Análisis espacial de datos y sus aplicaciones en Python
Curso
En Bogotá, D.C.
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Descripción
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Tipología
Curso
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Nivel
Nivel intermedio
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Lugar
Bogotá, d.c.
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Horas lectivas
27h
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Duración
Flexible
Con las nuevas tecnologías de la información y la masificación de datos geolocalizados se han ampliado los espectros de investigación de los diferentes campos del conocimiento. Particularmente, los saberes de la cartografía y la estadística se han traslapado para consolidar el análisis espacial, como un campo de investigación que busca la compresión y el análisis de fenómenos que son influenciados por una dimensión espaciotemporal. En este sentido, el análisis espacial y sus aplicaciones son ampliamente utilizadas en diferentes disciplinas, que buscan entender cómo los patrones movilidad afectan otras esferas del conocimiento. En particular, este tipo de análisis permite enriquecer y facilitar tareas de segmentación y entendimiento de clientes.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
Este curso tiene como objetivo principal profundizar en un conjunto de técnicas y herramientas que permiten el manejo y el análisis de datos espaciales, haciendo énfasis en las aplicaciones e implementaciones de la vida real. Se espera que al finalizar el curso se tenga conocimiento de:
Manejo, búsqueda y optimización de base de datos espaciales.
Simulación y visualización de datos geográficos.
Conocimiento sobre algoritmos de geolocalización e identificación de patrones espaciales.
Compresión y manejo de los conceptos de auto correlación espacial y regresión espacial.
Algoritmos de Machine Learning aplicados a datos espaciales.
Creación de herramientas interactivas para la visualización e interacción con mapas.
Desarrollo de un proyecto propio utilizando datos geográficos.
Este curso está dirigido a profesionales de cualquier disciplina que se encuentren interesados en temas territoriales, que deseen profundizar en los conceptos y herramientas más importantes del análisis espacial de datos. Se espera que los participantes tengan un conocimiento básico de manipulación de datos en Python e interés en el aprendizaje de los diferentes algoritmos y metodologías estadísticas que potencializan el análisis espacial de datos.
Opiniones
Materias
- Python
- Aplicaciones
- Alcance
- Limitaciones
- Alcances y limitaciones
- Folium
- Geopandas
- Librerías mapas
- Leaflet
- Simulación
- Visualización
Programa académico
Sesión 1: Introducción: Aplicaciones, alcance y limitaciones
- Estado del arte – Teoría-
- Aplicaciones.
- Alcances y limitaciones.
- Librerías mapas: Leaflet, Folium, Geopandas.
- Simulación de datos.
- Aplicación: Simulación y visualización de individuos.
- Fuentes de información: DANE, Openstreetmap.
- Almacenamiento de la información.
- Polígonos, puntos, y figuras.
- Cruce de bases de datos espaciales.
- Aplicación: Inicio proyecto propio.
- Capas y siluetas.
- Mapas de calor.
- Estimación de Densidad de Kernel.
- Aplicación: Heatmap de eventos georreferenciados.
- Localización de individuos.
- Información adicional por individuos.
- Recorridos y tiempo de trayecto.
- Identificación de rutas y objetos cercanos.
- Identificación de zonas y localidades.
- Aplicación: Visualización y estadísticas descriptivas.
- K-vecinos cercanos.
- Clusterización (distancias espaciales).
- Optimización espacial.
- Aplicación: Sistemas de geolocalización, emparejamiento óptimo de oferta y demanda.
- Conceptos básicos e interpretación.
- Estadísticos de autocorrelación espacial globales y locales.
- Regresiones lineales espaciales.
- Aplicación: Prevalencia e incidencia de enfermedades.
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje profundo para análisis de imagen.
- Aplicación: Predicción de precios de vivienda.
- Visualización interactiva.
- Introducción a Dash y Bootstrap 4.
- Aplicación: Construcción página web reactiva.
- Cada estudiante (o en grupos de 2 o 3 estudiantes) deberá desarrollar una aplicación de su interés utilizando datos propios o públicos y las técnicas metodológicas y computacionales vistas durante el curso.
Información adicional
$ 1.920.000 hasta el 27 de mayo de 2020
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Análisis espacial de datos y sus aplicaciones en Python