El curso aporta un enfoque estructurado para comunicar resultados científicos a partir de los datos, que involucra una combinación de tres elementos: datos, visualización y narrativa. Cuando unimos estos tres elementos (Visualización + Narración + Datos) logramos contar una historia con nuestros datos, logramos influenciar y divulgar de manera más eficaz (Figura 1).

El objetivo de este curso consiste en dotar de herramientas para la gestión y visualización de datos que permita transmitir el mensaje deseado eficazmente. Esto pasa por enseñar un método de trabajo intuitivo, ordenado y reproducible.
 
Al concluir el curso, los participantes habrán adquirido habilidades sólidas en las técnicas de adquisición, manipulación, gestión y visualización de datos. Además, contarán con un entendimiento claro sobre cómo estructurar y presentar gráficos de manera elegante y efectiva para comunicar resultados científicos. Los objetivos concretos que se esperan son:

El curso tiene un componente eminentemente práctico con contenidos teóricos asociados. El programa del curso se desarrolla en tres módulos interrelacionados que aportan un enfoque estructurado que permite manejar, comprender y comunicar de manera eficaz datos científicos (Figura 1). Durante todo el curso los alumnos resolverán casos prácticos basados en datos aportados por el profesorado.

Personas con interés en la gestión y visualización de datos que permita obtener valor añadido de los mismos, de cara a su publicación científica u otras formas de comunicación de resultados basados en datos. Así, una población natural de interés para este curso son estudiantes de máster o doctorado, así como investigadores post-doc o senior que quieran revisar su manera de presentar sus resultados científicos. Pero también gestores/as públicos o personal de empresas que trabajen con datos (especialmente ambientales, con posicionamiento) que tenga interés en la gestión y visualización de datos más comunes. Para un buen aprovechamiento del curso es necesario que los alumnos tengan un conocimiento previo del ambiente de trabajo R (importar datos sencillos, manejar arreglos de datos, hacer gráficas y análisis sencillos). Parte de los aspectos analíticos que cubriremos irán destinados a visualizar y comunicar de manera eficaz los resultados procedentes de los principales análisis estadísticos utilizados en biología. Se recomienda, por tanto, poseer conocimientos básicos de estadística. Las personas participantes deberán utilizar su propio ordenador. Previamente al comienzo del curso deberá instalarse: la última versión de R (https://cloud.r-project.org/) y la última versión de Rstudio.

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. 

 

El pago ha de realizarse antes del 28 de febrero, mediante ingreso en cuenta o trasferencia bancaria a la CC: ES70 0073 01005804 9730 5102, en la entidad Openbank. Los ingresos en cuenta se pueden hacer en cualquier oficina del Banco Santander.
Una vez realizado el abono, por favor, enviarnos copia del comprobante de pago a secretaria@aeet.org. 
No olvides indicar los datos que deben constar en la factura.

Las cancelaciones de asistencia notificadas con menos de 30 días de antelación al comienzo del curso, no tendrán derecho a reembolso. 
 
Nuestros datos fiscales:
 

La organización aportará certificados de asistencia una vez finalizado el curso. Mínima asistencia requerida del 90% de total de horas lectivas.


Cualquier información adicional en: e-mail: secretaria@aeet.org