290023 EX Field Trip: Spatial Data Science and the City: A (North) American Perspective (2023S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 06.02.2023 09:00 bis Mo 20.02.2023 09:00
- Abmeldung bis Fr 31.03.2023 23:59
Details
max. 16 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Vorbesprechung: 6. März 2023 - 12:30-14:00 Uhr - MM-Lab
Exkursion: 4. September 2023 bis 12. September 2023Details unter folgendem Link:https://geographie.univie.ac.at/arbeitsgruppen/kartographie-und-geoinformation/studium-lehre/auslandsexkursion/
Montag
06.03.
12:30 - 14:00
Multimedia Mapping-Labor, NIG 1.Stock C0110
Montag
04.09.
00:00 - 23:59
Ort in u:find Details
Dienstag
05.09.
00:00 - 23:59
Ort in u:find Details
Mittwoch
06.09.
00:00 - 23:59
Ort in u:find Details
Donnerstag
07.09.
00:00 - 23:59
Ort in u:find Details
Freitag
08.09.
00:00 - 23:59
Ort in u:find Details
Samstag
09.09.
00:00 - 23:59
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Sonntag
10.09.
00:00 - 23:59
Ort in u:find Details
Montag
11.09.
00:00 - 23:59
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Dienstag
12.09.
00:00 - 23:59
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Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsstoff
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
(MG3-EX) (MK3-EX) (MA UF GW 02)
Letzte Änderung: Do 11.05.2023 11:28
https://geographie.univie.ac.at/arbeitsgruppen/kartographie-und-geoinformation/studium-lehre/auslandsexkursion/Im September 2023 wird es erstmals wieder eine Auslandsexkursion nach Nordamerika (Kanada + USA) geben.Die Exkursion beginnt in Montreal und führt über Buffalo die Ostküste hinunter bis nach Washington D.C.Dabei werden wir sowohl die Städte und Umgebung erkunden (z.B. Niagara Falls) als auch wichtige Universitäten besuchen um führende Wissenschaftler und Ihre Arbeitsgruppen kennen lernen, und um zu verstehen wie in Nordamerika über Themen wir mobility, privacy, und data science im urbanen Kontext gedacht wird.Die Unterbringung erfolgt in 2- oder 4-Bett-Zimmern.Die Wegstrecken werden hauptsächlich mit Mietwagen bewältigt, daher braucht es auch ein paar Fahrer*innen.