Con questa funzione puoi costruire il tuo calendario settimanale delle lezioni, personalizzato sulla base dei corsi che intendi seguire. Attenzione: l'Orario Personalizzato non sostituisce la presentazione del piano degli studi! E' uno strumento informale, che ti può aiutare a gestire al meglio l'organizzazione della frequenza alle lezioni prima della presentazione del piano studi. Dopo aver presentato piano ti raccomandiamo di utilizzare il servizio Orario delle lezioni presente nel tuo elenco dei Servizi Online.
Per creare il calendario personalizzato segui queste istruzioni:
- Clicca sul link "Abilita" per procedere. Ti verrà chiesto il cognome e nome per determinare il tuo scaglione alfabetico.
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Per aggiungere o togliere insegnamenti dal tuo Orario Personalizzato, utilizza le iconcine che trovi in corrispondenza degli insegnamenti:
aggiunta dell'insegnamento
rimozione dell'insegnamento
selezione della sezione del laboratorio di Architettura (N.B: la sezione effettiva in cui si dovrà seguire la didattica verrà determinata dopo la presentazione dei Piani di Studio)
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Nella barra laterale a sinistra è indicato il numero degli insegnamenti inseriti nell'Orario.
Sono inoltre presenti questi comandi:
Visualizza orario: permette di visualizzare l'orario sinottico settimanale
Elimina orario: cancella le selezioni effettuate
Al termine dell'inserimento, puoi stampare il calendario che hai costruito.
Semestre (Sem) | 1 | Primo Semestre | 2 | Secondo Semestre | A | Insegnamento Annuale | Attività formative | C | Affini o integrative | Lingua d'erogazione |  | Insegnamento completamente offerto in lingua italiana |  | Insegnamento completamente offerto in lingua inglese | -- | Non definita | Didattica innovativa |  | I CFU riportati a fianco a questo simbolo indicano la parte dei CFU dell'insegnamento erogati con Didattica Innovativa. Tali CFU riguardano:
- Cotutela con mondo esterno
- Blended Learning & Flipped Classroom
- Massive Open Online Courses (MOOC)
- Soft Skills
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Anno Accademico
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2020/2021
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Scuola
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Scuola di Ingegneria Civile Ambientale e Territoriale Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
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Corso di Studi
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(Mag.)(ord. 270) - MI (495) Geoinformatics Engineering - Ingegneria Geoinformatica
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Piano di Studio preventivamente approvato
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GEC - Geoinformatics Engineering - CS
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Anno di Corso
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1
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Codice Identificativo
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053799
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Denominazione Insegnamento
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GEOSPATIAL DATA ANALYSIS [I.C.]
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Tipo Insegnamento
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Corso Integrato
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Crediti Formativi Universitari (CFU)
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10.0
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Semestre
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Primo Semestre
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Programma sintetico
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The course deals with a variety of predicting techniques applied to environmental variables expressed as functions of time, of space or both (signals, fields or time varying fields). Applications can be found in a large number of domains, hydrology, geophysics, geodesy, oceanography, just to mention those close to the environmental engineering.
The predicting techniques are mainly based on the idea that close in time and space values of the phenomena under study are similar, or, in other words, have a smooth behavior; this idea is expressed in different forms also according to the kind of modeling: deterministic or stochastic.
The proposed course aims at giving the mathematical tools needed to perform the data analysis by selecting and organizing the topics according to a possible realistic processing flow: the pre-processing phase techniques, a first processing phase consisting in a deterministic de-trending and a final processing refinement by a stochastic analysis of the residuals.
In more detail, pre-processing includes outlier detection and removal, clustering and gridding. Deterministic processing includes least squares interpolation with linear combination of known functions (Spline interpolation and Discrete Fourier Transform are specifically described): hybrid norm or Tychonov interpolation is described in this context. Finally, the stochastic modeling of the residuals is introduced with the concepts of stationary signals and homogeneous and isotropic random fields, empirical variogram and covariance function estimation and the linear prediction with kriging techniques.
The course is complemented by a number of laboratory sessions, using R and Matlab software suites, devoted to the implementation of the studied techniques.
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Settori Scientifico Disciplinari (SSD)
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Attività formative
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Codice SSD
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Descrizione SSD
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CFU
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C
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ICAR/06
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TOPOGRAFIA E CARTOGRAFIA
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10.0
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