Keskkonnaandmete töötlus ja analüüs (NSO7072)
PÕHIANDMED
õppeaine register
A - põhiregister
õppeaine kood
NSO7072
õppeaine nimetus eesti k
Keskkonnaandmete töötlus ja analüüs
õppeaine nimetus inglise k
Environmental Data Management and Analysis
õppeaine maht AP
-
õppeaine maht EAP
6.00
deklareeritav
jah
kontrollivorm
eksam
õpetamise semester
sügis-kevad
õppekeel
eesti keel
inglise keel
Õppekavad, millesse aine kuulub
Ainet õpetavad struktuuriüksused
LM - meresüsteemide instituut
Tunniplaani link
Versioon:
VERSIOONIPÕHISED ANDMED
õppeaine eesmärgid eesti k
Õppeaine eesmärk on anda teadmisi ja oskusi keskkonnaandmete analüüsi põhialustest.
õppeaine eesmärgid inglise k
The aim of this course is to give knowledge and skills for the basic analysis methods for the environmental data.
õppeaine õpiväljundid eesti k.
Aine läbinud üliõpilane:
- kasutab eri formaadis andmeid ja töötab nendega (teksti ehk ASCII andmed, Excel ehk tabelites andmed, paisktabelites andmed, netCDF formaadis andmed jne);
- rakendab andmetele eri matemaatilisi meetodeid;
- rakendab andmeanalüüsiks ise kirjutatud skripte/programme MatLabis või Pythonis;
- näeb ja leiab seoseid erinevate andmete vahel;
- leiab olulisi muutusi andmeridades.
- kasutab eri formaadis andmeid ja töötab nendega (teksti ehk ASCII andmed, Excel ehk tabelites andmed, paisktabelites andmed, netCDF formaadis andmed jne);
- rakendab andmetele eri matemaatilisi meetodeid;
- rakendab andmeanalüüsiks ise kirjutatud skripte/programme MatLabis või Pythonis;
- näeb ja leiab seoseid erinevate andmete vahel;
- leiab olulisi muutusi andmeridades.
õppeaine õpiväljundid ingl k.
After completing this course the student:
- is able to work with data in different format (e.g. text or ASCII, Excel or Tables, Hash tables, netCDF);
- applies different mathematical methods to the data;
- applies self-tailored scripts/programs either in MatLab or Python;
- sees the connection between different parameters;
- detects the turning points in the data-series.
- is able to work with data in different format (e.g. text or ASCII, Excel or Tables, Hash tables, netCDF);
- applies different mathematical methods to the data;
- applies self-tailored scripts/programs either in MatLab or Python;
- sees the connection between different parameters;
- detects the turning points in the data-series.
õppeaine sisu lühikirjeldus eesti k
Õppeaines tutvutakse erinevates formaadis andmetega, mis kirjeldavad mingeid üldteada keskkonna parameetreid (nt. õhutemperatuur, tuulekiirused, veetasemed, vooluhulgad jne) ning millele on võimalik rakendada erinevaid uurimismeetodeid – statistika, pöördepunktid, spektraalanalüüs jne. Analüüsiks kasutatakse ise kirjutatud MatLabi või Pythoni programme ja skripte, et suurendada õpiväljundite mitmekesisust ning kinnistada teadmisi matemaatikast ja infotehnoloogiast.
õppeaine sisu lühikirjeldus ingl k
During the course the student will learn about data in different format describing some well-known environmental parameters (e.g. air temperatures, wind-speeds, water levels, discharge etc.) to which different analysis methods can be applied – mathematical statistics, turning point detection, spectral analysis among others. For the analysis self-made MatLab and/or Python scripts will be used to increase the range of learning outcomes and tighten the knowledge of mathematics and infotechnology.
hindamisviis eesti k
-
hindamisviis ingl k
-
iseseisev töö eesti k
-
iseseisev töö ingl k
-
õppekirjandus
Trauth H. M. MATLAB recipes for Earth Sciences, 2nd Edition.
Sarma D.D. Geostatistics with Applications in Earth Sciences, 2nd Edition.
Kaasaegne teaduskirjandus ja erinevate vajaminevate teekide dokumentatsioon.
Sarma D.D. Geostatistics with Applications in Earth Sciences, 2nd Edition.
Kaasaegne teaduskirjandus ja erinevate vajaminevate teekide dokumentatsioon.
õppevormid ja mahud
päevaõpe: nädalatunnid
3.5
sessioonõppe töömahud (semestris):
loenguid
1.5
loenguid
-
praktikume
1.0
praktikume
-
harjutusi
1.0
harjutusi
-
vastutav õppejõud
-
ÕPPEJÕU AINEKAVA INFO