Introducción al Manejo y Análisis de Datos Ambientales en R
Curso
Online
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Descripción
-
Tipología
Curso intensivo
-
Nivel
Nivel intermedio
-
Metodología
Online
-
Horas lectivas
50h
-
Duración
1 Mes
-
Inicio
Junio 2024
otras fechas
-
Campus online
Sí
-
Envío de materiales de aprendizaje
Sí
-
Servicio de consultas
Sí
-
Tutor personal
Sí
-
Clases virtuales
Sí
R es un software libre que permite realizar análisis estadísticos, proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas (modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, análisis de series temporales, algoritmos de clasificación y agrupamiento, etc.), una representación gráfica de alta calidad y permite realizar cálculos numéricos y elaboración de mapas con la información seleccionada.
R es además un lenguaje de programación Open Source, lo que permite que los usuarios lo desarrollen definiendo sus propias funciones. Desde sus inicios una extensa comunidad de usuarios y programadores de alto nivel contribuye a desarrollar nuevas funciones, paquetes y actualizaciones que son rápidamente accesibles a todo público de forma libre y gratuita.
En el curso «Introducción al manejo y análisis de datos ambientales en R» aprenderemos a manejar R y RStudio desde nivel 0 de uso de la herramienta y a visualizar, analizar, calcular, representar cartográficamente y comunicar datos de carácter ambiental de manera eficaz. El dominio de R nos proporciona competencias para resolver problemas estadísticos de gran complejidad y por ello es el más utilizado en el campo científico.
Información importante
Documentos
- OL_IDR60.pdf
Precio a usuarios Emagister: Descuentos para desempleados, colegiados, estudiantes, autónomos. Descuento por anticipación de matrícula. Consulta en www.ismedioambiente.com/descuentos
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
Inicio
A tener en cuenta
Conocer las herramientas R y RStudio y desenvolverse con soltura en el manejo de carpetas, extensiones y lectura de tipos de archivos.
Ser capaces de acceder, transformar y reestructurar los datos.
Desarrollar capacidades de visualización gráfica de los datos ambientales (gráficos estadísticos, cartografía y otros datos).
Aproximarse al análisis estadístico de los datos con R para resolver problemas y preguntas relativas al medio ambiente.
Aprender a comunicar la información producida con nuestro código y datos.
Científicos e investigadores del campo de la biología, ciencias experimentales o medio ambiente.
Técnicos de análisis de datos ambientales que quieran mejorar sus capacidades.
Cualquier persona que desee adquirir o ampliar sus conocimientos sobre el software estadístico R.
No se requieren conocimientos previos en este software aunque se recomienda estár familiarizado con algunos conceptos estadísticos y científicos para poder aprovecharlo al máximo
Certificado de aprovechamiento
Es el único curso de R con ejemplos aplicados al medio ambiente
Nos pondremos en contacto para ampliarte la información que nos solicitas a través del email.
Sí, puedes consultar los descuentos disponibles en nuestra web.
Opiniones
Materias
- Estadística
- Análisis de datos
- R
- R studio
- Datos ambientales
- Investigación
- Gis
- Programación R
- Muestreo
- Invasiones biológicas
- Ciencias ambientales
- Biología
Profesores
Alejandro González Fernández de Castro
Ha trabajado en el Real Jardín Botánico (CSIC) y en la Universidad Aut
Biólogo especializado en análisis de datos aplicado a cuestiones de gestión ambiental, biología de la conservación y las invasiones biológicas y el cambio climático. Cuenta con un doctorado por la Universidad Autónoma de Madrid, Máster en geomática y Sistemas de Información Geográfica por la Universidad del País Vasco, y un postgrado en Bioinformática y Análisis genético por la Universidad Pablo de Olavide. Ha trabajado en el Real Jardín Botánico (CSIC) y en la UAM como investigador, así como en varias agencias de cooperación como asesor científico en cambio climático
Julia Chacón Labella
Investigador posdoctoral en University of Arizona
I am a research scientist. I enjoy learning, analyzing data, interpreting and disseminating results. But what makes a difference to me is transmiting ideas and knowledge to other people. Making live easier to others is an input for me.
Temario
Instalación de R y Rstudio- Introducción a R
- Introducción al uso de RStudio
- R sin código: Rcommander
- Recursos y comunidades de ayuda
- Manejo de directorios
- Vectores y listas
- Matrices de datos
- Marcos de datos (dataframes)
4Manejo y preparación de datos
- Funciones para unir datos
- Exploración de los datos
- Segmentación y selección de datos
- Cambios en las estructuras y formatos de los datos
- Programación moderna en R: la filosofía “tidy”
5Introducción a la visualización de datos en R
- Introducción
- Primeros gráficos en R
- Visualización estadística
- Combinación y exportación.
- Introducción al paquete lattice
- Introducción a la cartografía y GIS en R
6Visualización avanzada con ggplot2
- Presentación
- Visualización de datos estadísticos
- Personalización y calidad de gráficos
- Animaciones y otros recursos
7Automatización de tareas y programación eficiente con R
- Introducción a la programación
- Operaciones automáticas
- Programación condicional
- Creación de funciones propias
- Alternativas a la programación
8Publicación con R
- Introducción a Rmarkdown
- Inserción de figuras, enlaces.
- Publicación de tablas de calidad
9Introducción a la estadística
- Presentación
- Análisis de distribuciones
- Comparación de muestras
- Relación de variables cuantitativas
- Modelos estadísticos y predicciones
- Estadística no paramétrica
- Estadística multivariante
10Ejercicio final: Predicción de una invasión biológica
¿Necesitas un coach de formación?
Te ayudará a comparar y elegir el mejor curso para ti y a financiar tu matrícula en cómodos plazos.
Introducción al Manejo y Análisis de Datos Ambientales en R