Curso de Análisis Avanzado de Datos Espaciales
Curso a Distancia - Análisis avanzado de bases de datos espaciales
El curso está destinado a usuarios que necesiten adquirir conocimientos avanzados del análisis estadístico de datos con estructura y quieran interiorizarse de cuáles son las distintas herramientas para describirlos y analizarlos.
Está dirigido a aquellas personas que busquen profundizar acerca del análisis de datos espaciales y estén interesadas en conocer los enfoques estadísticos, los software disponibles y los autores más relevantes en la temática.
*Aclaración importante: Una vez finalizado el cursado se extenderán CONSTANCIAS DE PARTICIPACIÓN en formato digital para todos los inscriptos y, sólo los egresados de carreras universitarias de 5 y 4 años de duración, podrán acceder al CERTIFICADO DE APROBACIÓN (también digital), siempre y cuando cumplan con los requisitos administrativos que se explican en detalle en el apartado “Requisitos administrativos”.
Costos:
Residentes en Argentina
Pago total: $8.000
Becados: $2.000
Residentes en el exterior
Pago total: U$S 120
Becados: U$S 40
Sobre las becas: Existe la posibilidad de postularse a una beca parcial, que le da el beneficio de acceder a un descuento sobre el pago total. Para esto, se requiere completar dos apartados dentro del formulario que aparece más abajo y subir su CV en formato pdf (excluyente).
PRE INSCRIPCIÓN:
Del 29 de Marzo al 9 de Abril (PRE INSCRIPCIÓN FINALIZADA)
Una vez finalizada la fecha de pre-inscripción, se realizará la selección de los becados y en la semana del 14 de Abril se informará si fue o no seleccionado y el aviso se dará mediante mail institucional.
PAGOS Y MATRICULACIÓN:
Se recibe el pago de ambos grupos hasta el 28 de Abril.
Para los residentes en Argentina, en el mail de aviso recibirá un link para realizar el pago a través de la plataforma de Mercadopago.
Para los residentes en el exterior se les enviará un mail con la solicitud de pago a través de la plataforma PayPal.
INICIO Y FIN DE CLASES:
Del 3 de Mayo al 25 de Junio.
Objetivos de aprendizaje del alumno:
El objetivo principal del curso es brindar las nociones teóricas básicas para la compresión de los distintos procesos espaciales, así poder analizar la información espacial con R, utilizando las diversas herramientas y procedimientos disponibles.
Introducir al estudiante en los rudimentos de la estadística espacial en un entorno R, de modo que entienda la problemática del análisis estadístico de la variabilidad espacial inherente de la variable bajo estudio.
Brindar las nociones teóricas básicas para la descripción y compresión de los distintos procesos espaciales: Patrones de puntos y Geoestadística. Variable aleatoria regionalizada. Covarianza, autocorrelación espacial, índices espaciales, correlograma y variograma experimental.
Presentar técnicas para simulación de datos espaciales y dar a conocer los fundamentos del diseño de muestreo y la estimación del tamaño para datos autocorrelacionados.
El curso se dictará a través de un aula virtual educativa – Moodle UNC. Todo el material disponible para el alumno, así como también las evaluaciones de cada instancia, se encuentran en dicha plataforma a disposición de alumnos y docentes.
- Clases online en vivo: Martes 19 hs.
Se dicta de manera virtual en formato de ocho semanas de clases de 8 horas de dedicación cada una, siendo una carga horaria total de 60 horas, 30 horas de clases teóricas y 30 horas prácticas. Se toman exámenes parciales semanales teóricos y prácticos.
Perfil profesional sugerido de los aspirantes:
Egresados de carreras de grado que tengan relación con:
- Ciclos de Información Espacial (Matemática, Física, Ingeniería electrónica, ambiental, aeronáutica, en computación),
- Química,
- Biología,
- Ciencias de la Salud,
- Veterinaria,
- Geografía,
- Geología,
- Cartografía,
- Ciencias Agropecuarias y Forestales,
- Ciencias del Océano y Recursos Hídricos,
- Meteorología.
Conocimientos previos requeridos:
- Nociones básicas de estadística,
- Nociones básicas de teledetección.
Criterios para la selección de los postulantes: Abierto a todo aquel que cumpla con el perfil sugerido y los conocimientos previos recomendados.
Cupo mínimo y máximo: 20/120
Requisitos de hardware y software para los alumnos: Software R statistic
1 – Introducción al manejo de R y elementos de estadística:
Introducción al manejo de R: Instalación de R y Rstudio. Uso de R. Obtención de R. Uso de editores externos. RStudio. Comenzando R. Ayuda en R. Material de apoyo online. Lectura de datos externos. Características básicas del lenguaje en R. Obtención de ayuda en R. Tipos de datos. Funciones Matemáticas. Lectura de datos externos. Paquetes (Packages). Definiciones estadísticas básicas: procedimiento estadístico, población, censo, muestra, unidad muestral, variable, observación o dato. Caso de estudio. Algunas definiciones. Parámetros a estimar, estadísticos. Tendencia central, estadísticos de posición. Estadísticos tendencia central. Estadísticos de posición. Estadísticos de dispersión.
2 – Introducción a los datos espaciales:
Análisis descriptivo de datos espaciales. Resumen de estadísticas descriptivas. Introducción al análisis exploratorio de datos espaciales con R. Visualización de datos geoestadísticos. Gráficos con datos geoespaciales, función plot( ). Comportamiento de la variable observada en función de las coordenadas. Histogramas – Box Plot -h Scatter-plot Gráficos con contornos – Gráficos de interpolación. Gráficos en 3 dimensiones. Evaluación de distribución normal de los datos. Transformaciones. Proyección de datos en google maps.
3 – Introducción a la Geoestadística:
Introducción. Modelos mecánicos o empíricos. Modelos estadísticos o probabilísticos. Algunas definiciones geoestadísticas. Variable regionalizada. Media. La varianza. Variograma. Construcción del Variograma. Anisotropía. Modelos de variograma. Esférico. Exponencial. Gaussiano. Ajuste del modelo de variograma. Criterios de ajuste del modelo. Ajuste del variograma. Ejemplo s100. Estimación de parámetros del variograma. Método de ajuste del modelo variograma empírico. Ejemplo de estimación por máxima verosimilitud. Verificación de ajuste del modelo. Predicción espacial (kriging).
4 – Patrones de puntos:
Características de las variables aleatorias que determinan los patrones de puntos. Aleatoriedad Espacial Completa (CSR). Atributos de los patrones de puntos. Marcas. Covariables. Cuestiones de interés. Los análisis estadísticos posibles. Ejemplo: arboles. Lectura de la base de datos. Análisis exploratorio. Análisis de cuadrantes. Análisis de la densidad.
5- Autocorrelación espacial:
Correlación temporal. Ejemplo hormonas. Autocorrelación espacial. Índice de Morán. Ejemplo Ozono. Correlograma. Ejemplo Mite. Interpretación del correlograma. Correlograma de Mantel. Notas finales.
6- Simulación y muestreo espacial :
Simulación Funciones univariadas. Ejemplo simulación univariada. Simulación de procesos autocorrelacionados. Ejemplo de simulación espacial. Diseño de muestreo espacial. Principios y consideraciones prácticas. Tipos de muestreo. Efecto de la autocorrelación sobre el tamaño de muestra. Ejemplo de muestreo espacial.
-Ballari, Daniela. Geoestadística básica. 2015. https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/116960_75753c98df034c0f83afc24c3db5cdfe.html
– Chasco, C. (2005). Análisis exploratorio de datos espaciales al servicio del geomarketing. Instituto Lawrence R. Klein, Universidad Autónoma de Madrid. https://dds.cepal.org/infancia/guide-to-estimating-child-poverty/bibliografia/capitulo-IV/Chasco%20Coro%20(2009)%20Analisis%20exploratorio%20de%20datos%20espaciales%20al%20servicio%20del%20Geomarketing.pdf
– Córdoba, M., Bruno, C., Aguate, F., Tablada, M., & Balzarini, M. (2014). Análisis de la variabilidad espacial en los lotes agrícolas. Manual de buenas prácticas agrícolas. Ed. Balzarini M. Eudecor, Córdoba, Argentina.http://www.cba.gov.ar/wp-content/4p96humuzp/2016/05/Libro-Buenas-Pr%C3%A1cticas_BALZARINI.pdf.
– Diggle, P. J., Tawn, J. A., & Moyeed, R. A. (1998). Model‐based geostatistics. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 47(3), 299-350. http://www2.stat.duke.edu/~fei/samsi/Readings/DiggTawnMoye1988.pdf
– García, F. M. (2004). Aplicación de la geoestadística en las ciencias ambientales. Revista Ecosistemas, 13(1). https://revistaecosistemas.net/index.php/ecosistemas/article/view/582
– Giraldo Henao, R. (2003). Introducción a la Geoestadística. Teoría y aplicación. Bogotá, Facultad de Ciencias, Departamento de Estadística, Universidad Nacional de Colombia. http://ftp.ciat.cgiar.org/DAPA/projects/Cursos_Talleres/Curso_R/DOCUMENTOS/LIBRO%20DE%20GEOESTADISTICA.pdf
– Miranda-Salas, M., & Condal, A. R. (2003). Importancia del análisis estadístico exploratorio en el proceso de interpolación espacial: caso de estudio Reserva Forestal Valdivia. Bosque (Valdivia), 24(2), 29-42. https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?pid=s0717-92002003000200004&script=sci_arttext
– Ribeiro Jr, P. J., & Diggle, P. J. (2001). geoR: a package for geostatistical analysis. Tutorials on the usage of the package geoR. http://www.leg.ufpr.br/geoR/geoRdoc/tutorials.html
DOCENTE: Dra. Teresa Boca
Ingeniera Agrónoma, con título de postgrado Magister Scientiae, Área Biometría y Doctora en agronomía. Debido a su especialización en temas de Biometría y Geoestadística tiene a cargo la dirección y codirección de alumnos de grado y post-grado en temáticas variadas, siendo referente en temas de modelación, modelos mixtos y análisis espaciales. Cuenta con varias publicaciones en congresos nacionales e internacionales.
REQUISITOS ADMINISTRATIVOS
- Completar el formulario de pre-inscripción.
- Aceptar o declinar la participación respondiendo al correo electrónico recibido sobre la aceptación al curso.
- Realizar el pago mediante las plataformas disponibles según fuera residente de Argentina o residente en el extranjero (Mercadopago y PayPal respectivamente), e informar adjuntando el comprobante indicando a qué alumno pertenece dicho pago. Recibirá posteriormente un correo electrónico con las credenciales de acceso.
Reunir y enviar la siguiente documentación:
- Argentinos: Fotocopia de documento certificada por Escribano Público Nacional matriculado.
Extranjeros: Fotocopia de Cédula de Identidad (Mercosur) o Pasaporte certificada mediante Apostilla de la Haya o certificación de Consulado o Embajada Argentina en el país de residencia. (La fotocopia debe estar certificada, no se aceptará fotocopia de original certificado).
- Argentinos: Fotocopia del certificado analítico de grado, con certificación original de Oficialía Mayor o equivalente de Universidades Nacionales y certificación original de copia fiel del original, por Escribano Público Nacional matriculado. (La fotocopia debe estar certificada, no se aceptará fotocopia de original certificado.)
Egresados de Universidades Extranjeras: Fotocopia de analítico de grado certificada mediante Apostilla de la Haya o certificación de Consulado o Embajada Argentina, en el país de residencia. En la fotocopia debe constar claramente la finalización de estudios de grado, sello y firma de autoridad del Ministerio de Educación o equivalente del país emisor. (La fotocopia debe estar certificada, no se aceptará fotocopia de original certificado.)
- Argentinos: Fotocopia Diploma/Título de Grado (mínimo de 4 años de duración), con certificación original de Oficialía Mayor o equivalente de Universidades Nacionales y certificación original de copia fiel del original, por Escribano Público Nacional matriculado. (La fotocopia debe estar certificada, no se aceptará fotocopia de original certificado.)
Egresados de Universidades Extranjeras: Fotocopia del Diploma Universitario (Título) certificada mediante Apostilla de la Haya o certificación de Consulado o Embajada Argentina, en el país de residencia. En la fotocopia debe constar claramente la finalización de estudios de grado, sello y firma de autoridad del Ministerio de Educación o equivalente del país emisor. (La fotocopia debe estar certificada, no se aceptará fotocopia de original certificado.)
- Constancia de Título de Grado en trámite: certificada al igual que Diploma/Título de Grado. (cuando corresponda)
La documentación, una vez certificada, deberá ser enviada por mail a distancia@ig.edu.ar en UN ÚNICO PDF nombrado, ej: “documentación_Perez_Agro_Avanzado” y por correo postal a
la dirección que se les notificará por correo electrónico.
El envío de la documentación en formato digital podrá considerarse para la pre-inscripción. La inscripción definitiva quedará pendiente de la recepción y verificación de los documentos antedichos por parte del Despacho de Alumnos del Instituto Gulich.
Es decir, tal como lo reglamenta la RDIG N° 22 y 34/2020, los alumnos son admitidos de manera condicional hasta que el Despacho de Alumnos del IG verifique la documentación recibida en soporte papel. Cabe aclarar que, dada la situación de aislamiento obligatorio, se han tomado las medidas necesarias para la verificación de la documentación. Una vez verificada se procederá con la inscripción definitiva como alumnos de la Universidad Nacional de Córdoba en el sistema de Gestión Académica Guaraní.
Se aclara que para poder certificar los cursos de posgrado y de perfeccionamiento se exige la presentación de la documentación de formación de grado (no se aceptan títulos o diplomas de tecnicaturas, terciarios o posgrado, sólo de grado).
El presente curso es de perfeccionamiento, no es de posgrado.
Más información distancia@ig.edu.ar
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