Diplomado en Programas Informáticos para el Seguimiento de Fauna

Diplomado

Online

$ 659.995 IVA inc.

Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    300h

  • Duración

    2 Meses

  • Inicio

    Fechas disponibles

  • Campus online

  • Clases virtuales

TECH - Universidad Tecnológica

Los sistemas de información geográfica (SIG o GIS) son una de las tecnologías en auge capaces de analizar y representar la información territorial vinculada a la distribución de las especies y los muestreos ejecutados en campo. A partir de un software SIG, incluso implementándolos con recursos adicionales (como la programación o la estadística), es posible representar los datos de campo, analizarlos metodológicamente, hacer simulaciones de distribución, evaluar la aptitud que ofrece el territorio o predecir
la manera en la que se movilizarán los individuos.

Para ello, es necesario contar con datos cartográficos que permitan visualizar información ligada a las especies, sus distribuciones o ambientes naturales. Citas, rastros, límites de Espacios Naturales Protegidos o recursos naturales son algunos
de los elementos clave para visualizar y gestionar la información de distribución de nuestras especies.

Información importante

Documentación

  • 198diplomado-programas-informaticos-seguimiento-fauna.pdf

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

comienzo

Online

comienzo

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

A tener en cuenta

Objetivos generales

Š Conocer el potencial de los sistemas de información geográfica dentro de la gestión de datos de distribución de especies, sus entornos y sus estrategias de seguimiento
Š Manejar el software QGIS para la gestión de datos de muestreo en campo
Š Analizar los datos territoriales disponibles para obtener mapas estratégicos que cumplan funciones específicas dentro de la gestión de especies

Objetivos específicos

Š Conocer las funciones clave que ofrecen los sistemas de información geográfica
Š Gestionar las herramientas de simbología y geoprocesamiento básicas de análisis en QGIS
Š Establecer metodologías cartográficas para gestionar parcelas territoriales de análisis y seguimiento de especies

El Diplomado en Programas Informáticos para el Seguimiento de Fauna está orientado a facilitar la actuación del profesional dedicado a la veterinaria, con los últimos avances y las estrategias más novedosas en el sector.

Este Diplomado en Programas Informáticos para el Seguimiento de Fauna contiene el programa científico más completo y actualizado del mercado.

Tras la superación de la evaluación, el alumno recibirá por correo postal* con acuse de recibo su correspondiente título de Diplomado emitido por TECH Universidad Tecnológica.

El título expedido por TECH Universidad Tecnológica expresará la calificación que haya obtenido en el Diplomado, y reunirá los requisitos comúnmente exigidos por las bolsas de trabajo, oposiciones y comités evaluadores de carreras profesionales.

Título: Diplomado en Programas Informáticos para el Seguimiento de Fauna
N.º Horas Oficiales: 300 h.

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Opiniones

Materias

  • Sistemas de Información
  • Fauna
  • Distribución
  • Gestión
  • SIG
  • Estadística
  • Desviación
  • Informáticos
  • Gestión de fauna

Profesores

Marisa  Pérez Fernández

Marisa Pérez Fernández

Profesor

Roberto Matellanes Ferreras

Roberto Matellanes Ferreras

Profesor

Temario

Módulo 1. Gestión territorial de especies mediante sistemas de información geográfica en QGIS

1.1. Introducción a los sistemas de información geográfica (SIG)

1.1.1. Introducción a los sistemas de información geográfica
1.1.2. Formatos de archivos cartográficos para el análisis de especies
1.1.3. Principales análisis de geoprocesamiento para la gestión de especies

1.2. Sistemas de referencia en archivos cartográficos

1.2.1. La importancia de los sistemas de referencia en la visualización y precisión de los datos de campo ligados a distribución de especies
1.2.2. Ejemplos de correcta e incorrecta gestión de datos en el ámbito de las especies

1.3. Interfaz de QGIS

1.3.1. Introducción a QGIS
1.3.2. Interfaz y secciones objeto de análisis y representación de datos

1.4. Visualización y representación de datos en QGIS

1.4.1. Visualización de datos cartográficos en QGIS
1.4.2. Tablas de atributos para la consulta y documentación de la información
1.4.3. Simbología para la representación de datos

1.5. Plugins del entorno QGIS para la obtención de cartografía de especies y sus análisis

1.5.1. Plugins en el entorno de QGIS
1.5.2. Plugin GBIF
1.5.3. Plugin Natusfera
1.5.4. Plugin Species Explorer
1.5.5. Plataformas de ciencia ciudadana y otros plugins de análisis

1.6. Gestión cartográfica de parcelas de muestreo y seguimiento en campo

1.6.1. Planificación geométrica de parcelas y mallas de muestreo
1.6.2. Representación de datos de distribución, datos muestreos y transectos en campo

1.7. Mapas de riqueza de especies y esfuerzos

1.7.1. Análisis de datos de riqueza de especies
1.7.2. Representación de mapas de riqueza
1.7.3. Análisis de datos de esfuerzos
1.7.4. Representación de mapas de esfuerzos

1.8. Ejemplo práctico: análisis multicriterio para la obtención de mapas de aptitud de especies

1.8.1. Introducción a las aplicaciones de los mapas de aptitud territorial
1.8.2. Análisis de variables ambientales ligadas a la especie
1.8.3. Análisis de valores de aptitud para las variables
1.8.4. Elaboración de mapas de aptitud territorial para especies

1.9. Creación de corredores ecológicos para la distribución de especies

1.9.1. Introducción a las estrategias de conectividad de espacios para la creación de corredores ecológicos
1.9.2. Mapas de resistencia y fricción vs. Mapas de aptitud
1.9.3. Identificación de puntos de conectividad
1.9.4. Elaboración de corredores ecológicos para distribución de especies

1.10. Consideraciones para la toma de datos en campo

1.10.1. Tecnologías disponibles
1.10.2. Configuración de dispositivos antes de la toma de datos
1.10.3. Consideraciones técnicas en la documentación de la información
1.10.4. Consideraciones según la escala de trabajo

Módulo 2. Programas informáticos en la gestión de fauna: Statistica y Distance

2.1. Statistica: estadística descriptiva

2.1.1. Introducción
2.1.2. Estadísticos

2.1.2.1. Tamaño muestral
2.1.2.2. Media
2.1.2.3. Moda
2.1.2.4. Desviación estándar
2.1.2.5. Coeficiente de variación
2.1.2.6. Varianza

2.1.3. Aplicación en Statistica

2.2. Statistica: probabilidad y significación estadística

2.2.1. Probabilidad
2.2.2. Significación estadística
2.2.3. Distribuciones

2.2.3.1. Transformaciones

2.3. Statistica: pruebas estadísticas

2.3.1. Una muestra

2.3.1.1. Chi-cuadrado
2.3.1.2. Binomial
2.3.1.3. Rachas

2.3.2. Dos muestras relacionadas

2.3.2.1. Wilcoxon
2.3.2.2. Signos
2.3.2.3. McNemar

2.3.3. Dos muestras independientes

2.3.3.1. U de Mann-Whitney
2.3.3.2. Kolmogorov-Smirnov
2.3.3.3. Reacciones extremas de Moses
2.3.3.4. Rachas (Wald-Wolfowitz)

2.3.4. Varias muestras independientes

2.3.4.1. H de Kruskal-Wallis
2.3.4.2. Mediana

2.3.5. Varias muestras relacionadas

2.3.5.1. Friedman
2.3.5.2. W de Kendall
2.3.5.3. Q de Cochran

2.4. Statistica: regresiones

2.4.1. La regresión lineal
2.4.2. Asunciones

2.4.2.1. Análisis de los residuos
2.4.2.2. Ausencia de colinealidad
2.4.2.3. Elección del número de variables

2.5. Statistica: análisis de varianza (ANOVA)

2.5.1. Requerimientos
2.5.2. Test post-hoc
2.5.3. Modelos

2.5.3.1. De efectos fijas
2.5.3.2. De efectos aleatorios
2.5.3.3. Mixtos

2.5.4. Anova encajado
2.5.5. Análisis de la covarianza
2.5.6. ANOVA de medidas repetidas

2.6. Statistica: importación de datos

2.6.1. Importación de datos
2.6.2. Introducción de datos

2.7. Statistica: definición de variables

2.7.1. Cualitativas

2.7.1.1. Atributos
2.7.1.2. Ordinales

2.7.2. Cuantitativas

2.7.2.1. Discretas
2.7.2.2. Continuas

2.7.3. Aplicación en Statistica

2.8. Distance: introducción

2.8.1. Tipos de transectos

2.8.1.1. Lineal (Line Transect)
2.8.1.2. Puntos (Point Transect)

2.8.2. Cálculo de distancias

2.8.2.1. Radial
2.8.2.2. Perpendicular

2.8.3. Objetos

2.8.3.1. Individuales
2.8.3.2. Grupales (Clusters)

2.8.4. Función de detección

2.8.4.1. Criterios de elección
2.8.4.2. Funciones clave

2.8.4.2.1. Uniforme
2.8.4.2.2. Seminormal
2.8.4.2.3. Exponencial negativa
2.8.4.2.4. De tasa de riesgo

2.9. Distance. Aproximación

2.9.1. AIC

2.9.1.1. Limitaciones

2.9.2. Análisis de datos
2.9.3. Estratificación

2.10. Distance. Ejemplo

2.10.1. Introducción de datos
2.10.2. Configuración del análisis
2.10.3. Truncamiento
2.10.4. Agrupación de datos
2.10.5. Estratificación
2.10.6. Validación de resultados

Diplomado en Programas Informáticos para el Seguimiento de Fauna

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