Curso R – Acuicultura

CURSO INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS CON R PARA LA ACUICULTURA

05 – 30 DE JULIO 2022

MODALIDAD ONLINE – 100 % CLASES SINCRÓNICAS VIA ZOOM

POSTULACIONES Y MATRICULAS: AQUI

CONSULTAS: postgrado.r@pucv.cl

DESCRIPCIÓN GENERAL:
El curso Introducción al Análisis de datos con R para la Acuicultura tiene como propósito que los estudiantes desarrollen habilidades iniciales para realizar análisis de datos en acuicultura usando el lenguaje de programación R. Durante el curso se entregarán los fundamentos teóricos y prácticos de la ciencia moderna del análisis de datos en acuicultura, bajo el paradigma de la investigación reproducible. Los contenidos del curso se explican usando diferentes ejemplos y estudios de caso aplicados a la acuicultura.

OBJETIVOS DEL CURSO
Al finalizar el curso los alumnos serán capaces de usar el lenguaje de programación R para:
1 – Realizar análisis exploratorio de datos en acuicultura.
2 – Aplicar modelos básicos de inferencia estadística y modelamiento predictivo para el análisis de datos de acuicultura.

¿DÓNDE TRABAJAN LOS GRADUADOS DE NUESTROS CURSOS Y DIPLOMADOS?

CHILE: ADL Diagnostic, Aquabench, AquaGen, Blue Genomics Chile, Cargill Aqua Nutrition, Cermaq, CESSO E.I.R.L., Consultores independientes, Electroarnez, Empresas Aquachile, Fraunhofer Chile, Fundación Ciencia y Vida, Instituto de Investigaciones Agropecuarias de Chile (INIA), Invermar, Mowi, MultiX, Salmones Antártica, Salmones Camanchaca, Salmones de Chile, U. Adolfo Ibáñez, U. Arturo Prat, U. de Chile, U. de los Lagos, U. de Atacama, U. Austral de Chile, U. Católica de Temuco, U. Católica del Norte, U. de la Frontera, U de Valparaíso, Solver, Vitapro Chile, WSP Ambiental.

INTERNACIONAL: Argentina: Ministerio de Producción y Agroindustria de la Provincia de Río Negro; Bolivia: Consultor independiente; Colombia: U. Francisco de Paula Santander; Dubai: Pure Salmon; Ecuador: Agrantech, Alimentsa, Biomar, Cargill, GrupoAlmar, Produmar; México: Universidad de Nariño; U. Autónoma de Nayarit, Colegio de Postgraduados (Colpos); Perú: U. Nacional Jorge Basadre Grohmann, Consultor independiente.

REQUISITOS DE INGRESO
Estadística: Al menos un curso de estadística o similar aprobado de nivel universitario.
Programación básica con R: Deseable pero no es excluyente. Los alumnos sin experiencia previa en programación con R deben considerar 4 horas de estudio y autoaprendizaje por semana para poder alcanzar una comprensión avanzada de los objetivos de aprendizaje del curso.
Inglés: Los software R, Rstudio, Rmarkdwon y todas las librerías de análisis estadístico que se usarán en el curso solo están disponibles en inglés. Alumnos sin competencias de lectura en inglés no deberían tomar el curso.

DIRIGIDO A:
Estudiantes, profesionales o graduados relacionados con las ciencias de la acuicultura, incluyendo Acuicultores, Agropecuarios, Biólogos, Biólogos Marinos, Biotecnólogos, Ingenieros Pesqueros, Ingenieros Agrónomos, Oceanógrafos, Veterinarios,  Zootecnistas y otros con interés en acuicultura..

DURACIÓN: 40 HORAS (Sincrónicas: 20; Asincrónicas: 20).

HORARIOS: Martes (18:00 – 20:00 PM) y sábados de (10:00 AM – 14:00 PM)

VALOR: CLP $210.000 (Chilenos o residentes); US$250 (extranjeros).

FORMAS DE PAGO: Contado, Tarjeta de crédito o transferencia bancaria. Empresas pueden pagar mediante orden de compra.

CUERPO DOCENTE:  

JOSÉ ANDRÉS GALLARDO MATUS
Doctor en Ciencias por la Universidad de Chile.
Académico, investigador y consultor de empresas.
Profesor Adjunto de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.

MARÍA ANGÉLICA RUEDA CALDERÓN
Doctora en Ciencias Agropecuarias por la Universidad Nacional de Córdoba, Argentina.
Investigadora y consultora de empresas.
Investigadora post-doctoral de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.

CONTENIDOS:
Clase 1. Introducción a la Programación con R y Rstudio.
Clase 2. Variables aleatorias continuas y discretas.
Clase 3. Análisis exploratorio de datos con ggplot2.
Clase 4. Manipulación de datos con dplyr.
Clase 5. Inferencia estadística.
Clase 6. Análisis de varianza.
Clase 7. Variables aleatorias categóricas y pruebas no paramétricas.
Clase 8. Análisis de regresión lineal simple.
Clase 9. Análisis de regresión logística.
Clase 10. Análisis de sobrevivencia.

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