Con este Curso Práctico descubrirás la programación aplicada a Sistemas de Información Geográfica (SIG) y Teledetección. Desde los fundamentos más básicos hasta las técnicas más avanzadas, desde una introducción a los fundamentos de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) hasta técnicas avanzadas en Machine Learning, te introducirás en un completo programa diseñado para desarrollar tus habilidades y conocimientos en este fascinante campo.
Aprenderemos conceptos básicos, ventajas y aplicaciones de la programación, así como su utilidad en el procesamiento y análisis de datos geoespaciales.
Seguidamente, nos adentraremos en la programación en R, desde la sintaxis básica hasta la creación de funciones personalizadas y el manejo de estructuras de control para soluciones complejas. Además, explorarás cómo obtener datos geoespaciales de la nube a través de diversas librerías y APIs, brindándote acceso a una amplia gama de recursos para enriquecer tus proyectos.
Conocerás técnicas de análisis exploratorio de datos, patrones espaciales y temporales, interpolación espacial y análisis multicriterio.
Pero eso no es todo. También estudiaremos el Machine Learning aplicado a SIG y Teledetección, utilizando métodos como Random Forest y Regresión Logísita para clasificación y delimitación de zonas.
Finalmente, aprenderás a comunicar tus hallazgos de manera efectiva a través de la creación de mapas interactivos y visualizaciones impactantes. Y para potenciar aún más tus habilidades, te introduciremos en la integración de R con herramientas populares como QGIS y Google Earth Engine, ampliando así tu capacidad para resolver problemas geoespaciales de manera integral y eficiente.
Objetivos del programa
¿A quién está dirigido?
El presente curso está dirigido a cualquier profesional arquitecto, arquitecto técnico, delineante, aparejador o ingeniero de la edificación, que necesite utilizar la programación aplicada a los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y Teledetección en sus entornos laborales; así como a cualquier otro profesional que tenga un interés en estos campos y quiera desarrollar sus competencias en esta dirección.
Se recomienda tener un conocimiento básico de SIG y los sistemas de coordenadas.
Podrían ser recomendables conocimientos básicos de estadística para que haya una correcta comprensión del apartado de análisis de datos.
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