Introducción al Manejo y Análisis de Datos Ambientales en R

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Instituto Superior del Medio Ambiente
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Conocer las herramientas R y RStudio y desenvolse con soltura en el manejo de carpetas, extensiones y lectura de tipos de archivos. Ser ces de acceder, transformar y reestructurar los datos. Desarrollar cidades de visualización gráfica de los datos ambientales (gráficos estadísticos, cartografía y otros datos). Aproximarse al análisis estadístico de los datos con R para resol problemas y preguntas relativas al medio ambiente. Aprender a comunicar la información producida con nuestro código y datos. A quién va dirigido Científicos e investigadores del campo de la biología, ciencias experimentales o medio ambiente. Técnicos de análisis de datos ambientales que quieran mejorar sus cidades. Cualquier persona que desee adquirir o ampliar sus conocimientos sobre el software estadístico R. Requisitos No se requieren conocimientos previos en este software aunque se recomienda estár familiarizado con algunos conceptos estadísticos y científicos para poder aprovecharlo al máximo Temario completo de este curso 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 2Manejo de directorios y archivos Manejo de directorios 3Tipos de datos Vectores y listas Matrices de datos Marcos de datos (dataframes) 4Manejo 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” 5Introducción 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 6Visualización avanzada con ggplot2 Presentación Visualización de datos estadísticos Personalización y calidad de gráficos Animaciones y otros recursos 7Automatización de tareas y programación eficiente con R Introducción a la programación Operaciones automáticas Programación condicional Creación de funciones propias Alternativas a la programación 8Publicación con R Introducción a Rmarkdown Inserción de figuras, enlaces. Publicación de tablas de calidad 9Introducción a la estadística Presentación Análisis de distribuciones Comparación de muestras Relación de variables cuantitativas Modelos estadísticos y predicciones Estadística no paramétrica Estadística multivariante 10Ejercicio final: Predicción de una invasión biológica más
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