Análisis espacial de datos y sus aplicaciones en Python
Curso
Virtual
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Virtual
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Horas lectivas
27h
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.
Información importante
Earlybird:
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.
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
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Materias
- Manejo de datos espaciales
- Python
- Estadísticas descriptivas
- Machine learning
- Manejo software (Python)
Programa académico
a) Estado del arte – Teoría-
b) Aplicaciones.
c) Alcances y limitaciones.
d) Librerías mapas: Leaflet, Folium, Geopandas.
e) Simulación de datos.
f) Aplicación: Simulación y visualización de individuos.
2) Sesión 2: Manejo de datos espaciales
a) Fuentes de información: DANE, Openstreetmap.
b) Almacenamiento de la información.
c) Polígonos, puntos, y figuras.
d) Cruce de bases de datos espaciales.
e) Aplicación: Inicio proyecto propio.
3) Sesión 3: Estadísticas descriptivas de geolocalización:
a) Capas y siluetas.
b) Mapas de calor.
c) Estimación de Densidad de Kernel.
d) Aplicación: Heatmap de eventos georreferenciados.
4) Sesión 4: Geolocalización:
a) Localización de individuos.
b) Información adicional por individuos.
c) Recorridos y tiempo de trayecto.
d) Identificación de rutas y objetos cercanos.
e) Identificación de zonas y localidades.
f) Aplicación: Visualización y estadísticas descriptivas.
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