Curso de Data Science aplicado a los SIG
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Las explicaciones y retroalimentaciones del profesor, los ejercicios, los temas incluidos.
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Curso
Online
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Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Desarrolla habilidades para el análisis de datos de sistemas de información geográfica
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Tipología
Curso intensivo
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Nivel
Nivel intermedio
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Metodología
Online
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Idiomas
Castellano
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Horas lectivas
150h
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Duración
10 Semanas
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Inicio
28/05/2024
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Campus online
Sí
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Servicio de consultas
Sí
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Tutor personal
Sí
Vivimos rodeados de datos y cada vez es mas complicado gestionar y obtener conclusiones con el gran volumen de información (Big Data) que existe en la actualidad.
Este curso ofrece las nociones fundamentales y las herramientas adecuadas para gestionar y analizarlos de manera eficaz obteniendo el máximo partido de ellos.
Información importante
Bonificable:
Curso bonificable para empresas
Si eres trabajador en activo, este curso te puede salir gratis a través de tu empresa.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Enseñar al alumno los conocimientos más actuales y novedosos en el campo del análisis de datos científicos (Data Science) asociados con los Sistemas de Información Geográfica (SIG).
Conocer los programas y extensiones que permiten al usuario analizar sus datos científicos.
Realizar ejercicios prácticos que permitan al alumno la asimilación de conocimientos en este área de manera que pueda desarrollar proyectos en este sentido.
El curso está dirigido a todos aquellos estudiantes y profesionales que estén interesados en mejorar su perfil profesional en Data Science.
Certificado otorgado por TYC GIS Formación
Se remitirá por correo más información sobre el curso, así como la documentación necesaria para formalizar la matrícula.
Opiniones
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Valoración del curso
Lo recomiendan
Valoración del Centro
Juan José Corra
Logros de este Centro
Todos los cursos están actualizados
La valoración media es superior a 3,7
Más de 50 opiniones en los últimos 12 meses
Este centro lleva 10 años en Emagister.
Materias
- Algoritmos
- SIG
- Gis (geographic information systems)
- Datos
- Sistemas de Información Geográfica
- Big Data
- Machine learning
- Data science
- DATOS VECTORIALES
- Información Geoespacial
- Programación R
Profesores
Alberto Santos Estévez
Formador GIS
Consultor y desarrollador en ámbitos Geoespaciales con más de 15 años de experiencia en integraciones de sistemas de Ingeniería y sistemas de alto rendimiento. Como tecnología geoespacial se conoce a la utilización de sistemas informáticos para el soporte y manejo de información con componente espacial en el sentido geográfico.
Beatriz Ramos López
Formadora GIS
Licenciada en Biología por la Universidad de Sevilla. Máster en Sistemas de Información Geográfica (ESRI) y Máster en Tecnologías de Información Geográfica (TIG) por la Universidad de Alcalá. Experiencia en la realización de proyectos relacionados con WEB GIS, en el uso de programas de tipo OPEN SOURCE y en el desarrollo de visores cartográficos y su visualización en páginas web.
Temario
PARTE 1: INTRODUCCIÓN AL LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN RUd.1 - PROGRAMACIÓN CON R
- ¿Qué es R?
- Instalación de software
- Desarrollo proyecto en RStudio
- Vectores y Matrices
- Listas
- DataFrames
- ¿Qué hacer con los Missing Values?
- Evaluación
Ud.2 – ESTADÍSTICA EN R
- Funciones estadísticas
- Tipo de estadística por grupo de datos
- Relación entre variables
- Distribuciones de probabilidad
- Correlación multivariable
- Descripción de dataset
- Gráficos de nubes depuntos
- Matrices de gráficos
- Trabajando con variables cualitativas
- Evaluación
PARTE II. MACHINE LEARNINGUd.3 - INTRODUCCIÓN A MACHINE LEARNING
- Introducción a Machine Learning
- Tipos de algoritmos
- Diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no-supervisado
- Aplicaciones de Machine Learning
- Evaluación
Ud.4 – REGRESIÓN LINEAL
- Errores en la estimación
- Regresión lineal simple
- Residual Sum of Squares (RSS)
- Análisis de los parámetros estimados
- Estimación de parámetros en R
- Precisión del ajuste del modelo
- Regresión Lineal Múltiple
- Gráficos
- Evaluación
Ud.5 - MACHINE LEARNING
- Regresión logística
- Clasificación K Nearest Neighbors (K-NN)
- Árboles de decisión
- Support Vector Machines (SVM)
- Evaluación
Ud.6 - CLUSTERING
- K-means Clustering
- Hierarchical Clustering
- Evaluación
PARTE III. SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA Y MACHINE LEARNINGUd.7 - ANÁLISIS DE DATOS VECTORIALES Y R
- Capas vectoriales tipo punto
- Capas vectoriales tipo línea
- Capas vectoriales tipo polígono
- Uso del paquete “rgeos“
- Evaluación
Ud.9 - TRABAJANDO CON DATOS SIG
- Uso de datos SIG en R
- Machine Learning en un SIG
- Evaluación
PARTE IV: INTERACCIÓN CON LOS DATOSUd.10 - ¿QUÉ ES RSHINY?
- Despliegue aplicación web interactiva
- Evaluación
PARTE V: PROYECTOUd.11 - DESARROLLO PROYECTO DEL CURSO
En esta unidad se establecerán las bases para el desarrollo del proyecto del curso
Información adicional
Nuestros elementos diferenciadores son: Manual de calidad, profesores profesionales del sector y enfoque 100% práctico. Todo ello al mejor precio.
Nuestros cursos cuentan con unos contenidos claros y prácticos que se recogen en un manual de gran calidad. Este manual incluye los ejercicios realizados a lo largo del curso permitiendo al alumno afianzar y recordar los conocimientos adquiridos en el futuro.
Los profesores, todos ellos profesionales, están disponibles a través de la plataforma de formación para resolver las dudas. Además este se conectará dos horas semanales para poder ayudar al alumno en tiempo real.
Nuestros cursos cuentan ya con descuento del 20% y disponemos de un descuento adicional del 10% para desempleados.
Además, para empresas, todos nuestros cursos son subvencionables a través de la fundación tripartita.
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Curso de Data Science aplicado a los SIG