Presentación
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.
Metodología
La metodología de «Introducción al manejo y análisis de datos ambientales en R» se basa en la formación a distancia a través del Campus Virtual del ISM. Se trata de una plataforma de aprendizaje que permite al alumno/a acceder a los contenidos del curso y realizar prácticas y consultas al equipo docente, así como disponer de los recursos y la ayuda que necesite en cualquier momento.
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. El equipo docente procurará reforzar la autonomía del alumno/a en su proceso formativo, apoyando y aclarando todas sus dudas y dificultades surgidas en el desarrollo de la acción formativa.
El curso se lleva a cabo por tanto, a través de los distintos espacios que están disponibles en la plataforma y en los que el alumno/a puede consultar material formativo online, descargar información, realizar ejercicios prácticos y test de comprobación de conocimientos adquiridos.
La evaluación de los conocimientos del alumno/a es continua a través del seguimiento periódico de los avances realizados y la participación del mismo en los Foros de Tutorías que ofrece la plataforma tecnológica que da soporte al curso.
En cada unidad didáctica existe un método de evaluación concreto (test, cuestionario o ejercicio) que permite al equipo docente llevar un seguimiento del aprendizaje del alumno. Estos elementos de evaluación se activan de manera calendarizada, y deben ser respondidos antes de que se cumpla la fecha límite de entrega establecida. Este curso finaliza con un caso práctico final para que el alumnado aplique lo aprendido durante la formación.
Objetivos
- 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.
Profesorado
Alejandro González Fernández de Castro
Ha trabajado en el Real Jardín Botánico (CSIC) y en la Universidad Autónoma de Madrid como investigador, así como en varias agencias de cooperación como asesor científico en cambio climático y biodiversidad. También ha participado como profesor en varios cursos de análisis de datos con R en instituciones públicas y universidades.
Desde hace mucho tiempo ha utilizado el entorno R para manejar, modificar y analizar estadísticamente datos de todo tipo . También cuenta con una extensa experiencia con sistemas de información geográfica en programas como ArcGIS y QGIS,y programación en el entorno Python. Con esta experiencia, ha fundado una empresa de consultoría de análisis de datos que presta apoyo a gran variedad de clientes.
Julia Chacón Labella
Ha sido investigadora postdoctoral en el Insitituto Nacional de Investigaciones Agrarias con un contrato Juan de la Cierva y actualmente vive en Tucson, donde es profesora en el Departamento de Ecología y Biología Evolutiva de la Universidad de Arizona. En esta etapa laboral, Julia se encuentra investigando cuestiones relacionadas con la macroecología en reservas naturales de Perú.
Programa
1Introducción a R
- Instalación de R y Rstudio
- Introducción a R
- Introducción al uso de 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
Características
El curso Introducción al manejo y análisis de datos ambientales en R está dirigido a:
- 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.
Título: Certificado otorgado por el Instituto Superior del Medio Ambiente (para alumnos que superen los criterios de evaluación).
Total horas: 60 horas.
Modalidad del curso: Online.
Lugar de impartición: Campus Virtual ISM.
Precio: 275 Euros.
- Consulta descuentos disponibles.
- Curso subvencionable por la Fundación Estatal para la Formación en el Empleo (FUNDAE).