Matematika dan Stat untuk GIS dan Komputer

Saya berencana untuk melakukan program lanjutan dalam ilmu dan teknik spasial. Ini menyatakan sebagai persyaratan dalam program, bahwa siswa harus memiliki pemahaman melalui matematika dan statistik. Sejauh ini saya telah melakukan hanya sampai tingkat sarjana (yaitu hanya A / Ls) di kedua bidang dan saya bingung berapa banyak pemahaman yang harus saya miliki di bidang. Gelar BS saya juga spesial di Geologi. Karena program ini pada dasarnya adalah lulusan teknik tingkat satu, apa yang Anda rekomendasikan? Beberapa buku bagus, pasti akan sangat dihargai.

Di AS, sebagian besar program yang secara eksplisit melibatkan rekayasa, minimal, mengharapkan Anda siap atau telah lulus ujian EIT (atau FE) . Persyaratan di Inggris (dan sebagian besar negara barat) mungkin serupa. Anda dapat membaca persyaratan NCEES untuk pengetahuan matematika dan statistik secara online (format pdf). "Ilmu spasial" sepertinya cocok dalam kategori "disiplin ilmu lain". Persyaratan matematika / statistiknya adalah (dengan jumlah yang dihitung saat ujian):

I. Mathematics 15%
    A. Analytic geometry
    B. Integral calculus
    C. Matrix operations
    D. Roots of equations
    E. Vector analysis
    F. Differential equations
    G. Differential calculus
II. Engineering Probability and Statistics 7%
    A. Measures of central tendencies and dispersions (e.g., mean, mode, standard deviation)
    B. Probability distributions (e.g., discrete, continuous, normal, binomial)
    C. Conditional probabilities
    D. Estimation (e.g., point, confidence intervals) for a single mean
    E. Regression and curve fitting
    F. Expected value (weighted average) in decision-making
    G. Hypothesis testing

Meskipun ini adalah apa yang tercakup dalam program yang kuat di tahun pertama matematika (kalkulus diferensial dan integral) dan satu semester statistik, belajar di luar level ini, terutama yang melibatkan aplikasi, mungkin bermanfaat. Dalam program yang lebih lemah, operasi matriks, analisis vektor, dan persamaan diferensial biasanya akan dibahas dalam kursus matematika tahun kedua dan beberapa materi statistik (terutama distribusi dan probabilitas bersyarat) juga akan menjadi topik dalam kursus tahun kedua.

Sesi ujian sore termasuk versi rekayasa dari semua mata pelajaran ini (total 19% dari ujian itu). Topik baru termasuk

Mathematics
    Partial differential calculus
    Numerical solutions (e.g., differential equations, algebraic equations)
    ...
Statistics
    Design of experiments
    Goodness of fit (coefficient of correlation, chi square)
    ...

Ada sedikit di sini selain topik sebelumnya: beberapa paparan kalkulus "lanjutan" (multidimensi) dan kursus dalam metode numerik akan berguna.

Ada banyak buku bagus tentang hal ini. Namun, tempat yang tepat untuk memulai adalah meninjau silabus program sarjana yang ditawarkan di departemen yang Anda lamar. Buku-buku yang mereka gunakan akan paling relevan (dan, sebagai bonus, kemungkinan tersedia, digunakan, dalam jumlah besar di kampus :-).

Jika Anda berencana mengambil kursus di universitas tempat Anda mendapatkan gelar BSc Anda, maka para tutor sebaiknya dengan senang hati membahas persyaratan secara lebih rinci. Jika tidak, maka email ke kantor admin departemen mengatakan Anda tertarik untuk mendaftar kursus, dan apakah mungkin untuk membahasnya dengan tutor penerimaan.

Adapun jumlah matematika dan statistik yang Anda butuhkan, saya menggoreskan lulus di A-Level dalam matematika dan statistik dan jarang membutuhkan lebih dari itu dalam pekerjaan sehari-hari saya tidak bisa dapatkan dari buku. Jika Anda memilikinya di level UG, maka Anda harus memiliki semua landasan yang Anda butuhkan - itu adalah fondasi yang mereka cari daripada pengetahuan khusus domain apa pun, meskipun YUMV (universitas Anda mungkin beragam).

Saya juga berasumsi bahwa Anda telah melihat garis besar kursus yang diterbitkan untuk melihat apa yang diajarkan, yang dapat memberi Anda ide, kemudian melakukan beberapa pencarian untuk melihat apa yang telah ditulis tentang berbagai aspek. Beberapa universitas menempatkan konten programnya secara online secara publik yang dapat sangat membantu.

Di sini, di Inggris, surat kabar The Guardian menerbitkan peringkat dari semua universitas berdasarkan penelitian dan kepuasan siswa, dikategorikan berdasarkan subjek. Ini bisa menjadi alat yang berguna jika sesuatu yang serupa ada di tempat Anda berada, dalam menentukan apakah program studi yang Anda inginkan diajarkan dengan baik. Dalam pengalaman saya, ini lebih tentang siapa yang mengajar dan bagaimana modul diajarkan, bukan kontennya.

Program GIS dalam dan dari diri mereka sendiri biasanya tidak memerlukan banyak matematika. Saya harus mengambil dua kelas lebih atau kurang dari pilihan saya. Sejauh matematika diskrit sepertinya kelas yang selalu berbeda - subjek yang didefinisikan secara longgar sehingga seorang profesor dapat lebih atau kurang berbicara tentang apa yang mereka inginkan. Bagi saya diskrit bukanlah sesuatu yang saya gunakan tetapi sebuah kelas yang membantu saya untuk memahami hal-hal lain dengan lebih baik.

Ini biasanya kelas tingkat dasar yang diperlukan untuk komputasi / program jenis ilmu komputer. Jadi jika Anda berencana untuk pergi ke arah pengkodean dengan ilmu spasial Anda maka matematika diskrit akan menjadi ide yang bagus. Dan statistik selalu bagus. "Analisis Informasi Geografis" oleh OSullivan dan Unwin adalah buku yang kami gunakan dan memiliki bagian-bagian pada stat umum dengan penekanan utama pada statistik spasial.

Saya tidak yakin seberapa kaku universitas dalam merelaksasi norma-norma untuk kandidat yang layak, tetapi secara pribadi saya tidak melihat Matematika / Statistik adalah mandat untuk kursus GIS.

Dengan pengetahuan Geologi / Geografi sudah ada (untuk Anda), Anda akan menjadi kandidat yang baik untuk membuat GIS bekerja.

Mereka mungkin membutuhkannya untuk aspek "rekayasa" itu ... tidak yakin apa yang akan mereka bahas di sana ...