Resumen

Una parte importante de la información generada por empresas, gobiernos y la academia posee una dimensión espacial. El análisis de estos datos permite estudiar la distribución geográfica de diversos fenómenos, identificar patrones y relaciones espaciales, y apoyar la toma de decisiones en múltiples ámbitos. En este taller se presentarán herramientas fundamentales para el manejo de datos geoespaciales en Python, así como algunos métodos de análisis espacial, mediante aplicaciones prácticas basadas en datos reales.

Programa del curso:

1. Representación de datos geoespaciales (1 hora)
2. Geoprocesamiento y análisis espacial (2 horas)
3. Autocorrelación espacial (1 hora)
4. Algoritmos de regionalización (1 hora)
5. Interpolación espacial (1 horas)

Bibliografía

• Anselin, L. (2005). Exploring Spatial Data with GeoData: A Workbook.
• Rey, S.J., Arribas-Bel, D., & Woolf, L.J. (2023) Geographic Data Science with Python. CRS Press.

Modalidad (presencial / virtual)

Presencial y Virtual (pueden acceder participantes en línea).

Prerrequisitos de los asistentes al curso

Conceptos básicos de estadística y de modelación de problemas de programación entera mixta

Llevar laptop o tablet.