Curso en Análisis de Datos Ecológicos y Ambientales: Aplicaciones con el Programa R
200 horas
Modalidad Online
Resumen
Este curso en Análisis de Datos Ecológicos y Ambientales: Aplicaciones con el Programa R responde a la creciente demanda de profesionales expertos en el análisis de datos en el ámbito ambiental. R, como herramienta estadística, ofrece una plataforma versátil y de código abierto para abordar complejas problemáticas ecológicas. En un mundo que enfrenta los diversos desafíos ambientales que se pueden presentar, comprender y manejar datos de manera eficiente es esencial. Este curso capacita al alumnado en técnicas avanzadas de análisis, integrando teoría y práctica. Prepara al alumnado para enfrentar problemas ambientales actuales y futuros, promoviendo la toma de decisiones informadas y sostenibles.
Objetivos
– Dominar las herramientas analíticas de R para el análisis de datos ecológicos.
– Aplicar métodos estadísticos específicos en ecología y ciencias ambientales.
– Resolver problemas ambientales reales mediante análisis de datos fundamentados.
– Desarrollar habilidades para presentar resultados de análisis de datos de manera clara.
– Promover prácticas analíticas que contribuyan a la gestión sostenible de recursos naturales.
Salidas profesionales
Este curso en Análisis de Datos Ecológicos y Ambientales: Aplicaciones con el Programa R abre oportunidades laborales en investigación ambiental, consultoría, gestión de recursos y análisis de datos. Podrás trabajar en organizaciones gubernamentales, ONGs, empresas ambientales y centros de investigación, contribuyendo a la toma de decisiones ambientalmente informadas.
Para que te prepara
El Curso en Análisis de Datos Ecológicos y Ambientales: Aplicaciones con el Programa R te prepara para emplear herramientas estadísticas avanzadas en la interpretación de datos medioambientales. Vas a conseguir aprender a utilizar R para análisis específicos, realizar modelado ecológico y la visualización de resultados, desarrollando habilidades que puedan ser clave para las investigaciones y la gestión ambiental.
A quién va dirigido
Este curso en Análisis de Datos Ecológicos y Ambientales: Aplicaciones con el Programa R está diseñado para profesionales y estudiantes de ecología, ciencias ambientales y campos afines. Ideal para aquellos que buscan fortalecer habilidades analíticas en R, con enfoque en la aplicación práctica para abordar desafíos ambientales actuales.
Temario
- Etapas del ANDEA
- Requisitos.
- Objetivos
- Tipos de datos.
- Generalidades del análisis de datos.
- Programa R y sus ventajas en el análisis de datos.
- Programa RStudio.
- Tutoriales de R Y RStudio.
- Resumen estadístico de datos con múltiples variables.
- Correlaciones.
- Distancias.
- Valores y vectores propios.
- Utilidad de R en la exploración de datos.
- Figuras exploratorias.
- Gráficas de pares (pairplot).
- Gráfica de elipses.
- Figuras Coplot.
- Splom para variables categorizadas.
- xyplot para variables continuas y factores .
- Histogramas de frecuencia.
- Histogramas de densidad.
- Figuras quantil-quantil (QQ-plots).
- Diagramas de dispersión (plot y xyplot).
- Figuras de Cajas (Boxplots).
- Figuras circulares (Pie Chart).
- Gráficas de columnas o barras, con desviaciones estándar.
- Gráficas de columnas o barras.
- Gráficos de tiras.
- Criterios generales en las transformaciones y las estandarizaciones.
- Regla de abultamiento de Mosteller y Tukey (1977).
- Ley de potencias de Taylor (Taylor, 1961).
- Transformación poder de Box-Cox (1964).
- Análisis de componentes principales (PCA o PCA).
- Análisis de Factores (AF).
- Análisis de escalamiento multidimensional (MDS y NMDS).
- Análisis de correspondencia simple (CA).
- Análisis de correspondencia dirigido (DCA).
- Análisis de correspondencia múltiple (MCA).
- El análisis factorial de datos mixtos (FAMD).
- Análisis factorial múltiple (MFA).
- Análisis canónicos sin restricciones.
- Medidas de asociación (modo Q y modo R).
- Análisis de clúster jerárquico (CLA).
- Análisis Discriminante Lineal (LDA).
- Prueba T 2 de Hotelling (1931).
- Análisis de Varianza Multivariado (MANOVA).
- Cuándo utilizar cada técnica de clasificación.
- Análisis de disimilitud (MANTEL).
- Variables ambientales con máxima correlación (BIOENV).
- Análisis de permutación multirrespuesta (MRPP).
- Análisis de similitud (ANOSIM).
- Análisis de Varianza Multivariante Permutacional - PERMANOVA.
- Especies indicadoras - Esp.Ind.
Titulación
TITULACIÓN expedida por EUROINNOVA INTERNATIONAL ONLINE EDUCATION, miembro de la AEEN (Asociación Española de Escuelas de Negocios) y reconocido con la excelencia académica en educación online por QS World University Rankings
Descubre tus opciones de estudio
Solicita información
