专业介绍
通过编程、统计和地理信息系统组织、处理和解释空间和时间数据。将观测数据与动态区域或基础设施模型相连接。高级学习开发多源融合、时空分析、数据质量、校准和连续模型更新。
ESAS Paris — 巴黎高等航空航天学院。学制：2年。
硕士学习建立在相关本科基础之上，采用高级方法、复杂案例和独立研究或应用项目。
培养方向
空间数据融合；地理信息分析；区域系统数字孪生。所有路径共享公共核心。申请时指明偏好的路径；实际可用性在录取前确认。
培养目标与毕业能力
• 在时间序列、关系和预测中培养时空分析技能，阐述方法、证据和局限性。
• 开发数据工程技能，应用于多源融合和质量治理，解释方法、证据和局限性。
• 开发模型设计技能，应用于区域系统和基础设施，解释方法、证据和局限性。
• 开发运营验证技能，涉及基于观测的校准和更新，解释方法、证据和局限性。
• 开发决策应用技能，涉及指标、可视化和不确定性，解释方法、证据和局限性。
• 开发研究实践技能，涉及动态模型和运营评估，解释方法、证据和局限性。
学习内容和能力模块
| 模块 | 学习内容 | 考核材料 |
| spatioteal分析 | 时间序列、关系和预测 | 问题定义和推理分析 |
| 数据工程 | 多源融合和质量治理 | 可重现的案例或模型文档 |
| 模型设计 | 区域系统和基础设施 | 质量和可追溯性记录 |
| 业务验证 | 基于观测的校准和更新 | 选项比较和证据测试 |
| 决定申请 | 指标、可视化和不确定性 | 项目计划和协作记录 |
| 研究实践 | 动态模型和运营评估 | 综合报告和口头答辩 |
分年学习安排
• 第一年：深化专业方法，进行文献或案例研究，确定独立项目。
• 第二年：完成研究或应用项目，评估方法和成果，提交最终报告和口头答辩。
项目与实践
利用数据融合、标定和运行评估开发动态地理空间系统。
文档记录问题、工作过程、个人贡献、验证证据和局限性。个人贡献在团队项目中进行评估。实习和外部项目取决于实际安排。
教学方式与考核
时间序列、关系和预测使用公共、合成或授权信息。该项目侧重于科学和民事应用。
作业、案例或实验室工作、分阶段项目和最终答辩评估准确性、方法、证据质量、实际可靠性和沟通能力。评估权重、重考和延期规则在教学开始前公布。Moodle可支持资源、作业、测验和反馈；专业实践活动单独评估。
申请条件
提供相关本科学习或同等经历的证明。本科申请者应展示数学和物理基础。硕士申请者应说明相关工程、计算、地理或科学研究。要求根据所选课程进行评估。
提交教育证明、成绩单、简历、动机陈述和任何所需的项目材料。教学语言、语言证明和文件翻译要求在招生时公布。网站语言不决定教学语言。
完成和学位证书
完成必修模块和评估、最终项目和口头答辩，以及公布的实践和学术诚信要求。确切的学位名称、授予机构、性质和认可范围在正式录取前的课程信息和学习协议中规定。
职业发展方向
地理空间分析师；空间数据工程师；区域建模项目专家。就业取决于个人技能、经验和雇主要求。受管制工作需要相应的资格和授权。进一步学习由接收机构评估。