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Análisis de Regresión
y modelado espacial con R
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Dotar al alumno de los conocimientos
necesarios para manipular
información espacial e implementar
modelos de regresión y clasificación
de imagen de satélite con R,
utilizando diversas herramientas y
procedimientos disponibles.
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DOCENTE
Doctor en Geografía por la Universidad
de Zaragoza. Máster en Tecnologías de
la Información Geográfica.
Profesor asociado en el Departamento
de Geografía de la Universidad de
Zaragoza. Geógrafo especialista en
SIG, estadística, scripting y formación.
•
•
•
•
Modalidad On line
Precio: 250 €
Carga lectiva: 55 h.
Campus On line de
Geoinnova Formación
• Consultar fechas en la web
INSCRÍBETE AQUÍ
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analisis-de-regresion-y-modelado-espacial-en-r
REQUISITOS
R ofrece una gran variedad
de métodos de análisis
estadísticos (clásicos y
actuales), permitiendo
además automatizar tareas
complejas y desarrollar
nuevas funcionalidades. Todo
ello, y en consonancia con el
creciente volumen de datos
espaciales disponibles, hacen
de R una herramienta de
gran interés con asombrosas
potencialidades en el ámbito
de la información espacial.
Marcos Rodrigues Mimbrero
DATOS
GENERALES
INTRODUCCIÓN
OBJETIVOS
R es un lenguaje y un
entorno de programación
para el análisis estadístico y
gráfico que se ha convertido
rápidamente en herramienta
de referencia para el análisis
espacial y la geoestadística.
2
• No es necesario tener
conocimientos previos dentro
del manejo del paquete de
análisis estadístico R.
• El software no se encuentra
incluido en el precio del
curso, el estudiante deberá
de tener instalada la versión
correspondiente de los software
que se tratarán en el curso.
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Obtención e instalación.
Empezar con R.
Funciones básicas.
Creación de gráficos.
MÓDULO 2: ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y
ESPACIALIZACIÓN DE RESULTADOS
OFERTAS
1. 2. 3. 4. 1. Introducción al análisis de regresión.
2. Generalized Linear Models (GLM).
3. Validación de resultados.
MÓDULO 3: OPERACIONES SOBRE DATOS
ESPACIALES
1. 2. 3. 4. Paquetes de análisis espacial.
Obtención de información desde capas SIG.
Espacialización de modelos de regresión.
R y Quantum GIS.
MÓDULO 4: MODELOS DE REGRESIÓN
AVANZADOS CON GML
5. Estructuras de control.
6. Regresión con Random Forest.
7. Clasificación con Random Forest.
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• -20% Socios
• -15% Partners
• -10% Desempleados,
•
•
autónomos, funcionarios,
estudiantes, minusválidos y
extranjeros.
-5% Grupos >5
-5% Matriculación en 2
cursos simultaneamente.
Tramitamos la bonificación de
BONIFICACIÓN
F. TRIPARTITA
ÍNDICE DEL PROGRAMA
MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A R
3
su curso hasta del 100% a través de la Fundación Tripartita.
Si ud. es un trabajador por cuenta
ajena en una empresa que tributa
en España, puede beneficiarse de
las bonificaciones de la Fundación
Tripartita, accediendo a la formación
ofertada en Geoinnova. Nosotros,
como entidad organizadora afiliada
a la Fund. Tripartita, le gestionamos
GRATUITAMENTE todos los trámites
necesarios para que ud. pueda
bonificarse el curso.
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CERTIFICADOS
METODOLOGÍA
Formación E-learning (on line).
El estudiante tendrá acceso las
24h. del día, a la plataforma
tecnológica que Geoinnova pone
a su disposición y desde la cual
podrá seguir adecuadamente
el desarrollo del curso.
Desde la plataforma tendrá
acceso a todos los contenidos
del mismo y disponer de los
recursos y canales de contacto
necesarios, con docentes,
compañeros y la coordinación
técnica de Geoinnova.
Todos nuestros cursos están
Certificados por la Asociación
Geoinnova y el Laboratorio
de Aplicaciones Geográficas y
Ambientales de la Universidad de
Valencia (GEOLAB). El estudiante
que supere los requisitos de
evaluación recibirá un Diploma con
el Certificado de Aprovechamiento
acreditado por dichas entidades.
El docente hará un seguimiento
personalizado de los avances del
estudiante sobre el programa
del curso, estableciéndose
puntos de control mediante
videoconferencias
individualizadas
• Manuales en PDF con ilustraciones
de todos los procesos, ejercicios y
actividades.
• Videotutoriales
• Autoevaluaciones
• Ejercicios prácticos
• Software complementario
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cursos en Geoinnova Formación.
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