Dieses Modul befasst sich damit, wie geografische Informationen digital gespeichert und dargestellt werden. Die Lernenden setzen sich mit den beiden wichtigsten räumlichen Datenstrukturen – Vektor- und Rasterdaten – auseinander und lernen, wie diese die Merkmale der realen Welt jeweils auf unterschiedliche Weise abbilden. Anhand praktischer Vergleiche entwickeln die Lernenden die Fähigkeit, zwischen diesen Datentypen zu unterscheiden und zu erkennen, wie sich die Wahl der Datenstruktur auf Kartierungsaufgaben wie beispielsweise die Visualisierung der Bevölkerungsdichte auswirkt.

In diesem Modul untersuchen Sie, wie GIS in einer Vielzahl von Branchen und Problemfeldern eingesetzt wird. Anhand von Beispielen aus der Praxis erfahren Sie, wie räumliche Daten die Entscheidungsfindung in Bereichen wie Stadtplanung, Umweltmanagement, öffentliches Gesundheitswesen und Wirtschaft unterstützen. Am Ende des Moduls sind die Lernenden in der Lage, gängige Branchenanwendungen von GIS zu identifizieren und zu erkennen, wo räumliches Denken einen Mehrwert gegenüber der traditionellen Datenanalyse bietet.

In diesem Modul richten Sie eine zuverlässige Python-Umgebung für georäumliche Anwendungen ein. Sie erfahren, warum die Konsistenz der Umgebung wichtig ist, lernen, wie Anaconda Abhängigkeiten verwaltet, machen sich mit Conda-Channels vertraut und installieren wichtige georäumliche Bibliotheken. Am Ende werden Sie in der Lage sein, selbstbewusst eine saubere, reproduzierbare Grundlage für georäumliche Anwendungen in professionellen Projekten zu schaffen.

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie von der Installation zum strukturierten Umgebungsmanagement übergehen. Sie erstellen und aktivieren isolierte GeoPandas-Umgebungen, wenden Best Practices zur Reproduzierbarkeit an und richten eine saubere, projektbereite Umgebung ein. Am Ende sind Sie in der Lage, selbstbewusst gut organisierte, gemeinsam nutzbare Python-Umgebungen vorzubereiten, die skalierbare Geodatenanalysen unterstützen.

In diesem Modul entwickeln Sie die berufliche Gewohnheit der Überprüfung. Sie führen Skripte zur Versionsprüfung aus, diagnostizieren häufige Einrichtungsfehler und überprüfen Ihre GeoPandas-Installation anhand der Projektstandards. Am Ende sind Sie in der Lage, die Betriebsbereitschaft Ihrer Umgebung systematisch zu überprüfen, Fehler sicher zu beheben und sicherzustellen, dass Ihre Geodaten-Workflows zuverlässig und produktionsreif sind.

In diesem Modul lernen Sie räumliche Verknüpfungen in GeoPandas kennen, indem Sie Städte mit den dazugehörigen Landkreisen verknüpfen. Anhand eines planungsorientierten Szenarios üben die Teilnehmer, das geeignete räumliche Prädikat auszuwählen, die Ergebnisse der Verknüpfung zu überprüfen und häufige Probleme zu erkennen, die die Analyse von Versorgungsgebieten beeinträchtigen können.

In diesem Modul erfahren Sie, wie sich Koordinatenreferenzsysteme auf die räumliche Genauigkeit auswirken und warum für Web-Kartografie eine Reprojektion auf EPSG:3857 erforderlich ist. Anhand von Videos, Lesetexten, Reflexionsaufgaben und praktischen Übungen bereiten Sie räumliche Daten so auf, dass sie korrekt mit Web-Karten abgeglichen sind und planungsreife Analysen ermöglichen.

In diesem Modul analysieren Sie, wie räumliche Daten zu Gesamtwerten auf Gebietsebene zusammengefasst werden können, bewerten, wie sich die Wahl der Aggregationsmethode auf die Interpretation auswirkt, und validieren die Ergebnisse, um planungsreife Erkenntnisse zu gewinnen.

In diesem Modul erfahren Sie, warum Metadaten in Geodatenprojekten wichtig sind und wie die Norm ISO 19115 die Vertrauenswürdigkeit und Wiederverwendbarkeit von Daten fördert. Anhand von Videos, reflektierendem Coaching, einer Lektüre und einer praktischen Übung üben Sie, wesentliche Metadatenelemente zu identifizieren und die Norm ISO 19115 zur Dokumentation eines realen Datensatzes anzuwenden. Das Modul stellt Metadaten als eine praktische berufliche Gewohnheit dar, die die Zusammenarbeit und die sichere Wiederverwendung von Geodaten unterstützt.

Sie werden untersuchen, warum die Gültigkeit der Geometrie für die räumliche Analyse und die davon abhängigen Entscheidungen von Bedeutung ist. Anhand von Videos, reflektierendem Coaching, einer Lektüre und einer szenariobasierten praktischen Übung üben die Lernenden, geometrische Probleme zu erkennen, die visuell möglicherweise nicht offensichtlich sind, und verstehen, wie diese die Analyseergebnisse unbemerkt beeinflussen können. Das Modul festigt die Gewohnheit, die Qualität der Geometrie routinemäßig zu hinterfragen und zu erkennen, wann Überprüfungen notwendig sind, um Ergebnisse in der Praxis zu sichern.

Der Schwerpunkt liegt auf der Organisation von Verzeichnissen für Geodatenprojekte unter Anwendung bewährter Verfahren, die für Übersichtlichkeit und Zusammenarbeit sorgen. Anhand von Videoanleitungen, einem Dialog mit einem Coach, einer Lektüre und einer praktischen Übung wenden die Lernenden standardisierte Ordnerstrukturen und Namenskonventionen an und entwickeln dabei eine Denkweise, die auf die reibungslose Übergabe von Projekten ausgerichtet ist. Die Lektion stellt Organisation als eine professionelle Gewohnheit dar, die Fehler reduziert und georäumliche Arbeitsergebnisse so aufbereitet, dass sie von anderen sicher wiederverwendet werden können.