Fecha: 16 de noviembre – 6 de diciembre de 2026 (3 semanas)

Horas contacto: 5 horas
 
Recurso: Lanselotte Oliveras Vega, MS. Asistente de proyectos estadísticos, Instituto de Estadísticas de Puerto Rico

Prerrequisitos:
• Conocimientos básicos de estadísticas
• Manejo básico de programas de análisis estadísticos
• Conexión a internet
• Acceso a computadora
   o 8 GB RAM (o más)
   o 2 GB memoria
   O Sistemas operativos: Windows 10/11 64-bit+ o macOS 14 (Sonoma)+
• Conocimiento intermedio de R y RStudio
    o Privilegios de administrador para instalar R (versión 4.6.1 o más reciente).
    o Privilegios de administrador para instalar RStudio Desktop (versión 2026.08.01 o más reciente).

Descripción:
Este taller está diseñado para proporcionar a los participantes una introducción a los Sistemas de Información Geográfica (SIG o GIS, por sus siglas en inglés) utilizando el lenguaje de programación R. Durante la sesión, los participantes aprenderán las bases de la manipulación, visualización y análisis básico de datos espaciales, centrándose en cómo estas técnicas pueden apoyar la toma de decisiones informadas en función de la geografía y la demografía. A lo largo del taller, se utilizarán ejemplos prácticos y ejercicios interactivos para explorar el potencial de R en el ámbito de los GIS, permitiendo a los asistentes desarrollar habilidades esenciales para gestionar y analizar datos espaciales de manera efectiva.

Objetivos:
• Familiarizar a los participantes con los conceptos básicos de SIG y su aplicación en la planificación urbana, la epidemiología y la demografía.
• Enseñar el manejo y manipulación de datos espaciales en R, incluyendo la importación, exportación.
• Desarrollar habilidades en la visualización de datos espaciales, utilizando librerías de R como ggplot2 y mapview para crear mapas temáticos e interactivos.
• Introducir a los participantes a las técnicas básicas de geoprocesamiento en R.

Referencias:
• An Introduction to Spatial Data Analysis and Statistics: A Course in R
• Intro to GIS and Spatial Analysis
• Analyzing US Census Data: Methods, Maps, and Models in R

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