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ECTS credits
ECTS credits: 3ECTS Hours Rules/Memories
Hours of tutorials: 3
Expository Class: 9
Interactive Classroom: 12
Total: 24Use languages
Spanish, GalicianType:
Ordinary subject Master’s Degree RD 1393/2007 - 822/2021Departments:
Agroforestry EngineeringAreas:
Cartographic Engineering, Geodesy and PhotogrammetryCenter
Higher Polytechnic Engineering SchoolCall:
First SemesterTeaching:
With teachingEnrolment:
Enrollable | 1st year (Yes) -
This course is intended to introduce students to the processing of large volumes of data (be it spatial or aspatial), with a strong emphasis on replicability of analysis. After successfully passing this course, students should be able to:
- Import, curate and analyze large volumes of spatial and aspatial data.
- Guarantee replicability of analyses.
- Produce publication-quality maps and graphics.
- Fit basic statistical models.
Basic contents included in the programme documentation:
- Analysis reproducibility and replicability: concept, pertinence, tools.
- Introduction to data science.
- Use of R analysis language.
- Interactions between statistical and spatial analysis tools.
These basic contents are developed along the course duration along 14 sessions of 1.5 hours of duration (0.5 h of theoretical contents and 1 h of practical contents):- Introduction.
- Initial setup of the workspace.
- Data import and export.
- Data wrangling.
- Graphics output: ggplot2.
- Graphics export.
- Vector spatial data: sf.
- Raster spatial data: terra.
- Map output: tmap, leaflet.
- Statistical inference.
- Linear models (I).
- Linear models (II).
- Classification methods.
- Spatial interpolation.
Bibliografía básica
- Wilke, C.O. (2019). Fundamentals of Data Visualization. O’Reilly Media, Inc.
- Lovelace, R., Nowosad, J., Muenchow, J. (2019). Geocomputation with R. CRC Press.
- Bivand, R.S., Pebesma, E.J., Gómez-Rubio, V. (2013). Applied Spatial Data Analysis with R. Springer.
- Fox, J., Weisberg, S. (2011). An R companion to applied regression (2nd ed.). SAGE Publications.
Bibliografía complementaria- Chang, W. (2020). R Graphics Cookbook. O’Reilly Media, Inc.
- Grolemund, G., Wickham, H. (2919). R for Data Science. O’Reilly Media, Inc.
- Brunsdon, C., Comber, L. (2019). An Introduction to R for Spatial Analysis and Mapping (2nd ed.). SAGE Publishing.
- Gandrud, C. (2014). Reproducible Research with R and RStudio. CRC Press.
Competencias generales y básicas
- CG01 - Capacidad de buscar y seleccionar la información útil para resolver problemas complejos, manejando con soltura las fuentes bibliográficas y estadísticas existentes.
- CG02 - Capacidad de mantener y extender planteamientos teóricos fundados para abordar problemas de investigación en el campo del análisis geográfico y territorial.
- CG03 - Capacidad de recopilar información espacial procedente de diferentes fuentes e integrarla en bases de datos geoespaciales.
- CG04 - Capacidad de planificar y realizar tareas de investigación en el ámbito de los estudios y análisis territoriales.
- CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
- CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
- CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
- CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
- CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Competencias transversales- CT02 - Capacidad analítica y de síntesis.
- CT01 - Capacidad de búsqueda y selección de información.
- CT03 - Capacidad de realizar una exposición en público y debatir con soltura sobre el tema que se está exponiendo.
Competencias específicas- CE04 - Capacidad para llevar a cabo procesos de análisis, evaluación y diagnóstico del territorio, del medio ambiente, del urbanismo, de los usos del suelo y de la propiedad de la tierra desde un punto de vista económico, social y ambiental.
- CE05 - Formación para extraer, analizar y presentar la información necesaria para la toma de decisiones en la planificación y gestión territorial y ambiental.
- CE06 - Conocimiento y uso crítico de la terminología especializada en planificación y gestión territorial y ambiental, y capacidad para la aplicación práctica de los conocimientos sobre planificación del territorio, en especial en el ámbito gallego.
- CE07 - Preparación y redacción de informes de ordenación del territorio, planeamiento urbanístico y de gestión ambiental a través del análisis crítico, la evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.
- Theoretical lectures (competences CG02, CB6, CB7, CE05, CE06)
- Practical sessions (competences CG01, CG03, CG04, CB8, CB9, CB10, CT01, CE04, CE07)
- Use of the virtual campus (Moodle).
- Practical cases and projects.
- Individualized and group tutoring.
- Autonomous study.
- Evaluation of competence.
Assessment of students’ performance will be based on two components:
- Continuous assessment, based on practical assignments along the duration of the course. It will account for 70% of the final grade.
- Written test. It will account for 30% of the final grade.
A minimum of 5 points out of 10 will be required for a passing grade. There will be no minimum required grade in each of the two components. The criteria and requirements will be the same in 1st and 2nd opportunities. Students enrolled for a second time in the course can ask for the grade of one of the elements to be kept.
Assignments and projects will evaluate competences CG01, CG03, CG04, CB8, CB9, CB10, CT01, CE04, CE07. Written test will evaluate competences CG02, CB6, CB7, CE05, CE06.
Students exempt of attendance to classes will follow the same assessment system.
The USC Norm for Assessment of Academic Performance will be automatically applied if fraud or fabrication of assessment materials is detected.This course includes 9 hours of theoretical lectures, 12 hours of practical lectures, and implies around 54 hours of personal work.
It is advisable that students have access to a personal computer in order to install the software applications used in class.
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Eduardo Jose Corbelle Rico
Coordinador/a- Department
- Agroforestry Engineering
- Area
- Cartographic Engineering, Geodesy and Photogrammetry
- Phone
- 982823324
- eduardo.corbelle@usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
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Exams 01.15.2025 16:00-18:00 Grupo /CLE_01 Classroom 18 (Pav.II-PPS) 06.16.2025 15:00-16:30 Grupo /CLE_01 Classroom 18 (Pav.II-PPS)