Kurs-Code InfT3032
Kreditpunkte 3
Stundenzahl insgesamt (im Auditorium)81
Vorlesungen (Stundenzahl)16
Arbeit im Labor (Stundenzahl)16
Selbststandige Arbeit des Studenten (Stunden)49
Bestätigt am (Datum)18.10.2022
Kurs ausgearbeitet von (Lehrkraft)
Laima Bērziņa
Vorkenntnisse
DatZ1009,
DatZ1010,
DatZ2004,
DatZ2005,
Zur einfŅhrenden LektŅre empfohlen
1.Crampton J. Mapping: A Critical Introduction to Cartography and GIS. John Wiley & Sons, 2011. 232 p.
2.Toms S., Parker B. Python for ArcGIS Pro: Automate cartography and data analysis using ArcPy, ArcGIS API for Python, Notebooks, and pandas. Packt Publishing, 2022. 586 p.
3.Allen D. W. GIS Automation with ModelBuilder: for ArcGIS Pro. GIS Guidebooks Publishing, 2022. 84 p.
Weiterfuhrende Literatur
1.Carreira P. Geospatial Development By Example with Python. Packt Publishing, 2016. 340 p.
2.Garrard C. Geoprocessing with Python. Manning Publications, 2016. 360 p.
3.Learning Geospatial Analysis with Python: Understand GIS fundamentals and perform remote sensing data analysis using Python 3.7, 3rd Edition. Packt Publishing, 2019. 456 p.
Zur LektŅre vorgeschlagene Zeitschriften
ESRI mājas lapa [tiešsaiste]. Pieejams: https://www.esri.com/training/
Introduction to Python for Geographic Data Analysis [tiešsaiste]. Pieejams: https://pythongis.org/
Automating GIS-processes 2021 [tiešsaiste]. Pieejams: https://autogis-site.readthedocs.io/en/latest/index.html