Aussagekräftige Karten beruhen auf einer soliden Informationsgrundlage. Doch wie sieht diese aus? Datenformate wie CSV, JSON oder GeoPackage helfen, Informationen strukturiert zu speichern, aber wie werden sie am besten verarbeitet? OpenStreetMap bietet eine Fülle von Geoinformationen, aber wie können diese Informationen abgerufen und einfach verarbeitet werden?

Über Anwendungen wie QGIS (GIS-Grundlagen) hinaus können Informationen mit Hilfe der Python-Programmierung angepasst, visualisiert und analysiert werden. In diesem Kurs zeigen wir die Grundlagen der objektorientierten Modellierung sowie verschiedene Datenformate. Wir beschäftigen uns auch mit Datentransformation und Scripting, Datenmodellierung und erarbeiten grundlegende Algorithmen der räumlichen Analyse. Wir werden OSM nach Informationen abfragen und einfache Analysekarten und Diagramme erstellen. Ziel ist es, die Struktur und den Aufbau von Geodaten zu verstehen, um sie verarbeiten und analysieren zu können.

Ziel (erwartete Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen)

• Analyse und Modellierung von Daten
• Grundlegendes Verständnis von Datenstrukturen allgemein / GIS-spezifisch
• Grundlegende Kenntnisse der Python-Programmierung
• Datentransformation und -verknüpfung
• Datenprüfung und -untersuchung

Teilnahmekriterien & Anmeldung

Der Kurs wird im Sommer- und Wintersemester angeboten. Die Anmeldung erfolgt über RWTH-Online. Studierende, die das Fach wiederholen müssen, finden alle notwendigen Informationen auf dieser Website. Die Lehrveranstaltung wird in englischer Sprache abgehalten.

Empfohlene Fachliteratur

McGregor, Susan E. Practical Python Data Wrangling and Data Quality. " O'Reilly Media, Inc.", 2021.

Kresse, Wolfgang, and David M. Danko, eds. Springer handbook of geographic information. Berlin: Springer, 2012.

Borrmann, André, et al._ _Building Information Modeling-Technologische Grundlagen und industrielle Praxis. 2021.

Bishop, Wade, and Tony H. Grubesic. Geographic information. Springer International Publishing Switzerland, 2016.

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