Google Earth Engine una plataforma de anĆ”lisis de datos ambientales basado en el uso de los servidores de Google para el cĆ³mputo de los mismos. es algo asĆ como el alivio de procesamiento para los que tienen computadoras que no soportan analizar grandes cantidades de datos, o bases demasiado pesadas. Sea cual fuera el caso,... Leer mĆ”s →
R: extrae datos climaticos de Worldclim usando puntos gps
Este tutorial te permitirĆ” extraer datos climĆ”ticos como tablas que puedes exportar a excel. estos datos suelen ser empleados en anĆ”lisis estadĆsticos donde se suele relacionar variables ambientales con la presencia o abundancia de especies. usaremos las siguientes librerĆas: library(raster) library(sp) Para obtener acceso a la base de datos emplearemos el siguiente cĆ³digo. El argumento... Leer mĆ”s →
Mapas de Ocurrencia de especies de GBIF usando R y QGIS
Plotear el mapa de ocurrencia de la especie que desees nunca fue mĆ”s sencillo. Gracias al API de GBIF (Global Biodiversity Information Facility), nos permite sacarle el mĆ”ximo provecho a esa vasta base de datos de biodiversidad. ĀæQuieres aprender cĆ³mo? Preprocesando la data # Instalar los paquetes install.packages("rgbif") install.packages("maptools") install.packages("rgrass7") install.packages("raster") install.packages("mapr") install.packages("rgdal") # Activar... Leer mĆ”s →
Numpy Arrays, todo lo que necesitas saber: parte I
NumPy, del inglĆ©s Numerical Python, es una de las librerĆas mĆ”s Ćŗtiles en Data Science. Aprende cĆ³mo utilizarla con EcoData Science Blog.
TOP 10 librerĆas Python para DATA SCIENCE Y ECOINFORMATICS
Python, con mĆ”s de 137 000 librerĆas, es uno de los lenguajes de programaciĆ³n de alto nivel mĆ”s sencillos de comprender para principiantes, por lo que es ampliamente utilizado en ciencias, tanto para analizar y visualizar data, o realizar predicciones. El mundo actual demanda el procesamiento de datos cada vez mĆ”s y mĆ”s masivos, la... Leer mĆ”s →
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