Área de formación dedicada al aprendizaje de todos los softwares específicos y útiles en el sector  ambiental. En esta categoría se incluyen todas aquellas acciones formativas íntegramente destinadas al conocimiento y manejo de los programas informáticos necesarios para el desempeño completo de las labores profesionales de un técnico de medio ambiente.

Visualización de Datos Ambientales en R. ggplot2 (OL_VDR2403)

R es el software Open Source más utilizado en el campo científico, ya que permite realizar análisis estadísticos, proporcionando un amplio abanico de herramientas. Una de ellas es la librería ggplot2 de Tidyverse, un sistema organizado de visualización de datos conocido como la gramática de gráficos. ggplot2 permite optimizar el trabajo, aprendiendo un único sistema y aplicándolo en diferentes ámbitos.

«Visualización de datos ambientales en R: ggplot2» está dirigido a personas que conozcan el manejo de R y que deseablemente hayan tenido contacto previo con el paquete ggplot2, incluyendo la instalación del programa, cargar paquetes y utilizar scripts.

El curso online profundiza en la visualización de datos y la realización de gráficos de alta calidad con ggplot2 , para una comunicación efectiva de los datos en informes y publicaciones científicas.



Horas del curso: 50
Fecha inicio de curso: Wednesday, 20 March 2024, 12:00 AM
Fecha fin de curso: Tuesday, 30 April 2024, 11:59 PM
Horas del curso: 120
Fecha inicio de curso: Wednesday, 10 April 2024, 12:04 AM
Fecha fin de curso: Friday, 21 June 2024, 11:59 PM

Introducción al Manejo y Análisis de Datos Ambientales en R. (OL_IDR2404)

R es un software libre que permite realizar análisis estadísticos, proporciona un amplio abanico de herramientas estadísticas (modelos lineales y no lineales, tests estadísticos, análisis de series temporales, algoritmos de clasificación y agrupamiento, etc.), una representación gráfica de alta calidad y permite realizar cálculos numéricos y elaboración de mapas con la información seleccionada.

R es además un lenguaje de programación Open Source, lo que permite que los usuarios lo desarrollen definiendo sus propias funciones. Desde sus inicios una extensa comunidad de usuarios y programadores de alto nivel contribuye a desarrollar nuevas funciones, paquetes y actualizaciones que son rápidamente accesibles a todo público de forma libre y gratuita

En el curso «Introducción al manejo y análisis de datos ambientales en R» aprenderemos a manejar R y RStudio desde nivel 0 de uso de la herramienta y a visualizar, analizar, calcular, representar cartográficamente y comunicar datos de carácter ambiental de manera eficaz. El dominio de R nos proporciona competencias para resolver problemas estadísticos de gran complejidad y por ello es el más utilizado en el campo científico.

Horas del curso: 60
Fecha inicio de curso: Wednesday, 10 April 2024, 12:00 AM
Fecha fin de curso: Friday, 31 May 2024, 11:59 PM

Power BI para profesionales del Medio Ambiente (OL_PBI2403)

Power BI es una herramienta de análisis y visualización de datos de Microsoft, que permite analizar datos de forma interactiva, rápida y eficiente, puede conectarse con otras herramientas como Excel, o Teams y facilita la toma de decisiones basadas en información precisa y actualizada.

En el campo del medio ambiente y la sostenibilidad, Power BI tiene un amplio potencial de uso, algunos ejemplos son: visualización y seguimiento de datos de contaminación, monitorización de huella de carbono o gasto energético, planificación en las estrategias de gestión de residuos, realización de documentación visual para informes de sostenibilidad etc.

El curso Power BI para profesionales del Medio Ambiente, tiene 50 horas de duración, que se estructura en 7 unidades. La primera parte reflexiona sobre cómo abordar la visualización así como la preparación de los datos que la sostendrán. La segunda parte, más práctica, introduce al alumnado en la utilización del conjunto Power BI con la consecución de un primer informe.

Horas del curso: 50
Fecha inicio de curso: Wednesday, 20 March 2024, 12:00 AM
Fecha fin de curso: Friday, 10 May 2024, 11:59 PM