Curso de análisis geográfico con Python y librerías geoespaciales

Descripción

El curso de análisis geográfico con Python y librerías geoespaciales es una introducción práctica al uso de Python en el campo del análisis geográfico y la ciencia de datos . Los estudiantes aprenderán a utilizar diversas bibliotecas geoespaciales de Python, como GeoPandas, Shapely y Folium, para realizar tareas de manipulación, análisis y visualización de datos geográficos. A lo largo del curso, se abordarán conceptos clave de la ciencia de datos y se aplicarán a datos espaciales del mundo real.

Dirigido a

Este curso está diseñado para alumnos con conocimientos básicos sobre análisis geográfico y manejo de Sistemas de Información Geográfica (SIG) que deseen dominar el uso de Python como una herramienta clave en el campo del análisis geoespacial.

Si eres estudiante de ciencias ambientales, geografía, ingeniería geoespacial, análisis urbano o si eres un profesional apasionado por la exploración de datos espaciales, este curso te brindará las habilidades y conocimientos necesarios para llevar tus proyectos al siguiente nivel.

Conocimientos y requisitos previos

• Recomendamos tener conocimientos básicos sobre formatos de datos cartográficos, sistemas de referencia de coordenadas y conceptos sencillos sobre SIG.
• No es necesario tener conocimientos previos de Python.
• Se requiere experiencia previa en el uso de plataformas web y navegación por Internet

Programa Formación

Objetivos del Curso

Al finalizar este curso, estarás listo para utilizar Python y sus librerías geoespaciales en proyectos de ciencia de datos y análisis geográfico.

• Adquirir una sólida base de conocimientos en el lenguaje de programación Python.
• Explorar y dominar las librerías geoespaciales de Python para potenciar tus análisis geográficos.
• Aprender las mejores prácticas en programación, desde la configuración de entornos hasta el uso de editores de código avanzados y plataformas de desarrollo.
• Manipular, limpiar y analizar datos geoespaciales vectoriales y ráster utilizando librerías como GeoPandas, Shapely, Fiona y GDAL.
• Realizar análisis espaciales avanzados, incluyendo cálculos de proximidad, agregación de datos y generación de mapas temáticos.
• Crear visualizaciones geoespaciales impresionantes y efectivas utilizando librerías como Folium, ipyleaflet y KeplerGL.
• Explorar casos de uso prácticos en diversos campos, como la planificación urbana y la gestión de recursos naturales, para aplicar tus habilidades en proyectos reales.
• Desarrollar la capacidad de trabajar con grandes conjuntos de datos espaciales y superar los desafíos comunes en la manipulación y análisis de datos geográficos.

¡No te pierdas esta oportunidad de desbloquear el potencial de Python en el mundo espacial y obtener información valiosa a partir de datos geográficos!