменом. - Продумайте свой ответ на экзамене, его логику. Помните, что ваш ответ украсит ссылка на источник литературы, иллюстрация практики применения теоретического знания. |