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Curso Análisis de regresión y modelado espacial en R

Inscríbete ya en el Curso Análisis de regresión y modelado espacial en R que te ofrecemos desde RemOT a través de la plataforma Geoinnova si quieres estar a la última en tecnologías GIS.

200 € Online 60 horas
(6 semanas máx.)
Acceso libre

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Descripción del curso

Para saber cómo puede ayudarte este curso de modelado espacial en R, es imprescindible empezar hablando de R. 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 geoestadísticaR 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.

¿Qué aprenderás?

En este curso de modelado espacial en R, exploraremos poco a poco las capacidades de R como herramienta de modelado espacial a partir de análisis de regresión, desde los conceptos más esenciales de uso de R hasta la creación de funciones y scripts de geoproceso. El objetivo del curso es por tanto 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.

Objetivos del curso

El objetivo principal de este curso es 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.

Temario

  1. INTRODUCCIÓN A R
    1. Obtención e instalación
    2. Empezar con R
    3. Funciones básicas
    4. Creación de gráficos
  2. REGRESIÓN ESPACIAL
    1. Introducción al análisis de regresión
    2. Generalized Linear Models (GLM)
    3. Validación de resultados
  3. OPERACIONES SOBRE DATOS ESPACIALES
    1. Paquetes de análisis espacial
    2. Obtención de información desde capas SIG
    3. Espacialización de modelos de regresión
    4. Cartografía en R
    5. R y QGIS
  4. MODELOS DE REGRESIÓN AVANZADOS
    1. Estructuras de control
    2. Regresión con Random Forest
    3. Clasificación con Random Forest

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