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Sistemas de Información Geográfica con R y RStudio

Sistemas de Información Geográfica con R

R es un lenguaje y entorno de programación desarrollado originalmente para cálculo estadístico y representación de gráficos. Es uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigación por la comunidad estadística.

La utilización de R para el análisis de datos espaciales hace que se le considere para la aplicación en los Sistemas de Información Geográfica es larga. Con este curso, podrás conocer los fundamentos de programación en R, Generar Gráficos y Resolver Funciones, usar diversas librerías para la ciencia de datos, Realizar análisis espacial y generar mapas.

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¿Qué conocimiento necesitas?

  • Ninguno

¿Qué Aprenderás?

  • Interfaz de R y RStudio.
  • Conocimientos esenciales para programar en R.
  • Generar Gráficos y resolver funciones en R.
  • Uso de librerías de ciencia de datos.
  • Manejo y análisis de información tabular y espacial dentro de R.
  • Análisis espacial con R.
  • Elaboración de Mapas con R.

Sobre el Instructor

FABIO CASTRO LLANOS

Fabio Alexander Castro Llanos

Máster en SIG y geógrafo de la Universidad del Valle con alta experiencia en el uso de los Sistemas de Información Geográfico enfocado al área de investigación climática y agrícola. Con maestría en Ciencias de la Información Geográfica con la Universidad de Salzburgo. Conocimientos en análisis espacial, sistemas de información geográfico, modelos espaciales, estadística descriptiva, entre otros; además de tener gran dominio en el manejo de herramientas como ArcGIS, SAGA, QGIS, MaxEnt; y de lenguajes de programación, tales como R – avanzado – y Python, para el análisis de datos espaciales.

Contenido del curso

MÓDULO 1: Instalación y primeros pasos con R.

  • ¿Qué es R y RStudio? DIAPOSITIVA
  • Instalación de R
  • Instalación de RStudio
  • Instalación y carga de las librerías.
  • Conocimiento de la interfaz de R y RStudio, diferencias entre ellas.

MÓDULO 2: Introducción al uso de R.

  • Conociendo los distintos objetos en R, numérico, caracteres, vectores, listas, matrices, entre otros.
  • Usando R como calculadora (suma, resta, multiplicación, división, raíz cuadrada, exponencial, logaritmos, entre otros).
  • Guía de estilo en R.
  • Lectura y escritura de tablas de csv y excel dentro de R.
  • Operaciones entre distintas tablas y distintos tipos de unión entre ellas (merge).
  • Análisis de tablas dentro de R, agregación de nuevas columnas, filtros, conteo, frecuencia, cambio en la estructura de las mismas, orden ascendente y descendente.

MÓDULO 3: Gráficos, Ciclos, Funciones y Condicionales en R.

  • Gráficos básicos dentro de R, barras, líneas, boxplot, histogramas.
  • Uso de ciclos dentro de R.
  • Uso de funciones dentro de R.
  • Uso de condicionales dentro de funciones.

MÓDULO 4: Uso de librerías de ciencia de datos.

  • Uso de la librería tidyverse, funciones como mutate, select, group_by, transmute, spread, gather, summarise, mutate_at, ungroup, entre otros.
  • Gráficos avanzados con ggplot2, barras, boxplot, torta, histogram, violin plot, entre otros.

MÓDULO 5: Teoría básica de SIG.

  • ¿Qué es un shapefile? Tipos de shapefile.
  • ¿Qué es un raster? tipos de raster.
  • ¿Qué es un stack?. DIAPOSITIVA.
  • Lectura de archivos raster dentro de R.
  • Lectura de archivos shapefile dentro de R.
  • Lectura de archivos nc dentro de R.

MÓDULO 6: Análisis espacial con R.

  • Operaciones espaciales con archivos shapefile, clip, buffer, intersect, filter, dissolve.
  • Operaciones espaciales con archivos raster, álgebra de mapas, extracción por máscara.
  • Lectura de gran cantidad de archivos espaciales tipo raster.
  • Definición y proyección de sistemas coordenadas a archivos shapefile y raster.
  • Cálculo de estadísticas zonales con archivos raster.

MÓDULO 7: Elaboración de Mapas con R.

  • Creación de mapas (uso de la librería ggplot2) con archivos espaciales tipo raster.
  • Creación de mapas (uso de la librería ggplot2) con archivos espaciales tipo shapefile.
  • Creación de mapas (uso de la librería ggplot2) con archivos espaciales tipo shapefile y raster.
  • Agregación de web map services, uso de la librería leaflet.

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