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CURSO:CIENCIA DE DATOS GEOESPACIALES
TRADUCCION:GEOSPATIAL DATA SCIENCE
SIGLA:IMT2118
CREDITOS:10
MODULOS:03 (02 CATEDRAS Y 01 AYUDANTIA)
CARACTER:OPTATIVO
TIPO:CATEDRA
CALIFICACION:ESTANDAR
PALABRAS CLAVE:CIENCIA DE DATOS, ANALISIS ESPACIAL, PROGRAMACION GEOESPACIAL
NIVEL FORMATIVO:PREGRADO


I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO

En este curso los estudiantes aprenderan las teorias fundamentales, metodos estadisticos, modelos matematicos y herramientas de computacion necesarias para trabajar con datos geoespaciales de diversos tipos y volumenes, y aplicarlos al estudio y analisis de problematicas de la ciencia, ingenieria y sociedad, a nivel global y regional. Para dar un sentido practico a dichos conocimientos, los estudiantes trabajaran directamente con software de codigo abierto y herramientas de programacion para la captura, manipulacion, visualizacion, transformacion y analisis de datos geoespaciales de distintos tipos. La evaluacion del curso se realizara a traves de talleres practicos de analisis computacional de datos geoespaciales, tareas individuales de desarrollo de problemas, y un proyecto de aplicacion de ciencia de datos geoespaciales.


II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE

1.Analizar la relevancia y utilidad de la ciencia de datos geoespaciales para la ciencia, ingenieria y sociedad.

2.Explicar los fundamentos teoricos y matematicos de los datos georreferenciados, sistemas de informacion geografica y analisis espacial.

3.Utilizar softwares de informacion geografica (SIG) y herramientas de programacion para la captura, manipulacion, visualizacion y transformacion de datos geoespaciales de diverso tipo y origen.

4.Aplicar tecnicas de analisis exploratorio de datos y metodos estadisticos para la caracterizacion y modelamiento de datos geoespaciales.

5.Proponer metodologias de analisis estadistico y computacional para el estudio y caracterizacion de problematicas en el ambito la ciencia de datos geoespaciales.


III.CONTENIDOS

1.Introduccion a los datos geoespaciales
1.1.Sistemas de referenciacion geografica
1.2.Tipos de datos geoespaciales.
1.3.Herramientas computacionales para analisis de datos geoespaciales

2.Acceso y manipulacion de datos geoespaciales
2.1.Importacion y exportacion de datos geoespaciales en diversos formatos
2.2.Operacion de datos vectoriales y raster.
2.3.Geocodificacion directa y reversa.

3.Analisis exploratorio de datos geoespaciales.
3.1.Estadisticas descriptivas.
3.2.Visualizacion de datos geoespaciales.
3.3.Autocorrelaciones espaciales.

4.Metodos estadisticos de analisis geoespacial.
4.1.Analisis de patrones espaciales.
4.2.Modelos de aglomeracion espacial.
4.3.Modelos de regresion geoespaciales

5.Aplicaciones del analisis de datos geoespaciales
5.1.Casos de estudio en ingenieria y ciencias
5.2.Desarrollo de proyecto de aplicacion


IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS

-Clases expositivas.

-Talleres practicos de analisis computacional de datos geoespaciales.

-Tareas individuales de desarrollo de problemas.

-Proyecto de aplicacion de ciencia de datos geoespaciales.


V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

-Talleres practicos de analisis computacional de datos geoespaciales: 20%

-Tareas individuales de desarrollo de problemas: 50%

-Proyecto de aplicacion de ciencia de datos geoespaciales: 30%


VI.BIBLIOGRAFIA

Minima

Kainz, W. ?The Mathematics of GIS?, University of Vienna, 2010.

Lawhead, J. ?Learning Geospatial Analysis with Python?, PACKT, 3? edicion, 2019.

McKinney, W. ?Python for data analysis: Data wrangling with Pandas, NumPy, and IPython?. O'Reilly Media, 2da edicion, 2017.

QGIS.org.?QGIS 3.10 User Guide?, https://docs.qgis.org/3.10/es/docs/user_manual/ , 2020.


Complementaria

Brunsdon, C., & Singleton, A. ?Geocomputation: A Practical Primer?, SAGE, 2015.

Graser, A. ?Learning QGIS?, PACKT, 3? edicion, 2016.

O`Neil, C. & Schutt, R. ?Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline?, O?Reilly, 2014.

Singleton, A., & Arribas-Bel, D. ?Geographic Data Science?, Geographical Analysis, 2019.


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
ESCUELA DE INGENIERIA/ JUNIO 2020