- FACULTAD: Facultad de Sociología
- DURACIÓN: 41 Horas
- FECHA DE INICIO: 06/11/2021
- HORARIO: Sábado 8:00 a.m a 5:00 p.m
- SEDE: (PMT)
- DIRIGIDO A: Interesados en general
- VALOR DE LA INSCRIPCIÓN: Externos $550.000 /Internos $300.000
- REQUISITOS DE INGRESO: N/A
- REQUISITOS DE ACREDITACIÓN: Cumplir con la asistencia a videoconferencias y entrega de talleres y trabajos
DESCRIPCIÓN DEL PROGRAMA
El uso de herramientas para el procesamiento de datos a mediana y gran escala ha definido la forma cómo investigamos en ciencias sociales, cómo pensamos los problemas del universo y cómo nos apropiamos y consumimos tecnología. El auge de plataformas, interfaces y paquetes-software para el procesamiento de datos es innegable y tanto la pandemia como los nuevos espacios virtuales han acelerado su consumo. En dicha vía, este curso explorará contenidos e información medioambiental por medio del uso de R y RStudio, lenguajes de programación y entornos de desarrollo integrado (IDE) dedicados a la computación estadística y graficación.
Teniendo en cuenta las problemáticas actuales en América Latina que reproducen los abruptos y cada vez más preocupantes cambios globales del medio ambiente, este curso abordará algunos de estos cambios por medio del lenguaje de programación R. Dicho curso es introductorio, es decir, que iniciará con conocimientos básicos en R y desarrollará módulos para profesionales en ciencias sociales que con preguntas sobre geografía, medio ambiente, sociología y conflictos, deseen adquirir habilidades básicas de programación con un énfasis en análisis espacial de datos.
OBJETIVOS O PROPÓSITOS FORMATIVOS DEL PROGRAMA
Objetivo general:
- Aproximarse al análisis espacial de datos, especialmente a problemas de investigación medio ambiental y de conflicto
en América Latina por medio del lenguaje de programación R y al Entorno de Desarrollo Integrado RStudio.
Objetivos específicos
- Apropiarse de herramientas de visualización, modelación y análisis espacial de datos empleadas en Sistemas de
Información Geográfica.
- Abordar conceptos e investigación aplicada al campo de la geografía y las ciencias ambientales
- Establecer de manera introductoria elementos de programación en R para profesionales en ciencias sociales y
humanidades
JUSTIFICACIÓN
El análisis espacial de datos se ha convertido en una necesidad cada vez más apremiante en los mundos académico y
profesional. Lo anterior sumado al acceso más universalizado a tecnologías de información y a espacios virtuales robustos, han servido para la creación de programas enfocados en habilidades tecnológicas y espaciales.
Así mismo, los estudios ambientales se han convertido en una de las ramas de las ciencias sociales y naturales más apetecidas, dadas la intensidad y gravedad de los fenómenos socio-ecológicos de las últimas décadas (incluida una pandemia) y que desde el cambio climático hasta la muerte de líderes sociales, están redefiniendo las relaciones sociales, territoriales y no-humanas. En este sentido, este curso analiza algunos de los problemas socioambientales más importantes en Colombia y América Latina, por medio del uso del análisis espacial de datos y de entornos libres de programación y desarrollo integrado como R y RStudio.
Este curso se enfoca en el aprendizaje de herramientas básicas e intermedias de programación en R y su población objetivo son profesionales en las ciencias humanas, sociales y culturales.
CONTENIDO PROGRAMÁTICO
El curso virtual estará dividido en diez sesiones de cuatro horas cada una, en las cuales se abordarán los siguientes temas
1. Medio ambiente y análisis espacial de datos: Una lectura desde las ciencias sociales
2. Conflictos ambientales en Colombia y América Latina: 6 horas -Introducción al entorno de software libre R y fundamentos en SIG
3. Análisis NO espacial de datos – índices, diagnósticos, gráficos y tipos de información y contenidos a procesar en R
4. Modelos OLS y estimadores BLUE – Introducción a la modelación lineal no espacial
5. Funciones & ciclos: Creación, operación, manejo y testeo de funciones básicas y argumentos
6. Ciclos 2.0 (loops), iteraciones y condicionales en R
7. GIS Data – Administración y manejo de datos GIS - Sistemas de coordenadas en R
8. Simple Features in R: codificación de datos vectoriales espaciales: 4 horas
9. Información espacial tipo raster, imágenes y Modelos de Elevación Digital (DEMs)
10. Uniones espaciales, cortes, procesamiento y transformación de tablas de atributos
