CyberGIS , o ciencia y sistemas de información cibergeográfica , es un campo interdisciplinario que combina la infraestructura cibernética , la ciencia electrónica y la ciencia y los sistemas de información geográfica (SIG). CyberGIS tiene un enfoque particular en la resolución de problemas geoespaciales computacionales y con uso intensivo de datos dentro de varios dominios de investigación y educación. 

La necesidad de SIG se ha extendido más allá de las formas tradicionales de análisis y estudio geográfico, que incluye la adaptación a nuevas fuentes y tipos de datos, recursos informáticos de alto rendimiento y plataformas en línea basadas en redes de información existentes y emergentes.

Este curso tiene como objetivo presentar a los estudiantes CyberGIS, ciencia y sistemas de información geoespacial (GIS), basado en ciberinfraestructura avanzada, así como el estado del arte en computación de alto rendimiento, big data y computación en la nube en el contexto de la ciencia de datos geoespaciales. . Se pone énfasis en aprender los avances de vanguardia de cyberGIS y sus principios subyacentes de ciencia de datos geoespaciales.

Lo que aprenderás en este curso:

• Orientación del curso:
  • Se familiarizará con el curso, sus compañeros de clase y nuestro entorno de aprendizaje. La orientación también le ayudará a obtener las habilidades técnicas necesarias para el curso.
• Módulo 1: ¿Qué es CyberGIS?
  • En este módulo, se nos presentarán los conceptos básicos de CyberGIS y la ciencia de datos geoespaciales. Primero, aprenderemos sobre la definición de sistemas y ciencia de la información geográfica, y conceptos relacionados. A continuación, nos presentaremos los conceptos básicos de la ciberinfraestructura avanzada y sus componentes.
• Luego veremos cómo CyberGIS combina Cyberinfrastructure y GIS para producir una suma que es mayor que sus partes. Veremos los componentes de CyberGIS y la comunidad y las ciencias que apoya. Luego, analizamos los macrodatos geoespaciales, específicamente la complejidad y los desafíos que presenta en términos de representación, intercambio y privacidad de los datos.

• Módulo 2: Visualización geoespacial usando Python:
  • En este módulo, los estudiantes conocerán las técnicas de visualización geoespacial y mapeo web utilizando Python. Primero, aprenderemos los conceptos básicos para trazar datos geoespaciales y crear mapas usando Matplotlib, Basemap y Cartopy. A continuación, aprenderemos técnicas para crear y compartir nuestros mapas web utilizando las bibliotecas Mplleaflet y Folium.
• Por último, veremos una breve introducción a GeoPandas y cómo usarlo para hacer gráficos simples, geometría simple y realizar operaciones espaciales básicas.

• Módulo 3: Manipulación de objetos geoespaciales e introducción a domesticar Big Data con Hadoop:
  • En este módulo, los estudiantes serán introducidos primero a las técnicas para manipular objetos geoespaciales usando bibliotecas geoespaciales en Python. Específicamente, aprenderemos cómo manipular objetos de datos vectoriales y ráster utilizando las bibliotecas Shapely y RasterIO. A continuación, los estudiantes se familiarizan con el uso del paradigma de Hadoop para domesticar grandes datos geoespaciales.
• Específicamente, aprenderemos los fundamentos de cómo procesar grandes datos espaciales con Hadoop. Los estudiantes recibirán una breve introducción al marco de Hadoop, sus componentes principales y sus características, y aprenderán sobre el sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS), su arquitectura y comandos simples para interactuar con él. También aprenderemos sobre el paradigma de computación MapReduce y veremos un ejemplo de cómo se puede aplicar usando la API de transmisión de Hadoop para procesar los datos de los taxis de la ciudad de Nueva York.
• Módulo 4: Fundamentos teóricos y tendencias futuras:
  • En este módulo, aprenderemos sobre los fundamentos teóricos de CyberGIS. Comenzaremos el módulo analizando los fundamentos teóricos de cyberGIS, específicamente observando los cálculos de intensidad computacional. Luego aplicaremos los conceptos teóricos a un estudio de caso de aplicación aprendiendo a calcular esta intensidad computacional. Por último, concluiremos el módulo y el curso analizando algunas tendencias futuras.

¿Cómo obtengo el curso?

Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.

La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.

La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).

Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido. Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.

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