320.519 (24S) Introduction to Phyton programming and ArcGIS (BW 10)

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Sommersemester 2024

Registration deadline has expired.

First course session
18.03.2024 18:45 - 21:00 On Campus

... no further dates known

Overview

Lecturer

Ing. Mag. Dr. Christian Kogler

Course title german

Einführung Python mit ArcGIS Pro (BW 10)

Type

Proseminar (continuous assessment course )

Course model

Attendance-based course

Hours per Week

2.0

ECTS credits

5.0

Registrations

8 (30 max.)

Organisational unit

Institut für Geographie und Regionalforschung

Language of instruction

Englisch

possible language(s) of the assessment

German , English

Course begins on

18.03.2024

eLearning

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Time and place

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Intended learning outcomes

Die Kombination aus GIS und Programmierung eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für die Automatisierung von Abläufen in Geographischen Informationssystemen.
Ziel der Lehrveranstaltung ist es, die Studierenden zu befähigen, die Vorteile einer objektorientierten Programmiersprache wie Python in einem GIS effizient zu nutzen.

Teaching methodology

Vortrag sowie gemeinsames Erarbeiten der angeführten Inhalte.

Course content

Der Einsatz von GIS-Routinen und Tool-Skripts erleichtert nicht nur die Durchführung raumbezogene Analysen zur Beantwortung spezifischer Fragestellungen, sondern bietet auch die Möglichkeit eines tieferen technischen Einblicks in ein GIS mit dessen Funktionen aus objektorientierter Sichtweise.
Auch Arbeitsabläufe im GIS können durch Skripts weitgehend automatisiert werden.

Die Beispiele in der Lehrveranstaltung reichen von
- der automatisierten Erstellung thematischer Karten
- über räumliche Analysen
- und Datenanalysen sowie Datenmanagement
- bis hin zu Analysen in Transport-Netzwerken.
Der effiziente Einsatz von Geoinformationssystemen kann auch erheblich zur Nachhaltigkeit beitragen, etwa bei der Bearbeitung von Fragestellungen im Bereich der Ressourcennutzung und damit verbundener Umweltauswirkungen.

Literature

Zandbergen, P. A. (2020): Python scripting for ArcGIS pro. Esri Press, Redlands, 398 S.
Corbin, T. (2020): Learning ArcGIS Pro 2: a beginner's guide to creating 2D and 3D maps and editing geospatial data with ArcGIS Pro. Birmingham/Mumbai, Packt Publishing Limited, 517 S.
Shellito, B. A. (2021): Discovering Gis and Arcgis Pro. Freeman, New York, 558p.
Klein, B. (2021): Einführung in Python 3: für Ein- und Umsteiger. Hanser, München, 580 S. (Lok.Syst. 36-3.3.13).
Kaiser, P. et. al. (2021): ArcGIS Pro: das deutschsprachige Handbuch - inklusive Einstieg in ArcGIS Online. Wichmann, Berlin, 668 S.
Flacke, W. et al. (2022): Koordinatensysteme in ArcGIS Pro: Praxis der Transformationen und Projektionen. Wichmann, Berlin, 420 S.

Intended learning outcomes

The combination of GIS and programming opens up numerous possibilities for the automation of processes in Geographic Information Systems.
The aim of the course is to enable students to efficiently use the advantages of an object-oriented programming language such as Python in a GIS.

Teaching methodology

Lecture and exercises.

Course content

The use of GIS routines and tool scripts not only facilitates the execution of spatial analyses to address specific questions but also provides the opportunity for a deeper technical insight into a GIS, exploring its functions from an object-oriented perspective.

Examples in the course range from
- the automated creation of thematic maps
- and spatial analyses,
- data analyses as well as data management
- to analyses in transportation networks.

The efficient use of Geographic Information Systems can significantly contribute to sustainability, particularly in addressing questions related to resource utilization and associated environmental impacts.

Literature

Examination information

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

German
English

Examination methodology

Mitarbeitsbeurteilung, Aufgaben, Proseminararbeit.

Examination topic(s)

Die vorgetragenen Informationen und Anwendung der in der LV eingeübten Fertigkeiten.

Assessment criteria / Standards of assessment for examinations

Während der LV werden Übungen durchgeführt.

Aufgaben sind zu Hause zu lösen und werden in Moodle hochgeladen.

Abschließende Proseminararbeit.

Sowohl die Aufgaben als auch die Proseminararbeit müssen beide positiv mit 50% der möglichen Punkte beurteilt sein, damit das PS positiv abgeschlossen ist.

Die Mitarbeit wird in die Beurteilung mit einbezogen. Die Anwesenheit in mindestens 80 % der LV-Einheiten ist verpflichtend.

Für die oben genannte Prüfungsleistung wird der folgende Umgang mit KI-basierten Anwendungen festgehalten:
Der Einsatz von Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz ist aus lehr- und lerndidaktischen Gründen für jene Arbeits- und Schreibprozesse untersagt, die im Bereich der Interpretation von Ergebnissen (empirischer Teil von Aufgaben) sowie im Rahmen der Erhebung des Stands der Forschung anfallen.
Für die anderen Teilbereiche gilt: Die Studierenden verpflichten sich dazu, den Einsatz von KI-Tools im Textprodukt offenzulegen und KI-generierte Passagen entsprechend zu kennzeichnen (Vorschläge für die Kennzeichnung sowie Richtlinien für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI-Tools werden im Kurs diskutiert und auf Moodle bereitgestellt). Die Studierenden übernehmen die alleinige Verantwortung für den produzierten Text bzw. Programmcode.

Examination methodology

Evaluation of activity in classroom, exercises, proseminar work.

Examination topic(s)

The presented contents (overview to be found in the slides), capability to apply the skills learned in the course.

Assessment criteria / Standards of assessment for examinations

Exercises are carried out during the course.

Tasks are to be solved at home and are uploaded to Moodle.
Final proseminar work.

Both the tasks and the proseminar paper must both be assessed positively with 50% of the possible points in order for the PS to be completed positively. Activity in classroom is included in the assessment. Attendance in at least 80% of the course units is mandatory.

For the above-mentioned the following handling of AI-based applications is defined:
For teaching and learning didactic reasons, the use of artificial intelligence tools is prohibited for those work and writing processes that occur in the area of interpreting results (empirical part of tasks) and in the context of surveying the state of research.
The following applies to the other sub-areas: Students commit to disclosing the use of AI tools in the text product and to label AI-generated passages accordingly (suggestions for labeling and guidelines for the responsible use of AI tools will be discussed in the course and provided on Moodle). The students assume sole responsibility for the text produced.

Grading scheme

Grade / Grade grading scheme

Position in the curriculum

Besonderer Studienbereich Nachhaltigkeit (SKZ: 999, Version: 12W.1)
- Subject: LV-Pool (Compulsory elective)
  - Nachhaltigkeit ( 4.0h SE / 8.0 ECTS)
    - 320.519 Introduction to Phyton programming and ArcGIS (BW 10) (2.0h PS / 5.0 ECTS)

Bachelor's degree programme Geography (SKZ: 655, Version: 20W.1)
- Subject: BW10 Spezielle Methoden (Compulsory elective)
  - Spezielle Methoden ( 0.0h XX / 10.0 ECTS)
    - 320.519 Introduction to Phyton programming and ArcGIS (BW 10) (2.0h PS / 5.0 ECTS)
      Absolvierung im 3., 4., 5., 6. Semester empfohlen

Extension programme (UG §54a) Sustainable Development and Energy (SKZ: 011, Version: 20W.2)
- Subject: Gebundenes Wahlfach 3: Spezialisierung in einem der Vertiefungsfächer (Compulsory elective)
  - 5.1 Lehrveranstaltungen Spezialisierung in einem der Vertiefungsfächer ( 0.0h XX / 4.0 ECTS)
    - 320.519 Introduction to Phyton programming and ArcGIS (BW 10) (2.0h PS / 5.0 ECTS)
      Absolvierung im 2. Semester empfohlen

Equivalent courses for counting the examination attempts

This course is not assigned to a sequence of equivalent courses