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V Taller GBIF.ES online: Manejo, visualización y análisis de datos en ecología con R (nivel iniciación)

Descripción

Este curso pretende sentar las bases para usar y desarrollar R de una manera autónoma y utilizar el software para manejar, manipular, visualizar y analizar datos de ecología y biodiversidad. Se hace especial énfasis en aquellas herramientas que posibilitan ser un usuario eficiente del programa.

El taller es parte del programa de cursos de especialización del Consejo Superior de Investigaciones Científicas, que extenderá un certificado de aprovechamiento del mismo para aquellos/as alumnos/as que superen los objetivos marcados.

Metodología

El presente curso se desarrollará en la Plataforma de Formación Virtual de GBIF.ES (http://elearning.gbif.es/). Combinaremos la impartición de vídeo tutoriales donde, en vídeos muy cortos, explicaremos paso a paso, desde las primeras operaciones con el programa como la gestión de archivos, a los rudimentos del análisis estadístico, la programación para trabajar de manera eficiente o los estilos más modernos de trabajo en el entorno R.

Pasos a seguir para matricularse:
  • Rellenar formulario de inscripción hasta el 26 de septiembre de 2022.
  • La Unidad de Coordinación de GBIF España contactará con los/as alumnos/as admitidos/as para solicitar confirmación de asistencia al taller hasta el 6 de octubre de 2022*.
  • Publicación de lista de alumnos en la página web del taller el 10 de octubre de 2022.

*Si no se ha recibido confirmación en dicha fecha, la reserva se anulará automáticamente.

Proceso de selección: Las solicitudes presentadas se someterán a un proceso de selección. Se procurará que en el taller puedan participar el mayor número de instituciones y países interesados, por lo que a la hora de hacer la selección se tendrán en cuenta los siguientes aspectos:

  • Adscripción a una institución que colabore y/o provea datos a través de la red de GBIF.
  • Número de solicitudes presentadas desde esa misma institución.
  • Conocimientos sobre la materia.
  • Solicitud y/o presencia en talleres anteriores de GBIF España.

Requisitos técnicos del taller: Disponer de un ordenador con al menos 4 GB de memoria RAM.

Conocimientos previos: Este curso está concebido para personas sin conocimientos previos de R o con muchas lagunas. Sin embargo, puede aportar conocimientos a personas interesadas en aprender programación o escritura eficiente de código.

Programa

Módulo 0: PRESENTACIÓN DEL CURSO

  • Presentación del profesorado.
  • GBIF y la información primaria sobre biodiversidad.

Módulo 1: INTRODUCCIÓN

  • Qué es R.
  • Instalación de R.
  • Instalación de R Studio.
  • Partes de R: consola y primeros comandos.
  • Funciones y objetos en R.
  • Partes de R Studio.
  • Optimización de R Studio.
  • Bajada de paquetes.
  • Otras herramientas GUI.

Módulo 2: MANEJO DE DIRECTORIOS

  • Uso de carpetas y ubicaciones.
  • Creación de ficheros y objetos.
  • Empezar con el caso de estudio.

Módulo 3: TIPOS DE OBJETOS

  • Introducción a los tipos de datos y estructuras.
  • Vectores y operaciones con vectores.
  • Matrices.
  • Marcos de datos.
  • Listas y arrays.
  • Operaciones con texto.
  • Otros tipos.

Módulo 4: MANIPULACIÓN DE OBJETOS

  • Operaciones básicas para conocer los objetos.
  • Operaciones de un tipo de dato a otro.
  • Transformación en marcos de datos.
  • Innovaciones en R (tidyverse).
  • Optimización del código mediante el tidyverse.

Módulo 5: GRÁFICOS BÁSICOS

  • Gráficos del paquete básico.
  • Otras operaciones.
  • Ejercicio guiado.

Módulo 6: GGPLOT

  • Filosofía de ggplot.
  • Operaciones básicas de ggplot.
  • Boxplots.
  • Histogramas y densidad.
  • Scatterplots.
  • Barras, etc.
  • Trucos.
  • Leyendas, etiquetas, posiciones.
  • Ejercicio guiado.

Módulo 7: PROGRAMACIÓN EFICIENTE

  • Introducción a la programación y justificación.
  • Bucles for.
  • Bucles while.
  • Condicionales if else.
  • Resolviendo problemas de las simulaciones.
  • Creación de funciones I.
  • Creación de funciones II.
  • Funciones de la familia apply.

Módulo 8: RECURSOS EXTERNOS

  • Ayuda de R.
  • Stack overflow.
  • GitHub.

Módulo 9: PUBLICACIÓN CON R

  • Introducción a R markdown.
  • Generación de trozos de código.
  • Operar con imágenes.
  • Operar con tablas.
  • Operar con índices.
  • Otros tipos.

Módulo 10: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA

  • Visión general de la estadísitca en R.
  • Primeros pasos de la estadística básica en R.
  • Distribuciones.
  • Obtención de algunos parámetros de los modelos.
  • Estadística no paramétrica.
  • Introducción a modelos más complejos.
  • Ejercicio guiado.

tallerRonline2022

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Documents of Interest

List of participants

  • Nº Name Organization
  • 1 Michele Colangelo CSIC, Instituto Pirenaico de Ecologia (IPE-CSIC)
  • 2 Francisca Salmerón Jiménez CN Instituto Español de Oceanografia-CSIC
  • 3 Sara Sánchez Carmona Universidad del País Vasco
  • 4 Roberto Muriel Abad Estación Biológica de Doñana (EBD-CSIC)
  • 5 Helena Romo Benito Universidad Autónoma de Madrid
  • 6 Laura Martín García CSIC-Instituto Español de Oceanografía (IEO)
  • 7 Diego Muñoz Garachana Junta de Castilla y León
  • 8 Roberto Pérez Allende UIB - Universidad de las Islas Baleares
  • 9 Patricia Adame Hernando ICIFOR, INIA-CSIC
  • 10 Daniel Sanz Enguita Centro de Colecciones Científicas de la Universidad de Almería
  • 11 Margarita Dueñas Carazo Real Jardín Botánico, CSIC
  • 12 Carles Burguera i Martín Jardín Botánico Marimurtra/Universidad de Barcelona
  • 13 David García San León Universidade de Santiago de Compostela
  • 14 Laura Hernández Mateo ICIFOR- INIA,CSIC
  • 15 Brais Hermosilla Lorenzo Jardín Botánico de Olarizu (JBO)
  • 16 Andrés Arbiza Jiménez TRAGSATEC
  • 17 Sergio Montagud Alario Universitat de València
  • 18 Silvia Villegas Navarro Real Jardín Botánico, CSIC
  • 19 Nuria Tapia Román AMAYA
  • 20 Eli Muñoz de los Reyes Centro Oceanográfico de Cádiz (IEO-CSIC)
  • 21 Sara Román Moreno Instituto Español de Oceanografía, C.O Cádiz
  • 22 Irati Sanz Zubizarreta Universidad del País Vasco (UPV-EHU)
  • 23 V Taller GBIF.ES online: Manejo, visualización y análisis de datos en ecología con R (nivel iniciación) Herbario LEB
  • 24 Manuel Pizarro Gavilán Instituto Pirenaico de Ecología
  • 25 Natalia Rodriguez Museo Argentino de Ciencias Naturales Bernardino Rivadavia CONICET
  • 26 Miguel Antonio Regnet Universidad Nacional del Nordeste
  • 27 Gerson A. Salcedo Rivera Universidad de Sucre
  • 28 Silvia Mondragón Corporación Autónoma regional de Chivor, CORPOCHIVOR
  • 29 Paula Marcela Pérez Briceño Universidad de Costa Rica
  • 30 Yarelys Ferrer Sánchez UNIVERSIDAD TÉCNICA ESTATAL DE QUEVEDO
  • 31 María Esther Jiménez López Universidad Autónoma de Baja California Sur