Tantárgyi adatlap
Download PDFI. Subject Specification
1. Basic Data
1.1 Title
Geoinformatikai programozás
1.2 Code
BMEEOFTA-L2
1.3 Type
Module with associated contact hours
1.4 Contact hours
| Type | Hours/week / (days) |
| Lab | 2 |
1.5 Evaluation
Midterm grade
1.6 Credits
3
1.7 Coordinator
| name | Dr. Koppányi Zoltán |
| academic rank | Associate professor |
| koppanyi.zoltan@emk.bme.hu |
1.8 Department
Department of Photogrammetry and Geoinformatics
1.9 Website
1.10 Language of instruction
hungarian
1.11 Curriculum requirements
-
1.12 Prerequisites
Erős előkövetelmény:
- Építőmérnöki informatika (BMEEOFTAT42)
1.13 Effective date
2 February 2022
2. Objectives and learning outcomes
2.1 Objectives
A Python nyelv az egyik legnépszerűbb programozási nyelvvé vált napjainkra, köszönhetően annak, hogy számos célra használható. A térinformatika és térképezés világában fejlesztő eszközként felhasználható például mindennapi térképezési/mérnöki problémák gyors megoldására, azok automatizálására, térinformatikai webes rendszerek back-end fejlesztésére, térinformatikai szoftverekhez való komponens fejlesztésre, vagy akár gépi tanulási feladatokra. A tantárgy célja, hogy a hallgatók képesek legyenek számos térinformatikai és térképezési probléma Pythonban történő megoldására, továbbá, hogy a tantárgy elvégzését követően, önállóan képesek legyenek tovább mélyíteni Python ismereteiket.
2.2 Learning outcomes
Upon successful completion of this subject, the student:
A. Knowledge
- Ismeri a Python nyelv alapvető elemeit.
- Tisztában van a tanult térinformatikai rendszerek eljárásaival, adatmodelljeivel, használati módjaival.
- ismeri a tipikus térinformatikai folyamatokat, műszaki technológiákat.
- Áttekintéssel rendelkezik a jelenlegi térinformatikai eljárások lehetőségeivel, bővítési elvárásaival.
B. Skills
- Képes alapvető Python nyelvű kód létrehozására, tesztelésére és futtatására.
- Alkalmazza a megismert Python nyelvi eszközöket és térinformatikai ismereteit.
- Az adott feladat megoldásához képes rendszert tervezni, annak eljárásait kidolgozni, tesztelni és lefuttatni.
- Szakkifejezések helyes használatával, lényegre törően képes a tárgy témaköreiben írásban és szóban kommunikálni.
C. Attitudes
- Együttműködik az ismeretek bővítése során az oktatóval és hallgató társaival.
- Törekszik a pontos és hibamentes információs termék elkészítésére.
- Az órákra időben és felkészülten érkezik, hogy a kiadott feladatokra előkészülhessen.
- Az órai feladat megoldása során az elvégzéshez szükséges mértékben kér segítséget az oktatótól.
D. Autonomy and Responsibility
- Önállóan végzi az órai és a házi feladatokat.
- Munkáját érő oktatói és hallgatói kritikák esetén a megalapozott észrevételeket elfogadja, beépíti a további feladatvégzésbe.
- Egyes helyzetekben együttműködik hallgatótársaival a feladatok megoldásában.
2.3 Methods
Előadások és gyakorlatok számítógépes környezetben. Teljesítményértékelés zárthelyi dolgozat és házi feladat megoldásán keresztül.
2.4 Course outline
Adatszerkezetek Pythonban II.
The above programme is tentative and subject to changes due to calendar variations and other reasons specific to the actual semester. Consult the effective detailed course schedule of the course on the subject website.
| Hét | Előadások és gyakorlatok témaköre |
| 1. | Tárgy bemutatás, a Python programozási nyelv, Colab bemutatása, Hello World! |
| 2. | Colab környezet, elemi adattípusok |
| 3. | Függvények, elágazások |
| 4. | Adatszerkezetek Pythonban I. |
| 5. | Adatszerkezetek Pythonban II. |
| 6. | Bevezetés a numpy könyvtárba |
| 7. | Bevezetés a numpy könyvtárba |
| 8. | Bevezetés a matplotlib könyvtárba; forgatások síkon és térben; |
| 9. | Interpolációs és regressziós feladatok scipy segítségével |
| 10. | Geodéziai transzformációk Pythonban |
| 11. | Geovizualizáció I |
| 12. | Geovizualizáció II |
| 13. | Geoprocesszing |
| 14. | Házifeladat konzultáció |
The above programme is tentative and subject to changes due to calendar variations and other reasons specific to the actual semester. Consult the effective detailed course schedule of the course on the subject website.
2.5 Study materials
2.6 Other information
A gyakorlatok 70%-án való részvétel kötelező.
A hallgatók saját számítógépet előzetes egyeztetés után használhatnak.
A hallgatók saját számítógépet előzetes egyeztetés után használhatnak.
2.7 Consultation
This Subject Datasheet is valid for:
Nem induló tárgyak
II. Subject requirements
Assessment and evaluation of the learning outcomes
3.1 General rules
A 2.2 pontban megfogalmazott tanulási eredmények értékelése a házi feladat, ellenőrző és a zárthelyi dolgozat, valamint a gyakorlatokon tanúsított aktív részvétel alapján történik.
3.2 Assessment methods
| Teljesítményértékelés neve (típus) | Jele | Értékelt tanulási eredmények |
| Házi feladat | HF | A.1-A.4; B.1-B.4; C.1-C.4; D.1-D.3 |
| Ellenőrző dolgozat | ED | A.1-A.4; B.1-B.4; C.1-C.4; D.1-D.3 |
| Zárthelyi dolgozat | ZH | A.1, A.3; B.1-B.4; C.2-C.3; D.1 |
| Aktív részvétel | A | A.1-A.4; B.1-B.4; C.1-C.4; D.2-D.3 |
The dates of deadlines of assignments/homework can be found in the detailed course schedule on the subject’s website.
3.3 Evaluation system
| Jele | Részarány |
| HF | 40% |
| 5 ED | 20% |
| ZH | 30% |
| A | 10% |
| Összesen | 100% |
3.4 Requirements and validity of signature
3.5 Grading system
| Érdemjegy | Pontszám (P) |
| jeles (5) | 85 <= P |
| jó (4) | 75 <= P < 85 |
| közepes (3) | 60 <= P < 75 |
| elégséges (2) | 50 <= P < 60 |
| elégtelen (1) | P < 50 |
3.6 Retake and repeat
3.7 Estimated workload
| Tevékenység | Óra/félév |
| részvétel a kontakt órákon | 14×2=28 |
| házi feladat elkészítése | 25 |
| felkészülés a ellenőrző dolgozatokra | 15 |
| felkészülés a zárthelyi dolgozatra | 22 |
| Összesen | 90 |
3.8 Effective date
2 February 2022
This Subject Datasheet is valid for:
Nem induló tárgyak