African Drone and Data Academy

Le cours de visualisation et de cartographie des données (DVAC) est un module d’apprentissage à rythme libre conçu pour enseigner aux étudiants les concepts de base des systèmes d’information géographique (SIG), y compris l’importation et la classification des données, les éléments de cartographie et de visualisation de données, et la communication efficace via les outils WebGIS.

À qui s’adresse ce cours? Les étudiants qui souhaitent apprendre et développer leur compréhension des SIG et des visualisations de données et acquérir des compétences de base en création de cartes à l’aide de QGIS.

Qu’allez-vous apprendre? DVAC a les objectifs d’apprentissage suivants. Les étudiants seront en mesure de:

Développer une appréciation des cartes et d’autres formes de visualisation de données.

Acquérir des connaissances sur l’histoire et le contexte de la cartographie, et comment les SIG fournissent un moyen de créer des représentations cartographiques des données.

Découvrez les différents éléments de la conception, de la mise en page et de la création de cartes.

Découvrez des techniques permettant d’utiliser des cartes personnalisées pour communiquer efficacement des informations et des données pertinentes.

Acquérir de l’expérience dans l’évaluation de représentations cartographiques professionnelles.

Développez les compétences nécessaires pour communiquer plus efficacement les résultats du projet avec ArcGIS StoryMaps

Aperçu des sujets: Les étudiants apprendront chacun des sujets suivants:

Principes de base de la cartographie et de la visualisation des données

Conception de carte, éléments de carte, taille et forme de la mise en page, personnalisation de la carte

Transformation de jeux de données en cartes

Classification et visualisation des données, Logiciel QGIS

Communication efficace à l’aide de cartes, ArcGIS StoryMaps

Prérequis: Aucune connaissance préalable n’est nécessaire pour suivre ce cours. Les étudiants sont encouragés à avoir une formation ou une passion pour la science des données, les SIG et la visualisation de données. 

Les professions pertinentes comprennent les ingénieurs, les scientifiques des données, l’élaboration de politiques et bien d’autres.

Format d’apprentissage: Ce module d’apprentissage est entièrement auto-rythmé pour accueillir tous les étudiants.

Combien de temps devez-vous investir? DVAC a 5 sessions complètes. Chaque session nécessitera 4 à 8 heures d’apprentissage, y compris le temps d’une évaluation. En tant que tel, DVAC nécessite entre 20 et 40 heures de temps investi, complètement à son rythme.

Certificat de cours: Les étudiants qui terminent le cours DVAC recevront le certificat DVAC de l’African Drone and Data Academy, ce qui signifie que l’étudiant a une compréhension de niveau d’introduction à la visualisation de données et à la cartographie.

Propriétaire du cours: Tout le contenu appartient à l’UNICEF et le contenu a été développé pour l’UNICEF par Virginia Tech, en partenariat avec l’Université Furman et l’Université des sciences et technologies du Malawi. Droits d’auteur : UNICEF.

Contact du cours: Pour toute question concernant le cours, veuillez contacter Matt deJager à dmatt99@vt.edu

Licence de contenu: CC-BY-2.5

The Remotely Piloted Aircraft Technology (RPAT) course is a self-paced learning module designed to teach students about the fundamentals of drone operations in areas such as aerodynamics, propulsion systems, flight operations, and more.

Who is this course for?

Students that wish to learn and grow their understanding of drone technology.

What will you learn? Students will be able to:

·       Obtain and apply knowledge of Lift and Drag Theory and Aircraft Structures to understand overall aircraft flight and operation.

·       Obtain and apply knowledge of Propulsion Systems to understand aircraft design.

·       Learn how aircraft design, weather conditions, and control surfaces, impact aircraft performance.

·       Learn about basic safety practices and organizational procedures to use in developing safe drone flight habits.

·       Develop knowledge about drone payload integration to use in custom-built drone solutions.

Topic Overview: Basics of Fixed-Wing Aircraft, Lift and Drag, Aircraft Structures, Propulsion Systems and Aircraft Design, Aircraft Performance, Stability, and Control, Safe Flight Operations, Organizational Procedures, Basics of Meteorology, Impact of Weather on Drone Flight, Payload Integration

Prerequisites: Students are encouraged to have some background in engineering, mathematics, and physics. Relevant professions include technicians, engineers, drone pilots, data scientists, and more.

How much time you need to invest: RPAT has 5 full sessions with a 6th partial session for Payloads. Each session will require 4-8 hours of learning, including time for an assessment. As such, RPAT requires anywhere between 20-40 hours of time invested, completely self-paced.

Course Certificate: Students that complete the RPAT course will receive the African Drone and Data Academy's RPAT certificate, signifying the student has a fundamental understanding of Remotely Piloted Aircraft Technology.

Course Owner: All content is owned by UNICEF and the content was developed for UNICEF by Virginia Tech, in partnership with Furman University and Malawi University of Science and Technology. Copyright: UNICEF.

Content License: CC-BY-2.5

Course Contact: For any issues regarding the course, please contact Matt DeJager at dmatt99@vt.edu . 

Introducing Motorless Flight to Youth - Now! (IMFLY-N!) is a program funded by the Cloud Foundation and the Commonwealth of Virginia to promote aviation science to students. 

TOP 2 Instructor Recertification for Remote Pilot Instructors

<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/"><img alt="Creative Commons License" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-sa/2.5/88x31.png" /></a><br />This work is licensed under a <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/">Creative Commons Attribution-ShareAlike 2.5 Generic License</a>.