De que se trata este curso?

Este bloque presenta aplicaciones practicas en R para modelado de datos y manejo de informacion geoespacial.

La primera parte se introduce tidymodels y en la segunda el ecosistema espacial en R. Proponemos trabajar con R de forma ordenada y reproducible. Por ello, presentamos un flujo de trabajo que permite a quienes realicen este curso aplicar buenas prácticas de programación, trabajar de forma colaborativa y presentar su trabajo en un único documento que incluya el análisis y los resultados.

En cada sección incluimos actividades junto con ejemplos. Queremos que estos ejercicios sean realistas para que cualquiera pueda encontrar similitudes en sus propios datos y pueda aplicar lo aprendido a otras situaciones.

Modelado de datos

Este bloque está pensado para personas que ya tienen algunos conocimientos entrenamiento de modelos de aprendizaje automatico o mineria de datos y que quieren empezar a usarlo desde R. Tienen algo de experiencia utilizando R o algún otro lenguaje de programación pero buscan organizar mejor su trabajo y generar resultados e informes para compartir.

Veremos conceptos basicos del proceso de entrenar modelos y nos enfocremos en el conjunto de paquetes de tidymodels.

Datos Espaciales y Sensoramiento Remoto

Este bloque está pensado para personas que ya tienen algunos conocimientos de teledetección y quieren empezar a usarlo desde R. Tienen algo de experiencia utilizando R o algún otro lenguaje de programación pero buscan organizar mejor su trabajo y generar resultados e informes para compartir.

Veremos conceptos básicos de datos espaciales, los paquetes disponibles en R para trabajar con este tipo de datos y nos enfocaremos en el paquete rgee para el uso de Google Earth Engine desde R.

Antes de empezar

Vas a tener que instalar una serie de paquetes para ambos bloques del seminario.

Paquetes para modelado

install.packages("tidymodels")

Paquetes para trabajo con datos espaciales

install.packages("sf") # para trabajar con datos vectoriales 
install.packages("terra") # para trabajar con datos raster.

RStudio Cloud

Si no pudiste instalar R y RStudio, podés usar este proyecto de RStudio Cloud para la primera parte del taller.

Slides

Las slides que acompañan al curso se pueden acceder desde este link

¿Quién soy?

Yanina Bellini Saibene

Foto de Yani

En breve:

rOpenSci Community Manager. R-Ladies Project Lead. Profesora en diversas universidades en Argentina

Co-fundadora de LatinR y R-Ladies Santa Rosa.

Vicepresidente del Directorio de The Carpentries, miembro del R Consortium Infrastructure Steering Committee y Sociedad Argentina de Informática (SADIO).

Ganadora del Premio a la innovación tecnológica (2001) del CIALP y del Premio Nacional de Gobierno electrónico (2015 y 2016) por proyectos relacionados a sensores remotos y datos abiertos.

M.S. en Data Mining and Knowledge Management.

yabellini.netlify.com

Licencia

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Nos inspiramos y basamos en los siguientes recursos: