Eventos :: Cursos :: Optimizando el uso de R para análisis en ecología 6a ed
El lenguaje y programa estadístico R se ha establecido como una de las herramientas principales para el análisis de datos en ecología (y otras muchas disciplinas científicas). En este curso, de nivel medio-avanzado, profundizaremos tanto en aspectos de programación en R como en el manejo y visualización de datos y en los análisis estadísticos más frecuentes en ecología (modelos mixtos, modelos generalizados, análisis multivariantes, etc). El curso pretende establecer buenos fundamentos teóricos mediante una aproximación fundamentalmente práctica. El método docente se basa en aprender haciendo ("learn by doing"): aprenderemos programación avanzada de R (e.g. funciones, vectorización, simulaciones, computación reproducible) mientras desarrollamos diversos análisis y visualización de datos. Se repasarán los fundamentos y aplicación de diferentes técnicas estadísticas mezclando el componente práctico y teórico mediante el desarrollo de múltiplos ejemplos y casos de estudio, enfatizando la comprensión del funcionamiento de los diversos análisis, errores más comunes, buenas prácticas y su uso adecuado. El curso es ideal para alumnos que ya utilizan R para analizar datos pero sienten que no están aprovechando a fondo todo el potencial de R ni de sus datos. Durante el curso los alumnos podrán plantear dudas sobre cómo analizar sus propios datos. Mas info: https://rstats-courses.github.io/CursoR-AEET-2025/ |
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Dirigido a:
El curso está dirigido a estudiantes fundamentalmente de postgrado, profesores e investigadores con conocimientos básicos de estadística que ya sepan utilizar R pero deseen profundizar en su manejo para el análisis de datos en ecología.
El curso ofrece la oportunidad de mejorar los conocimientos de estadística y las capacidades en el manejo de una herramienta muy potente y versátil para el análisis de datos, por lo que contribuirá a la formación técnica de alumnos de postgrado con un perfil investigador, así como de investigadores postdoctorales y profesores.
El alumno debe saber interpretar modelos lineales simples (regresión lineal) y estar familiarizado con R (importar datos, manejar data frames, hacer gráficas sencillas, ajustar modelos simples tipo lm o glm). Se desaconseja la inscripción de alumnos aún con nivel de iniciación a R, ya que el ritmo del curso es intenso y se haría difícil su aprovechamiento. Además es necesario tener un nivel básico de inglés ya que muchas diapositivas se presentan en ese idioma.
Características del curso
Lugar: Facultad de Biología, Campus Reina Mercedes de la Universidad de Sevilla (US).
Fechas: 13-17 de enero de 2025
Horario: Mañanas de 9:00 a 13:30. Tardes: 15:00 a 17:30
Duración: 5 días
Número de plazas: 24
Plazo de matriculación: hasta 20/12/2024
Precio: Socios Regulares y Estudiantes de la AEET/SIBECOL (incluidos miembros de la AIL, SEEEE y SPECO) y miembros de la Universidad de Sevilla (US): 200 € (membresía sujeta a verificación); Resto de participantes: 300 €.
Programa:
| Mañana | Tarde | |
| Lunes | Intro + Data manipulation | Data visualisation |
| Martes | Generalised Linear Models | Reproducible workflows |
| Miércoles | Mixed models | Git + GitHub |
| Jueves | Multivariate analyses | GAM + Bayes |
| Viernes | Functional programming | Student´s work |
Bibliografía recomendada:
Todos los link a la bibliografía recomendada los teneis AQUI
- Advanced R programming
- R for Data Science
- R graphics cookbook
- Fundamentals of data visualization
- Data visualization: a practical introduction
- Graphical data analysis with R
- Analysing ecological data
- Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R
- Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models
- Regression and other stories
- Numerical ecology
- Numerical ecology with R
- Happy git and GitHub for the useR
- Geocomputation with R
- Eco-stats: data analysis in ecology
- Ecological Models and Data in R
- Statistical Rethinking
- Bayesian Population Analysis using WinBugs
- Applied Hierarchical Modeling in Ecology
- Environmental Data Analysis
Profesorado:
Impartido por Ignasi Bartomeus, Elena Quintero y Francisco Rodríguez-Sánchez [f.rodriguez.sanc@gmail.com]
Certificación:
La organización aportará certificados de asistencia y aprovechamiento una vez finalizado el curso. La asistencia mínima requerida es del 90% de total de horas lectivas, sin posibilidad de eximente por falta justificada.
Inscripción :
Clickea en el enlace "Registrar" situado dentro del cuadro situado en la esquina superior derecha. La Secretaría de la AEET te enviará una notificación personalizada confirmándote la reserva de plaza e indicándote las instrucciones para proceder al pago de la cuota de inscripción.
Las cancelaciones de asistencia notificadas con menos de 30 días de antelación al comienzo del curso, no tendrán derecho a reembolso.
Pagos:
El pago ha de realizarse antes del 31 de diciembre de 2024, mediante ingreso en cuenta o trasferencia bancaria a la CC: ES70 0073 01005804 9730 5102, en la entidad Openbank antes del comienzo del curso. Los ingresos en cuenta se pueden hacer en cualquier oficina del Banco Santander.
Una vez realizado el abono por favor enviadnos copia del comprobante de pago a secretaria@aeet.org. No olvides indicar los datos que deben constar en la factura.
Nuestros datos fiscales:
ASOCIACIÓN ESPAÑOLA DE ECOLOGÍA TERRESTRE
CIF: G50359017
Dpto. Biología y Geología
Universidad Rey Juan Carlos, URJC
c/Tulipán s/n
28933 Móstoles, Madrid
Cualquier información adicional en: e-mail: secretaria@aeet.org.
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