Curso Data Science aplicado a los SIG

CURSO ONLINE SOBRE DATA SCIENCE APLICADO A LOS SIG

MODALIDAD: ONLINE

INICIO: 13 DE JUNIO - 25 DE AGOSTO (150 horas)

PRECIO: 1.080€ (matrícula normal) | 972€ (matrícula estudiante/desempleado)

EMPRESAS: Subvencionable a través de la FUNDACIÓN ESTATAL PARA LA FORMACIÓN EN EL EMPLEO

DOSSIER

PAGO CLÁSICO

PAGO RÁPIDO

Vivimos rodeados de datos y cada vez es más 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.

A lo largo del curso, el alumno aprenderá desde el manejo básico de esos datos, pasando por la iniciación en la estadística y llegando al tratamiento con algoritmos avanzados de Machine Learning. Se trabajará con programas que permiten la creación de gráficas de manera que la visualización de ese trabajo permitirá entender mejor los resultados.

Al final del curso, los alumnos habrán adquirido los conocimientos necesarios para ser un Data Scientist con los que mostrar y analizar información geoespacial, de una manera accesible, intuitiva y profesional.

OBJETIVOS

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.

CONTENIDO

PARTE 1: INTRODUCCIÓN AL LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN R

Ud.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 LEARNING

Ud.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 LEARNING

Ud.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.8 - TRATAMIENTO DE DATOS RÁSTER Y R

Lectura de un archivo ráster
Visualización de datos ráster
Acceso a los datos del archivo ráster
Visualización avanzada con RasterVis
Conversión ráster a vectorial.
Conversión de Spatial DataFrame a DataFrame
Descripción ráster satélite Landsat
Evaluación

Ud.9 - TRABAJANDO CON DATOS SIG

Uso de datos SIG en R
Machine Learning en un SIG
Evaluación

PARTE IV: INTERACCIÓN CON LOS DATOS

Ud.10 - ¿QUÉ ES RSHINY?

Despliegue aplicación web interactiva
Evaluación

PARTE V: PROYECTO

Ud.11 - DESARROLLO PROYECTO DEL CURSO

En esta unidad se establecerán las bases para el desarrollo del proyecto del curso

PROFESORES

Beatriz Ramos López

Licenciada en Biología por la Universidad de Sevilla. Máster en «Sistemas de Información Geográfica» (ESRI) y Máster en «Tecnologías de Información Geográfica» (UAH).

Más de ocho años de experiencia profesional en formación y consultoría en proyectos relacionados con el SIG y la Teledetección y lenguajes de programación como JS, Python o R.

Participación en proyectos basados especialmente en el ámbito del Web GIS y su visualización en páginas web, así como, en la gestión de base de datos en PostGIS. Actualmente interesada en el campo del «Data Science» y la visualización de datos.

Jose Mari Uribarri Landa

Ingeniero en Geomática y Topografía graduado por la Universidad de Santiago de Compostela. Máster en Geotecnología y Desarrollo de Proyectos SIG por la Universidad de Oviedo.

Experiencia en creación de visores web para uso agrícola, implementación de redes neuronales para teledetección, programación GIS y manipulación de datos con Python. Interesado en la aplicación de nuevas tecnologías para la recopilación, transformación y utilización de datos de en los ámbitos medioambiental, forestal y agrícola.

METODOLOGÍA

Formación a distancia con la plataforma Moodle, para acceder a los contenidos del curso, realizar prácticas y consultas al equipo docente.

La plataforma está disponible 24 horas al día y a través de la misma el alumno/a podrá solicitar ayuda del profesorado en todo momento. Consultar material formativo online, descargar información, realizar ejercicios prácticos y realizar tests.

Además los profesores facilitarán de forma progresiva la información básica de partida para la realización de un caso práctico final. Nuestros cursos son subvencionables a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo.

PRECIO

1080€ (normal) / 900€ (reducida)*

* Para disfrutar del precio reducido tan sólo es necesario aportar algún documento oficial que indique su situación de estudiante o desempleado.

** Curso subvencionable a través de la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo. Si es trabajador con nómina en una empresa española, puede acceder al crédito anual para la formación continua de los trabajadores. Puede solicitar más información en el correo formacion@tycgis.com.

** Si desea conocer el precio en otras monedas, puede consultarlo en el siguiente conversor online: The Money Converter