공간 과학 및 공학에서 고급 프로그램을 수행 할 계획입니다. 그것은 프로그램의 요구 사항으로, 학생이 수학과 통계를 완전히 이해해야한다고 명시합니다. 지금까지 나는 두 분야 모두에서 학부 수준 (즉, A / L)까지만 해왔으며, 그 분야에서 내가 이해해야 할 정도에 대해 당황했습니다. 또한 저의 BS 학위는 지질학에서 특별합니다. 이 프로그램은 기본적으로 공학 대학원 수준이므로 무엇을 추천하십니까? 좋은 책은 높이 평가 될 것입니다.
답변:
미국에서는 명시 적으로 공학과 관련된 대부분의 프로그램은 최소한 EIT (또는 FE) 시험을 준비하거나 통과해야 합니다 . 영국 (및 대부분의 서방 국가)의 요구 사항은 아마도 비슷합니다. 온라인으로 수학 및 통계 지식에 대한 NCEES 요구 사항을 읽을 수 있습니다 (pdf 형식). "공간 과학"은 "다른 분야"범주에 맞는 것처럼 보입니다. 수학 / 통계 요구 사항은 다음과 같습니다 (시험에 계산되는 금액).
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
이것이 수학 첫해 (차이 및 적분 미적분학)의 강력한 프로그램에서 다루고 있지만 통계학의 한 학기이지만 이러한 수준을 넘어서는 연구, 특히 응용을 포함하는 것이 도움이 될 것입니다. 약한 프로그램에서는 행렬 연산, 벡터 분석 및 미분 방정식이 일반적으로 2 학년 수학 과정에서 다루고 일부 통계 자료 (특히 분포 및 조건부 확률)도 2 학년 과정의 주제가됩니다.
시험의 오후 세션에는 이러한 모든 과목의 엔지니어링 버전이 포함됩니다 (전체 시험의 19 %). 새로운 주제는 다음과 같습니다.
Mathematics
Partial differential calculus
Numerical solutions (e.g., differential equations, algebraic equations)
...
Statistics
Design of experiments
Goodness of fit (coefficient of correlation, chi square)
...
이전 주제 외에는 여기에 거의없는 내용이 있습니다. "고급"(다차원) 미적분학에 대한 노출과 수치 방법에 대한 과정이 유용 할 것입니다.
이 주제들에 관한 많은 좋은 책들이 있습니다. 그러나 시작하기에 좋은 곳은 지원하는 부서에서 제공되는 학부 과정의 음절을 검토하는 것입니다. 그들이 사용하는 책은 가장 관련성이 높을 것입니다 (그리고 보너스로 캠퍼스에서 많은 수의 자료를 사용할 수 있습니다 :-).
학사 학위를 취득한 대학교에서 수강 할 계획이라면 튜터가 요구 사항에 대해 자세히 논의해야합니다. 그렇지 않은 경우, 교육 과정에 등록하고 싶다는 내용의 부서 관리 사무실에 전자 메일을 보내면 입학 교사와상의 할 수 있습니다.
필요한 수학 및 통계의 양에 관해서는 수학 및 통계에서 A-Level 에서 패스를 긁어 냈으며 책에서 얻을 수없는 일상적인 작업보다 더 필요한 것은 거의 없었습니다. UG 레벨에 있다면, 필요한 모든 근거를 갖추어야합니다. YUMV (대학이 다를 수 있음)이지만 도메인 별 지식이 아닌 그들이 찾고있는 기초입니다.
나는 또한 당신이 출판 된 강좌 개요를보고 무엇을 가르쳤는지, 그것이 당신에게 아이디어를 줄 수 있는지를 본 다음, 몇 가지 검색을 수행하여 다른 측면에 대해 쓰여진 내용을 보았을 것입니다. 일부 대학은 코스 내용을 공개적으로 온라인에 게시하므로 큰 도움이 될 수 있습니다.
영국의 Guardian 신문 은 주제별로 분류 된 연구 및 학생 만족도를 기준으로 모든 대학 의 순위 를 발표합니다 . 신청하고자하는 과정이 잘 진행되고 있는지를 판단 할 때, 비슷한 곳이있는 경우 유용한 도구가 될 수 있습니다. 내 경험상, 내용보다는 모듈을 가르치는 방법과 누가 가르치는가에 관한 것입니다.
GIS 프로그램 자체는 일반적으로 그렇게 많은 수학을 요구하지 않습니다. 나는 두 가지 수업을 선택해야했다. 이산 수학까지는 항상 다른 클래스 인 것처럼 보입니다. 느슨하게 정의 된 과목이므로 교수는 원하는 것에 대해 어느 정도 이야기 할 수 있습니다. 나에게 이산은 실제로 내가 사용한 것이 아니라 다른 것들을 더 잘 이해하는 데 도움이되는 수업이었습니다.
일반적으로 컴퓨팅 / 컴퓨터 과학 유형 프로그램에 필요한 기본 수준의 수업입니다. 따라서 공간 과학으로 코딩 방향을 계획한다면 이산 수학이 좋습니다. 그리고 통계는 항상 좋습니다. OSullivan과 Unwin의 "지리 정보 분석"은 우리가 사용한 책이며 공간 통계에 중점을 둔 일반 통계 섹션이 있습니다.
나는 대학이 후보자를받을 자격이되는 규범을 완화시키는 데 얼마나 엄격한 지 확신하지 못하지만 개인적으로 수학 / 통계가 GIS 과정의 의무라는 것을 알지 못합니다.
지질학 / 지리학 지식이 이미 갖추어져 있다면 GIS를 사용할 수있는 좋은 후보가 될 수 있습니다.
그들은 "엔지니어링"측면에서 요구할 수도 있습니다.