Introducción al Manejo y Análisis de Datos Ambientales en R

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.
Objetivos
- Conocer las herramientas R y Posit (antes 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.
Programa
- Introducción a R
- Instalación de R y Posit (Rstudio)
- Introducción a R
- Introducción al uso de Posit (RStudio)
- R sin código: Rcommander
- Recursos y comunidades de ayuda
2. Manejo de directorios y archivos
- Importancia de los datos
- Manejo de directorios
3. Tipos de datos
- Vectores y listas
- Matrices de datos
- Marcos de datos (dataframes)
4. Manejo 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”. Tidyverse
5. Introducción 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
- Caso práctico guiado sobre residuos
6. Visualización avanzada con ggplot2
- Presentación
- Visualización de datos estadísticos
- Personalización y calidad de gráficos
- Animaciones y otros recursos
7. Automatización de tareas y programación eficiente con R
- Introducción a la programación
- Operaciones automáticas
- Programación condicional
- Creación de funciones propias
- Alternativas a la programación
- Caso práctico guiado sobre calidad de ríos
8. Publicación con R
- Introducción a Rmarkdown
- Inserción de figuras, enlaces.
- Publicación de tablas de calidad
9. Introducción a la estadística
- Presentación
- Análisis de distribuciones
- Comparación de muestras
- Relación de variables cuantitativas
- Modelos estadísticos y predicciones
- Estadística no paramétrica
- Estadística multivariante
- Caso práctico guiado sobre el Mar Menor
10. Ejercicio final: Predicción de una invasión biológica
Consulta información y descuentos.
Información del evento
Tipo de evento
Fecha
Coste

Organizador
Instituto Superior del Medio Ambiente
Teléfono
914443643Correo electrónico
info@ismedioambiente.comWeb
https://www.ismedioambiente.com/Tipo de evento
Fecha
Coste
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.
Objetivos
- Conocer las herramientas R y Posit (antes 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.
Programa
- Introducción a R
- Instalación de R y Posit (Rstudio)
- Introducción a R
- Introducción al uso de Posit (RStudio)
- R sin código: Rcommander
- Recursos y comunidades de ayuda
2. Manejo de directorios y archivos
- Importancia de los datos
- Manejo de directorios
3. Tipos de datos
- Vectores y listas
- Matrices de datos
- Marcos de datos (dataframes)
4. Manejo 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”. Tidyverse
5. Introducción 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
- Caso práctico guiado sobre residuos
6. Visualización avanzada con ggplot2
- Presentación
- Visualización de datos estadísticos
- Personalización y calidad de gráficos
- Animaciones y otros recursos
7. Automatización de tareas y programación eficiente con R
- Introducción a la programación
- Operaciones automáticas
- Programación condicional
- Creación de funciones propias
- Alternativas a la programación
- Caso práctico guiado sobre calidad de ríos
8. Publicación con R
- Introducción a Rmarkdown
- Inserción de figuras, enlaces.
- Publicación de tablas de calidad
9. Introducción a la estadística
- Presentación
- Análisis de distribuciones
- Comparación de muestras
- Relación de variables cuantitativas
- Modelos estadísticos y predicciones
- Estadística no paramétrica
- Estadística multivariante
- Caso práctico guiado sobre el Mar Menor
10. Ejercicio final: Predicción de una invasión biológica
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