Máster de Formación Permanente en
Tecnologías de la Información Geográfica y Ciencia de Datos Espaciales

Plan de estudios Desplegar temario

• El Máster de Formación Permanente en Tecnologías de la Información Geográfica y Ciencia de Datos Espaciales está estructurado en 2 años académicos, donde cada año se llevan a cabo 5 módulos de 6 ECTS cada uno.

  ECTS

  

  El máster presenta una estructura modular que incluye la posibilidad de matricularse de forma independiente a las siguientes titulaciones:

  · Diploma de Especialización en Tecnologías de la Información Geográfica
  · Diploma de Experto en Ciencia de Datos Espaciales

• Sistemas de información geográfica

  6 ECTS

  Este módulo introduce los aspectos generales de los sistemas de información geográfica (naturaleza, terminología y componentes clave), así como la variedad de sus aplicaciones. A lo largo del módulo, también se presentarán las dos grandes estructuras de datos en un SIG (vectorial y ráster) y cómo gestionarlos (carga, visualización, simbolización, creación y análisis elemental) con un software SIG. Asimismo, se mostrarán los procesos básicos para el diseño de un modelo de datos para un SIG.

  Competencias

  ·  Entender qué son los sistemas de información geográfica y cuáles son sus componentes.
  ·  Aprender qué son los sistemas de referencia espacial y saber identificar los más utilizados en el mundo de los SIG.
  ·  Transformar o reproyectar entre sistemas de referencia espaciales.
  ·  Conocer las características y aplicaciones de las estructuras de datos vectorial y ráster.
  ·  Saber diseñar un modelo de datos para una base de datos SIG: abstracción de la realidad a un modelo de datos.
  ·  Conocer las funciones básicas de un software SIG para la carga, visualización (geometrías y atributos) y simbolización de datos geográficos.
  ·  Crear y gestionar una base de datos SIG en formato GeoPackage.
  ·  Adquirir la capacidad para digitalizar datos vectoriales y codificar sus atributos alfanuméricos.
  ·  Dominar el proceso de transformación entre estructuras de datos: vectorial a ráster, y viceversa.
  ·  Conocer las operaciones elementales de geoprocesamiento en un SIG.

  Contenido

  ·  Tema 1. ¿Qué son los SIG?
  ·  Tema 2. Principios básicos de geodesia
  ·  Tema 3. Los modelos de datos en SIG
  ·  Tema 4. Estructuras de datos vectoriales
  ·  Tema 5. Estructuras de datos ráster
  ·  Tema 6. Los SIG en organizaciones: estructura y herramientas
  ·  Tema 7: Uso y tendencias de los SIG

• Fuentes y formatos de datos

  6 ECTS

  El módulo examina todos aquellos aspectos relacionados con las fuentes de datos SIG centrándose en la naturaleza de los distintos tipos de datos geográficos, la búsqueda en la red y la integración en un SIG. A lo largo del módulo, se identificarán los principales formatos de datos, la importancia de los metadatos, el uso de estándares para intercambio de información geográfica y se trabajará con diferentes tipos de datos geográficos.

  Competencias

  ·  Conocer los principales tipos y formatos de datos geoespaciales y su aplicación en cada caso.
  ·  Identificar y conocer los usos y funciones de los principales estándares para intercambio de información propuestos por el Open Geospatial Consortium.
  ·  Identificar y buscar los datos que necesitamos para un proyecto SIG: Búsqueda en catálogos de datos.
  ·  Consultar metadatos.
  ·  Conocer que son los datos abiertos, licencias de uso y como integrarlos en un SIG.
  ·  Adquirir una visión general de los Big Data y su integración en un SIG.
  ·  Utilizar catálogos de imágenes de satélite.
  ·  Procesar imágenes de satélites.

  Contenidos

  ·  Tema 1. Introducción a los datos geoespaciales
  ·  Tema 2. Los GPS
  ·  Tema 3. La Teledetección
  ·  Tema 4. La adquisición de datos Lidar
  ·  Tema 5. Fuentes de datos secundarias
  ·  Tema 6. La búsqueda y la obtención de datos en la red

• Bases de datos espaciales

  6 ECTS

  Sin unos datos bien estructurados, la información que puede extraerse es muy reducida, ser de difícil acceso (costosa) e, incluso, puede hacer que un sistema de información no se utilice y finalmente se abandone. El módulo ayudará a comprender cómo se estructuran los datos, tanto alfanuméricos como espaciales. Ofrecerá herramientas y capacidad para que, al finalizarlo, se puedan diseñar y mantener bases de datos tanto geográficas como tradicionales.

  Competencias

  ·  Interpretar el papel de las bases de datos en los SIG.
  ·  Obtener información acerca de las características distintivas del modelo relacional.
  ·  Diseñar un modelo lógico de base de datos a partir de un enunciado textual.
  ·  Diseñar un modelo físico de bases de datos a partir de un diseño lógico.
  ·  Utilizar los comandos de consulta de bases de datos.
  ·  Realizar consultas espaciales utilizando las funciones de PostGIS.

  Contenidos

  ·  Tema 1: Aspectos generales de las bases de datos y teoría del modelo relacional
  ·  Tema 2: Diseño de bases de datos
  ·  Tema 3: SIG y bases de datos

• Análisis Exploratorio de Datos Espaciales (ESDA)

  6 ECTS

  A lo largo del módulo, se verán un conjunto de técnicas y procedimientos para analizar e investigar conjuntos de datos con el objetivo de descubrir patrones, detectar anomalías, contrastar hipótesis y, en definitiva, conocer más y mejor las variables que conforman un conjunto de datos y las relaciones que se establecen entre ellas. También se centrará la atención en los diferentes procesos relacionados con la preparación de los datos y la corrección de errores para un análisis exploratorio de datos óptimo y exitoso.

  Competencias

  ·  Conocer y adquirir conocimiento en el entorno de trabajo de R y RStudio.
  ·  Conocer el flujo de trabajo y los procesos relacionados con la limpieza y preparación de los datos.
  ·  Entender la estructura y la composición de los datos.
  ·  Dominar las funciones y las técnicas de diseño de gráficos.
  ·  Conocer qué tipo de representación se adecúa más a cada tipo de variable.
  ·  Conocer y adquirir conocimiento en el entorno de trabajo de GeoDa.
  ·  Dominar la técnica de identificación de patrones espaciales de distribución de un fenómeno o variable.

  Contenidos

  ·  Tema 1. Contextualizando el análisis exploratorio de datos
  ·  Tema 2. La preparación o transformación de los datos
  ·  Tema 3. Análisis exploratorio de datos espaciales

• Visualización de datos

  6 ECTS

  Este módulo explora los principios básicos del diseño cartográfico y la visualización de datos. Se mostrarán las bases de la comunicación visual (forma, color, tipografía...) de cualquier tipo de información y, especialmente, de los datos geográficos. El objetivo del módulo es aprender a representar los datos de forma efectiva para comunicar los resultados de un análisis o proyecto. Se trabajará con diferentes formatos de datos (estáticos, 3D, temporales...), así como posibles salidas cartográficas como el mapa web, el storymap, el mapa estático o papel o la infografía.

  Competencias

  ·  Aprender a representar y visualizar los datos de forma efectiva.
  ·  Conocer las reglas básicas de etiquetado.
  ·  Diseñar y crear una composición de mapa.
  ·  Saber trabajar y simbolizar datos temporales y datos 3D.
  ·  Ser capaz de aplicar las técnicas de storytelling o narrativa a partir de mapas y otros recursos de comunicación.
  ·  Saber trabajar en distintos tipos salidas cartográficas: mapa web, story map, mapa estático o infografías.
  ·  Entender el funcionamiento y la representación de la cartografía en la web.

  Contenidos

  ·  Tema 1. La visualización de datos y el diseño cartográfico
  ·  Tema 2. Conceptos básicos de la visualización de datos
  ·  Tema 3. La composición y la jerarquía visual
  ·  Tema 4. Cartografía base y cartografía temática
  ·  Tema 5. Visualizaciones 3D y 4D
  ·  Tema 6. Cartografia en la web y storytelling con mapas

• Análisis geográfico

  6 ECTS

  Este módulo introduce los aspectos generales de las operaciones de análisis espacial en los sistemas de información geográfica. A lo largo de este módulo, se mostrarán las técnicas, procesos y métodos aplicados al análisis geoespacial y, en concreto, la interpolación de superficies, la evaluación multicriterio, la localización óptima, el análisis y la gestión de redes y análisis del coste-distancia, entre otros.

  Competencias

  ·  Interpretar la lógica y el funcionamiento de las operaciones de análisis espacial.
  ·  Diseñar y construir un modelo cartográfico para documentar un proceso de análisis espacial.
  ·  Aplicar operaciones y procesos de análisis ráster: álgebra de mapas, análisis basado en la distancia, análisis coste-distancia.
  ·  Aplicar operaciones y geoprocesos de análisis vectorial: Análisis multicriterio, capacidad de acogida del territorio, localización óptima.
  ·  Dominar el flujo de trabajo y herramientas propias del análisis de redes.
  ·  Interpolar datos para la creación de superficies continuas ráster.

  Contenidos

  ·  Tema 1: Introducción y documentación de análisis geográfico
  ·  Tema 2: Operaciones de análisis de datos ráster
  ·  Tema 3: Operaciones con capas vectoriales y de geoprocesamiento
  ·  Tema 4: El análisis de redes
  ·  Tema 5: La interpolación de datos

• Análisis de datos espaciales con R y RStudio

  6 ECTS

  A lo largo del módulo, se trabajará con el entorno y el lenguaje de programación de R y RStudio, uno de los dos grandes lenguajes (junto a Python) en el ámbito de la ciencia de datos y, por extensión, del análisis geográfico. Se profundizará en el conocimiento del uso de R y de los principales paquetes para la gestión y análisis de los datos geográficos o espaciales.

  Competencias

  ·  Potenciar la capacidad de pensar de forma espacial.
  ·  Adquirir la capacidad de dar solución a problemas espaciales concretos.
  ·  Dominar el flujo de trabajo y las funciones básicas de obtención y preparación de datos.
  ·  Entender la estructura y la composición de los datos.
  ·  Utilizar el lenguaje de programación R como un sistema de información geográfica.
  ·  Dominar el flujo de trabajo y las funciones básicas para el análisis geográfico vectorial con R.
  ·  Dominar el flujo de trabajo y las funciones básicas de los paquetes de R para el análisis geográfico ráster.
  ·  Potenciar la capacidad de comunicar un proyecto de análisis espacial, a través de la cartografía, gráficos y las composiciones de mapas.

  Contenidos

  ·  Tema 1. Contextualizando el análisis geográfico con R
  ·  Tema 2. La gestión de los datos espaciales en R
  ·  Tema 3. Análisis espacial vectorial con R
  ·  Tema 4. Análisis espacial ráster con R

• Programación y análisis de datos espaciales con Python

  6 ECTS

  En este módulo se realizará una introducción al lenguaje de programación Python, uno de los más utilizados para la programación de scripts en el ámbito de la ciencia de datos, y se trabajará con librerías especializadas en el análisis geográfico. Se aprenderá a utilizar PyQGIS, la librería Python para la ejecución de rutinas dentro del software QGIS.

  Competencias

  ·  Desarrollar algoritmos en Python.
  ·  Apreciar la versatilidad del lenguaje y comprender sus características principales.
  ·  Desarrollar un código bien documentado y de fácil lectura.
  ·  Conocer los módulos y las librerías básicas para incorporar capacidades de análisis espacial en Python.
  ·  Llevar a cabo geoprocesos de análisis espacial en Python.

  Contenidos

  ·  Tema 1: Introducción a Python
  ·  Tema 2: El lenguaje
  ·  Tema 3: Operaciones espaciales
  ·  Tema 4: Scripting con QGIS

• Análisis y visualización de datos para la Observación de la Tierra

  6 ECTS

  En este módulo se mostrarán diferentes APIs y librerías que nos permitirán sistematizar la búsqueda y obtención de imágenes Sentinel y Landsat, así como llevar a cabo su análisis visual y estadístico. También se profundizará en el desarrollo de scripts en Python para extraer información sobre estas imágenes y llevar a cabo procesos de clasificación. Por último, se trabajará con la plataforma Google Earth Engine (GEE) a través de la cual podremos implementar scripts para el análisis y la visualización de extensos catálogos de imágenes.

  Competencias

  ·  Automatizar procesos para la búsqueda y obtención de imágenes.
  ·  Utilizar librerías para el análisis visual y estadístico de las imágenes.
  ·  Crear scripts en Python para el procesado y clasificación de imágenes.
  ·  Analizar series de datos con Google Earth Engine.

  Contenidos

  ·  Tema 1. Obtención de imágenes de satélite
  ·  Tema 2. Exploración, visualización e interpretación de imágenes
  ·  Tema 3. Clasificación de imágenes y detección cambios
  ·  Tema 4. Ejecución de procesos en la nube

• Trabajo Final de Máster

  6 ECTS

  Proyecto que se debe realizar al final del segundo curso del Máster en Tecnologías de la Información Geográfica y Ciencia de Datos Espaciales. El TFM está pensado para que el alumnado realice un trabajo individual de síntesis de los conocimientos adquiridos a lo largo del programa.