Spatial Data Analysis (5 ECTS)
Code: TX00BU12-3009
General information
- Enrollment
- 05.05.2025 - 25.08.2025
-
Enrollment is ongoing
Enroll to the implementation in OMA
- Timing
- 18.08.2025 - 14.12.2025
- The implementation has not yet started.
- Number of ECTS credits allocated
- 5 ECTS
- Mode of delivery
- On-campus
- Unit
- Kiinteistö- ja rakennusala
- Campus
- Myllypurontie 1
- Teaching languages
- Finnish
- Degree programmes
- Surveying
Implementation has 15 reservations. Total duration of reservations is 37 h 30 min.
Time | Topic | Location |
---|---|---|
Mon 25.08.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 01.09.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 08.09.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 15.09.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 22.09.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 29.09.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 06.10.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 20.10.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 27.10.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 03.11.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 10.11.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 17.11.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 24.11.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 01.12.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Mon 08.12.2025 time 12:30 - 15:00 (2 h 30 min) |
Paikkatietoanalyysit TX00BU12-3009 |
MPA3011
Digitila
|
Objective
On completion of the course the student will
- understand the meaning of spatial data analysis
- be able to use information technology related solutions in spatial data analysis
- be able to visualize spatial data
- be able to apply statistical methods to spatial data
-understands the structure and principle of spatiandata bases and spatial data management systems
Content
Applications and methods in spatial data analysis; visualization of spatial data.
Location and time
Kurssi järjestetään 25.8.-8.12.2025 Myllypuron kampuksella.
Materials
Opintojakson oppimateriaali tarjotaan kokonaisuudessaan osana opintojaksoa.
Teaching methods
Opintojakson lähiopetus koostuu yhdistetyistä luento- ja harjoitustilaisuuksista Myllypuron kampuksella. Koska opintojaksolla hyödynnetään avoimen lähdekoodin ohjelmistoja, voi tehtävät suorittaa luokkakoneilla tai omalla koneella.
Exam schedules
Tentti järjestetään 1.12. Uusintamahdollisuus on maanmittaustekniikan ammattiaineiden uusintatilaisuuksissa.
Student workload
Läsnätilaisuudet 50 h
Tehtävät 55 h
Tenttiin valmistautuminen ja tentti 30 h
Evaluation scale
0-5
Assessment criteria, satisfactory (1)
The student knows the principles of different analysis methods and is able to use the common tools for a GIS analysis.
Assessment criteria, good (3)
Student can use the common anasysis methods
Assessment criteria, excellent (5)
Student can use different kind analysis methods and toolsa and can use them creatively in solving problems independently.
Assessment criteria, approved/failed
The student knows the principles of different analysis methods and is able to use the common tools for a GIS analysis.
Assessment methods and criteria
Arviointikriteeri, tyydyttävä (1): Opiskelija tuntee erilaisten analyysimenetelmien periaatteet ja osaa käyttää analyysityökaluja.
Arviointikriteeri, hyvä (3): Opiskelija osaa käyttää yleisimpiä analyysimenetelmiä auttavasti.
Arviointikriteeri, kiitettävä (5): Opiskelija hallitsee tärkeimmät analyysimenetelmät ja osaa käyttää niitä luovasti ongelman ratkaisussa
Qualifications
Geographical Information