Georuumilised andmed Pythonis - kursus 30 000 hõõruda. alates Avatud koolitus, koolitus 10 nädalat, Kuupäev 27.11.2023.
Varia / / November 27, 2023
Praegu on Moskva ülikool üks juhtivaid rahvusliku hariduse, teaduse ja kultuuri keskusi. Kõrgelt kvalifitseeritud personali taseme tõstmine, teadusliku tõe otsimine, keskendumine humanistlikule headuse, õigluse, vabaduse ideaalid – see on see, mida me täna näeme parima ülikooli järgijana traditsioonid Moskva Riiklik Ülikool on Vene Föderatsiooni suurim klassikaline ülikool, eriti väärtuslik Venemaa rahvaste kultuuripärandi objekt. Koolitatakse üliõpilasi 39 teaduskonnas 128 valdkonnas ja erialal, kraadiõppureid ja doktorante 28 erialal. teaduskondi 18 teadusharul ja 168 teaduserialal, mis hõlmavad peaaegu kogu kaasaegse ülikooli spektri haridust. Praegu õpib Moskva Riiklikus Ülikoolis üle 40 tuhande üliõpilase, kraadiõppuri, doktorandi, aga ka täiendõppesüsteemi spetsialisti. Lisaks õpib Moskva Riiklikus Ülikoolis umbes 10 tuhat koolilast. Teaduslikku tööd ja õppetööd tehakse muuseumides, õppe- ja teaduspraktikabaasides, ekspeditsioonidel, uurimislaevadel ja täiendõppekeskustes.
Venemaa haridussüsteemi uue elemendi – avatud veebikursused – saab üle kanda igasse ülikooli. Teeme sellest tõelise praktika, laiendades iga õpilase hariduse piire. Täielik valik kursusi juhtivatest ülikoolidest. Töötame süstemaatiliselt selle nimel, et luua kursusi kõigi koolitusvaldkondade põhiosa jaoks, tagades, et iga ülikool saaks kursuse mugavalt ja kasumlikult oma haridusprogrammidesse integreerida.
"Open Education" on haridusplatvorm, mis pakub ulatuslikke veebikursusi juhtivatelt vene keelte esindajatelt ülikoolid, kes on ühendanud jõud, et tagada kõigile võimalus saada kvaliteetne kõrgharidus haridust.
Iga kasutaja saab õppida Venemaa juhtivate ülikoolide kursusi täiesti tasuta ja igal ajal ning Venemaa ülikoolide üliõpilased saavad oma ülikoolis õpitulemusi lugeda.
Ametikoht: M. V. Lomonossovi nimelise Moskva Riikliku Ülikooli geograafiateaduskonna kartograafia ja geoinformaatika osakonna dotsent
1. Sissejuhatus. Probleemi avaldus ja ülesannete automatiseerimise vajaduse põhjendus
2. Pythoni põhitõed ja geograafilised andmed
3. Tabeliandmetega töötamine, kasutades näitena statistilisi andmeid
4. Automaatne kaartide ja diagrammide loomine vektorandmete põhjal
5. Rasterandmed satelliidipiltide töötlemise ja andmete uuesti analüüsimise näitel
6. Andmete hankimiseks ja allalaadimiseks suhelge veebisaitidega
7. Git-tehnoloogia kui viis spetsialistidevahelise suhtluse korraldamiseks projekti kallal töötades
8. Koodi optimeerimise põhitõed eraldiseisva lahenduse loomiseks
9. Järeldus. Suunised edasiseks arendamiseks ja oskuste süvendamiseks
10. Koodiarenduse ülesande seadmine
Kõik tunnid toimuvad eemalt. Meil on GetCourse'i platvormil mugav teadmistebaas: avage ja vaadake tunde ja möödunud loengute salvestusi kõikjal maailmas arvutist või mobiilseadmest. Juurdepääs kõigile õppematerjalidele säilib 6 kuud. Kui te ei saanud millestki otseselt aru, saate õppetunni või ülesande kommentaarides alati täpsustada. Sinu kodutöid kontrollivad õpetajad ja mentorid, nad annavad tagasisidet ülesannete täitmise tulemuste kohta ja aitavad Sind õpingutes.
3