Využití dat databáze Eurostat a Urban Atlas ve výuce předmětu Data Mining
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F23%3A73621877" target="_blank" >RIV/61989592:15310/23:73621877 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://konference.vspj.cz/download?hash=8bafb4b005059e191e6cbc7b23242f2f8ee4b9ea" target="_blank" >https://konference.vspj.cz/download?hash=8bafb4b005059e191e6cbc7b23242f2f8ee4b9ea</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Využití dat databáze Eurostat a Urban Atlas ve výuce předmětu Data Mining
Popis výsledku v původním jazyce
Magisterské studium Geoinformatika a kartografie má zařazen předmět Data Mining. V rámci praktického procvičování témat byla využita data statistického úřadu Evropské unie Eurostat a dále data programu Copernicus Land Monitoring Servise – Urban Atlas. Jedná se o volně dostupná data, která jsou průběžně aktualizována. Zpracování dat přináší studentům znalost o evropských geografických tématech, která souvisí se zaměřením jejich studia. Pro výuku shlukové analýzy byla použita data průměrné týdenní pracovní doby a podíl pracovníků v jednotlivých odvětvích. Analýza časových řad je procvičována na datech železniční dopravy. Neuronové sítě nebo frekventované sady lze aplikovat na data Urban Atlas o využití území Evropských měst.
Název v anglickém jazyce
Use of Eurostat and Urban Atlas data in Data Mining course
Popis výsledku anglicky
The Master's degree in Geoinformatics and Cartography includes Data Mining course. The data of the Statistical Office of the European Union Eurostat and the data of the Copernicus Land Monitoring Service - Urban Atlas were used in practical lectures. Mentioned data are freely available. Data processing provides students with knowledge of European geographical topics related to their study. The data on average weekly working hours and the share of workers in each industry were used for learning cluster analyses. Time series analysis is practiced on rail transport data. Neural networks or frequent datasets can be applied to Urban Atlas data on land use of European cities.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Informatika 2023
ISBN
978-80-88064-69-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
14-18
Název nakladatele
Vysoká škola polytechnická Jihlava
Místo vydání
Jihlava
Místo konání akce
Jihlava
Datum konání akce
4. 9. 2023
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—