Introducción a Análisis de Datos Espaciales y SIG en R
What you'll learn
- Entender las diferencias entre datos no espaciales y datos espaciales
- Importar/Exportar datos espaciales en formatos comunes (shapefile, geopackage, tif ...)
- Extraer propiedades de datos espaciales
- Sistemas de Referencia de Coordenadas (CRS)
- Filtros espaciales y uniones espaciales
- Entender los distintos predicados espaciales (crosses, contains, intersects ...)
- Transformaciones de geometrías (buffer, centroides, intersección, cortar, diferencia ...)
- Operaciones raster (cortar, máscara, reclasificar, operaciones aritméticas)
- Conceptos básicos de teledetección en R
- Generar índices vegetación (NDVI, SAVI)
- Generar mapas de gran calidad con ggplot2
- Mapa de severidad de incendio dNBR
- Generar mapas web de gran calidad con mapview y extensiones de leaflet
Requirements
- Conocimientos básicos de R
- Sentirse cómodo con funciones del tidyverse, incluyendo gráficos básicos de ggplot2 y la pipeline (%>% o |>)
Description
¡Bienvenidos a nuestro curso de Análisis de Datos Espaciales en R!
Este curso está diseñado para personas de nivel principiante e intermedio que desean sumergirse en el fascinante mundo del análisis de datos espaciales utilizando el lenguaje de programación R. Nos enfocaremos en los paquetes más actuales y prácticas para trabajar con datos espaciales del mundo real.
Contenido del Curso:
Sección 01: Introducción a Datos Espaciales
Conoce los fundamentos esenciales del análisis de datos espaciales.
Aprende a manejar datos espaciales en R.
Sección 02: Sistemas de Referencia de Coordenadas
Explora los sistemas de referencia de coordenadas y su importancia en el análisis espacial.
Sección 03: Operaciones con Geometrías
Aprende a realizar operaciones clave con geometrías, incluyendo filtros espaciales, uniones espaciales, predicados espaciales, y transformaciones como centroides y buffers.
Sección 04: Datos Raster
Aprende qué son datos raster y cuáles son las tareas más comunes con estos datos.
Esta sección incluye una breve introducción a la teledetección.
Sección 05: Mapas con ggplot2
Domina la creación de mapas increíbles utilizando ggplot2. Unifica tus habilidades previas para visualizar datos espaciales de manera efectiva.
Sección 06: Mapas Web
Lleva tus visualizaciones al siguiente nivel creando mapas web interactivos con mapview y extensiones de leaflet, incluyendo mapas sincronizados.
Detalles del Curso:
Duración: Aproximadamente 14 horas y 30 minutos.
Lecciones: Más de 150 lecciones que te guiarán desde los conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de análisis de datos espaciales en R.
Modo de enseñanza:
Teoría y Cuestionarios sobre la teoría
Prácticas guiadas
Ejercicios propuestos con soluciones
Este curso es intensivo, partiendo desde lo básico y llevándote a adquirir habilidades avanzadas en análisis y visualización de datos espaciales. Al finalizar, no solo serás un usuario intermedio, sino un experto con sólidos conocimientos en el emocionante campo del análisis espacial.
¡Te invito a unirte a mi y explorar el poder de R en el análisis de datos espaciales!
¡Espero verte en clase!
Who this course is for:
- Analistas y técnicos GIS
- Científicos medioambientales
- Geógrafos
- Científicos de datos geoespaciales
- Cartógrafos
- Especialistas en teledetección
- Forestales y agrónomos
- Cualquier otro interesado en datos espaciales
Instructor
- 4.6 Instructor Rating
- 89 Reviews
- 459 Students
- 5 Courses
Hey, I'm Cidre! I am a forest engineer with passion for studying forests at a wide scale. I use tools like R, Shiny, and Google Earth Engine to do so, and I use Quarto to share my results. My core specialities are:
* Remote sensing
* Data (spatial and non-spatial) analysis and modelling
* Visualization
* Forest ecology
* Wildfires
I am a beginner in teaching, but very enthusiastic and committed to teach you my knowledge. I resealed my first course of Quarto in Spanish, and in the near future I plan to release a very practical introduction to R to show you the way to data analytics and data science, and how to avoid the stones you can find in your way.
Enroll now and let's begin our educational expedition!