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Cupo UNAL
Fechas realización
Noviembre 21 a Febrero 06
Receso Intermedio: Entre diciembre 17 y enero 01
Intensidad
36 horas
Modalidad remota sincrónica
Horario clases
Martes y Jueves
6:00pm a 8:00pm
Inversión
$1.200.000
Aplican descuentos.
Actividad en ejecución
Presentación
La Estadística Espacial consiste en la modelización y el análisis de datos de procesos que presentan estructuras de dependencia indexadas espacialmente. Sus aplicaciones son omnipresentes en las ciencias físicas, biológicas y sociales. Por algunos años se ha considerado el tema como sinónimo de la geoestadística, sin embargo, ésta es sólo un campo dentro de la estadística espacial que se desarrolló paralelamente en la ingeniería de minas y la meteorología.
El curso considera un repaso de las definiciones teóricas que subyacen a la definición y modelización de los procesos aleatorios espaciales, sean estos geoestadísticos, lattices o patrones de puntos. Aunque se tratarán algunos de sus componentes, el énfasis recaerá en la modelización de datos tipo lattice con el apoyo de las herramientas de software R, QGIS y Google Earth Engine para visualización y análisis y para la construcción de índices generados a partir de imágenes satelitales.
Se proporcionan referencias sobre temas relacionados, incluso del muestreo espacial, así como de los temas donde el docente ha logrado más de 40 publicaciones relacionados con este contexto.
Información de la actividad
Proporcionar a los participantes herramientas conceptuales y prácticas de análisis estadístico espacial para identificar, describir y modelar patrones espaciales y relaciones en conjuntos de geoinformación, con el fin de analizar la variación de los datos en el espacio y la influencia de la geolocalización en los fenómenos observados.
El curso de 36 horas se realizará de manera remota sincrónica. Todas las sesiones incluyen el desarrollo de código R. Cada participante tendrá asignado un trabajo por sesión, el cual será revisado por el docente y discutido en con todos los participantes, para dar respuesta a los diferentes retos que surgen en la práctica y requieren aclaración o análisis. Los estudiantes dispondrán de archivos RMarkdown en formato html para ver contenidos y códigos, incluso interpretaciones de algunos de los ejercicios desarrollados. Podrán no sólo aprender los conceptos básicos del análisis descriptivo y la modelación espacial, sino que además aprenderán a manejar código R relacionado, entender algunos aspectos de la plataforma QGIS y de Google Earth Engine, para generar incluso sus propios datos así como los que el docente proporcione o que sean simulados en clase.
Estudiantes de Geomática y Sistemas de Información Geográfica: Aquellos que están formándose en el uso de herramientas y técnicas para el análisis espacial y la gestión de datos geoespaciales.
Profesionales en Catastrales: Personas que trabajan en la gestión de información catastral y que necesitan aplicar análisis espaciales en su labor.
Estudiantes y Profesionales de Agronomía y Ciencias Agrícolas: Aquellos que están interesados en el uso de herramientas espaciales para el muestreo y análisis de plagas, malezas y enfermedades en cultivos.
Investigadores y Científicos: Especialmente aquellos que estudian fenómenos relacionados con la agricultura y el medio ambiente, y que buscan mejorar su capacidad para analizar datos espaciales.
Cualquiera que en sus propias carreras esté tratando temas relacionados con el análisis espacial: Esto incluye a profesionales de diversas disciplinas que deseen adquirir habilidades en modelización y análisis de datos espaciales.
Interesados en Herramientas Espaciales: Personas que buscan aprender a utilizar software como R, QGIS y Google Earth Engine para la visualización y análisis de datos espaciales
Contenido de la actividad
- Módulo 1
- Módulo 2
- Módulo 3
- Módulo 4
- Módulo 5
- Módulo 7
- Módulo 8
- Módulo 9
- Módulo 10
- Módulo 11
- Módulo 12
- Módulo 13
- Módulo 14
- Módulo 15
- Módulo 16
Introducción a R
- Objetos espaciales en R
- Sistemas de coordenadas
Manipulación de datos espaciales
- Geometrías y proyección
- Buffering
- Subsetting
- Consultas espaciales
- Cálculos espaciales
- Operaciones geométricas espaciales
Introducción al QGIS
La estadística espacial y sus datos (geoestadísticos, lattice y puntos)
Autocorrelación y Autocorrelación espacial
La regresión usual y la presencia de autocorrelación (temporal o espacial)
La dependencia espacial local y global. Los patrones de vecindad y la matriz de pesos espaciales.
Modelos de procesos espaciales
- Procesos geoestadísticos
- Procesos Lattice
- Procesos puntuales
Discretización espacial
Grillas y Rasters
Trabajando con información satelital
- Cálculos de índices
Introducción al modelado del patrón de puntos
Interpolación espacial
- IDW
- Krigging
Introducción a la estadística Bayesiana
Modelos econométricos espaciales en datos lattice
- Autoregresivos/ enfoque usual
- Autoregresivos/ enfoque Bayesiano
Equipo docente
Tabla de valores de la actividad
Hasta Noviembre 21 de 2024
Hasta Octubre 31 de 2024
Hasta Octubre 21 de 2024
Tabla de valores
$1.200
Hasta Noviembre 21 de 2024
$1'140.000
Hasta Octubre 31 de 2024
$1'080.000
Hasta Octubre 21 de 2024
$1'080.000
Hijos
$1'080.000
$1'080.000
$1'080.000
$1'020.000
$960.000
Convenios
$960.000
$840.000
$600.000
Procedimiento para la asignación de cupo
Registro
Pago
Legalización
Preguntas frecuentes
En resumen:
1) NO es necesario ser Ingeniero
2) NO es necesario técnico, tecnólogo o profesional
3) NO es necesario pertenecer a la UN