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En el ámbito de la Ecología, el análisis de hipótesis es generalmente una tarea compleja que requiere de conocimiento tanto biológico como de desarrollo de software. La incorporación de estos métodos se puede realizar en forma de librerías o paquetes de software las cuales permiten a cualquier usuario realizar análisis avanzados independientemente de sus capacidades en programación. Además, es fundamental destacar la puesta a disposición de estas herramientas en acceso abierto para la comunidad (software open source). Esto respalda las bases de la filosofía del Grupo de Trabajo en Ecoinformática de la AEET: desarrollar una ciencia colaborativa, abierta y reproducible. |
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Convirtiendo datos en historias La tecnología ha producido profundos cambios en la sociedad, en la forma de trabajar, de comunicar, en la gestión de recursos y la ciencia. Uno de esos cambios ha sido la disponibilidad de datos, por el creciente uso de dispositivos digitales, pero también por la cada vez mayor capacidad de captación, almacenaje y distribución de datos. Así, la disponibilidad de datos es cada vez mayor, a veces incluso abrumadora. Pero… ¿de qué sirven los datos si son erróneos o no somos capaces de interpretarlos? |
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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 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. |
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Este curso tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes, investigadores y profesionales los conocimientos y habilidades necesarias para aplicar técnicas de teledetección de última generación en el ámbito de la ecología aplicada para el estudio y monitorización de ecosistemas terrestres. A través de un enfoque teórico-práctico, los participantes aprenderán a procesar, analizar e interpretar datos de teledetección obtenidos a partir de sensores satelitales y aerotransportados, con especial énfasis en la gestión sostenible de los recursos naturales y la evaluación de impactos de perturbaciones ecológicas en los ecosistemas.
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