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

  1. 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

Curso / Formación

Fecha

10 Abr 2024 - 31 May 2024

Coste

275,00 €
Instituto Superior del Medio Ambiente

Organizador

Instituto Superior del Medio Ambiente
Teléfono
914443643
Correo electrónico
info@ismedioambiente.com
Web
https://www.ismedioambiente.com/

Tipo de evento

Curso / Formación

Fecha

10 Abr 2024 - 31 May 2024

Coste

275,00 €

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

  1. 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.


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Organizador

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914443643
Correo electrónico
info@ismedioambiente.com
Web
https://www.ismedioambiente.com/

Evento Ciencia no es responsable ni está adscrita a la organización del evento.
Para más información, contacta con la entidad organizadora.

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