Universität Wien

290006 PS Open GIS und Open Data in der Geoinformationsverarbeitung (2025S)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 29 - Geographie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Di 29.04. 12:30-15:00 GIS-Labor Geo NIG 1.OG

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 35 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 04.03. 12:30 - 15:00 GIS-Labor Geo NIG 1.OG
  • Dienstag 11.03. 12:30 - 15:00 GIS-Labor Geo NIG 1.OG
  • Dienstag 18.03. 12:30 - 15:00 GIS-Labor Geo NIG 1.OG
  • Dienstag 25.03. 12:30 - 15:00 GIS-Labor Geo NIG 1.OG
  • Dienstag 01.04. 12:30 - 15:00 GIS-Labor Geo NIG 1.OG
  • Dienstag 08.04. 12:30 - 15:00 GIS-Labor Geo NIG 1.OG
  • Dienstag 06.05. 12:30 - 15:00 GIS-Labor Geo NIG 1.OG
  • Dienstag 20.05. 12:30 - 15:00 GIS-Labor Geo NIG 1.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The course provides participants with an in-depth exploration of Open Source software within the realm of Geographic Information Systems (GIS) and the principles of Open Data initiatives. Participants will gain practical skills and knowledge of Open Source GIS tools and leverage Open Data resources effectively. Throughout the course, participants will learn from the fundamental concepts of Open GIS and Open Data to master the complete workflow of geospatial data processing and publication.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Course participation (10%)
Assignment (30%)
Quiz (30%)
Final project and presentation (30%)

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

At the end of the course participants should:
- understand the concepts of Open Source and Open Data
- know about Open source alternatives to commercial products and be able to use them
- work with Open Data and publish processed data
- be able to perform a complete workflow from the data source to the publication on the Web exclusively using Open Source software and Open Data

100 % - 90 % = 1
89 % - 80 % = 2
79 % - 70 % = 3
69 % - 60 % = 4
Below 60 % = 5

Prüfungsstoff

Literatur


Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

(MK2-PI)

Letzte Änderung: Mi 26.02.2025 16:27