🌎 Curso: Análisis Espacial con R, RStudio y QGIS | CAEG

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Aprende a utilizar el lenguaje R, RStudio y QGIS, para realizar análisis de autocorrelación y de regresión, con el fin de crear mapas de predicción de fenómenos geográficos, importando, manipulando y explorando datos espaciales.

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Curso Content

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🔴 Transmisión en vivo.

1. Introducción a la Geoestadística. 3 Temas

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Lección Content

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1.1 ¿Qué son los Procesos Espaciales?

1.2 ¿Qué es la Geoestadística?.

1.3 Procesos Espaciales Estacionarios.

2. Modelado de Procesos Geoestadísticos. 3 Temas

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Lección Content

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2.1 Estimadores Muestrales del Semivariograma.

2.2 Modelos de Semivariogramas.

2.3 Ajuste de un Modelo Válido.

3. Introducción a R. 4 Temas

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Lección Content

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3.1 ¿Qué es R y RStudio?

3.2 Descarga e Instalación de R y RStudio.

3.3 ¿Qué es la Librería Leaflet for R?.

3.4 Descargar la Librería Leaflet for R en RStudio.

4. Tipos de Datos en R. 6 Temas

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Lección Content

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4.1 Numeric o Double.

5. Operaciones en R – Parte I. 6 Temas

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Lección Content

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5.1 Funciones y Símbolos Básicos.

5.3 Operaciones.

5.5 Condicionales.

6. Operaciones en R – Parte II. 3 Temas

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Lección Content

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6.1 Importación de Datos con R.

6.2 Operaciones con Tablas.

6.3 Elaboración de Gráficas con R.

7. Organización de Datos Espaciales en R. 6 Temas

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Lección Content

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7.1 Importación de Archivos Vectoriales.

7.2 Exportación de Archivos Vectoriales.

7.3 Proyecciones y Transformaciones de Archivos Vectoriales.

7.4 Importación de Archivos Rásters.

7.5 Exportación de Archivos Rásters.

7.6 Proyecciones y Transformaciones de Archivos Rásters.

8. Análisis Exploratorio de Datos Espacial con R. 4 Temas

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Lección Content

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8.1 Importación de Datos Espaciales.

8.2 Manipulación de Datos Espaciales.

8.3 Agregación Espacial.

8.4 Creación de Mapas de Coropletas.

9. Autocorrelación Espacial con R. 6 Temas

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Lección Content

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9.1 Preparación de Datos Espaciales.

9.2 Asignación de Pesos Espaciales.

9.3 Análisis de Autocorrelación Espacial.

9.4 Identificación de Clusters.

9.5 Creación de Mapas de Clusters.

9.6 Creación de Mapas de Hot y Cold Spots.

10. Análisis de Regresión espacial con R. 6 Temas

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Lección Content

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10.1 Uniones Espaciales.

10.2 Regresión Lineal Múltiple.

10.3 Modelo Espacial Spatial Lag.

10.4 Modelo Espacial Spatial Error.

10.5 Regresión Geográfica Ponderada.

10.6 Creación de Mapas de Predicción.

11. Proyecto Final. 1 Tema

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Lección Content

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11.1 Publicación del Proyecto Final Aplicativo.

About Instructor

Geomática

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Curso Includes

12 Lecciones
48 Temas

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