Docentes

1 /

Temario

La estructura de los contenidos ha sido diseñada por los mejores profesionales del sector en Diplomado en Programas Informáticos para el Seguimiento de Fauna, con una amplia trayectoria y reconocido prestigio en la profesión, avalada por el volumen de casos revisados, estudiados y diagnosticados, y con amplio dominio de las nuevas tecnologías aplicadas a ##el/la## Veterinaria.    

Contamos con el programa científico más completo y actualizado del mercado. Buscamos la excelencia y que tú también la logres” 

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 (pointtransect) 

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. Semi-normal 
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 

Esta formación te permitirá avanzar en tu carrera de una manera cómoda”