El desarrollo de los sistemas de información en cuanto a su capacidad de procesar datos y de convertir imágenes en información cuantitativa motivan un uso de manera creciente de información georeferenciada. Se ,espera un uso creciente de estas herramientas en la medida que los instrumentos asociados al proceso de georeferenciación (satélites, sistemas de carga de datos, scanners, telefonía, etc.) mejoren en su capacidad de poner a disposición esta información. En adición al elemento analítico se encuentra la mejora en la capacidad explicativa de los problemas en estudio a partir de su exposición en la forma de mapas.

Este proceso tecnológico se ve muy favorecido por la incorporación de nuevos paradigmas para el análisis de datos que surge de lenguajes con gran flexibilIdad como Python. Especialmente, para ese lenguaje, se han desarrollado en los últimos años varias librerías que permiten la explotación de los datos georeferenciados.

En este contexto resulta importante generar un ámbito de discusión sobre las posibilidades de utilizar ese lenguaje en temas asociados a visualizar información georeferenciada.

OBJETIVO DEL CURSO
Realizar una presentación introductoria de algunos instrumentos disponibles en Python para visualizar información socioeconómica georeferenciada.

DESTINATARIOS
Docentes-investigadores, docentes, becarios, maestrandos o doctorandos, así como todo otro interesado en la temática.

PROFESOR
Dr. Facundo L. Crosta

PROGRAMA

1. Motivación
2. Elementos conceptuales de georeferenciación
3. Aspectos computacionales de los datos georeferenciados
4. De los conceptos a la medición (Python): estructuras fundamentales
5. Mapas

MODALIDAD
Presencial.

METODOLOGÍA
Presentación en formato seminario de materiales ad-hoc.

MATRÍCULA
Los docentes, docentes-investigadores, y alumnos de grado o posgrado de la FCE-UNLP contarán con una beca total.