CIENCIA DE DATOS AMBIENTALES CON R Y RSTUDIO

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¿Qué aprenderás en este curso?

Manejar y procesar grandes conjuntos de datos ambientales con R y RStudio. Aplicar técnicas de limpieza y transformación de datos para análisis precisos. Visualizar datos mediante gráficos dinámicos y mapas temáticos. Implementar análisis estadísticos básicos y avanzados para interpretar variables ambientales. Integrar y analizar datos espaciales usando paquetes especializados. Desarrollar reportes reproducibles y automatizados para comunicar resultados. Utilizar herramientas para apoyar la toma de decisiones en monitoreo y gestión ambiental.

Publico objetivo

- Profesionales y técnicos del sector ambiental y recursos naturales.
- Analistas y científicos de datos interesados en aplicaciones ambientales.
- Investigadores y académicos que trabajan con datos espaciales y ambientales.
- Gestores de proyectos de monitoreo ambiental y sostenibilidad.
- Estudiantes avanzados de carreras relacionadas con ciencias ambientales, geografía, ingeniería o tecnología.
- Cualquier persona interesada en desarrollar habilidades de análisis de datos aplicados al medio ambiente usando R y RStudio.

Resultados esperados

Al finalizar este módulo, las y los participantes serán capaces de:
1. Instalar, configurar y utilizar correctamente R y RStudio para el análisis de datos ambientales.
2. Familiarizarse con el entorno de trabajo de RStudio y utilizar el paquete RCommander como herramienta de apoyo inicial.
3. Comprender y aplicar las estructuras de datos fundamentales de R como vectores, listas, matrices y data frames en el manejo de datos ambientales.
4. Importar, organizar, limpiar y preparar archivos de datos ambientales para su análisis, utilizando buenas prácticas de gestión de datos.
5. Utilizar el paquete tidyverse para la manipulación eficiente de datos, aplicando funciones clave para filtrar, seleccionar y transformar información.
6. Crear gráficos estadísticos con ggplot2, aplicando técnicas de personalización y exportación para su uso en informes y presentaciones técnicas.
7. Automatizar tareas básicas mediante programación en R, empleando estructuras de control, scripts y funciones personalizadas.
8. Aplicar técnicas de estadística descriptiva, análisis de distribuciones, pruebas comparativas básicas y análisis de correlación para interpretar relaciones entre variables ambientales.
9. Desarrollar un mini caso práctico de análisis de calidad de ríos utilizando herramientas estadísticas y visuales en R.

Modulo I

Introducción a R y RStudio

Instalación y configuración de R y RStudio.
Navegación y uso del entorno de trabajo en RStudio.
Introducción básica al lenguaje R y al paquete RCommander.
Recursos en línea y comunidades para soporte y aprendizaje.

Modulo II

Manejo y Preparación de Datos

Estructuras de datos fundamentales: vectores, listas, matrices y data frames.
Importación, organización y limpieza de archivos de datos.
Exploración, segmentación y manipulación básica de datos.
Introducción al paquete tidyverse para manejo eficiente de datos.

Modulo III

Visualización de Datos con ggplot2

Fundamentos del sistema de gráficos ggplot2.
Creación de gráficos estadísticos básicos y personalizados.
Técnicas de personalización y exportación de gráficos para reportes.

Modulo IV

Automatización y Programación Básica en R

Conceptos básicos de programación en R.
Automatización de tareas repetitivas mediante scripts.
Uso de estructuras de control como condicionales (if) y ciclos (for).
Creación y uso de funciones personalizadas.
Mini caso práctico aplicado: análisis de calidad de ríos.

Modulo V

Introducción a la Estadística Aplicada

Estadística descriptiva y análisis de distribuciones de datos.
Comparación entre grupos mediante pruebas básicas.
Análisis de correlación entre variables ambientales

Modulo VI

Modulo VII

Modulo VIII

Modulo IX

Modulo X

Modulo XI

Modulo XII

Modulo I

Introducción a R y RStudio

Instalación y configuración de R y RStudio.
Navegación y uso del entorno de trabajo en RStudio.
Introducción básica al lenguaje R y al paquete RCommander.
Recursos en línea y comunidades para soporte y aprendizaje.

Modulo II

Manejo y Preparación de Datos

Estructuras de datos fundamentales: vectores, listas, matrices y data frames.
Importación, organización y limpieza de archivos de datos.
Exploración, segmentación y manipulación básica de datos.
Introducción al paquete tidyverse para manejo eficiente de datos.

Modulo III

Visualización de Datos con ggplot2

Fundamentos del sistema de gráficos ggplot2.
Creación de gráficos estadísticos básicos y personalizados.
Técnicas de personalización y exportación de gráficos para reportes.

Modulo IV

Automatización y Programación Básica en R

Conceptos básicos de programación en R.
Automatización de tareas repetitivas mediante scripts.
Uso de estructuras de control como condicionales (if) y ciclos (for).
Creación y uso de funciones personalizadas.
Mini caso práctico aplicado: análisis de calidad de ríos.

Modulo V

Introducción a la Estadística Aplicada

Estadística descriptiva y análisis de distribuciones de datos.
Comparación entre grupos mediante pruebas básicas.
Análisis de correlación entre variables ambientales

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