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Cómo crear un GeoPDF con ArcGIS


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Cómo crear un GeoPDF con ArcGIS 
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Un GeoPDF* es un documento PDF con capacidades geográficas. Con un GeoPDF podrás gestionar las capas, hacer consultas sobre los atributos de las mismas y conocer en todo momento las coordenadas de un lugar. Todo ello desde Adobe Acrobat Reader.
Desde la versión de ArcGIS 9.3, la función exportar a pdf nos da la opción de incluir los atributos de los elementos en el PDF creado. De esta manera los usuarios que utilicen nuestro pdf pueden acceder a los atributos de nuestros features.
Para crear un GeoPDF sigue los siguientes pasos:
1. Abre ArcMap, añade tus capas y configura el mapa.


2. Haz click en File > Export Map…
Export Map
3. En la ventana que se abre selecciona como tipo: PDF (*.pdf)
4. En las opciones de la parte inferior, ve a la pestaña Advanced, y selecciona la opción Export PDF Layers and Feature Attributes.
Configuración de ventana
5.Escribe el nombre de tu archivo y pincha en Guardar para exportar el mapa.
Una vez exportado el mapa debes abrirlo con una versión de Adobe Acrobat Reader para tener disponibles las opciones geográficas.
  • Si utilizas una versión de pago tendrás acceso a más funciones geoespaciales, como medición geodésica y marcas georreferenciadas.
1. Abre el pdf con Adobe Acrobat Reader:
pdf en Acrobat Reader
2. Para abrir las funciones geográficas, ve a Edición > Análisis >
  • Herramienta Datos de objeto
  • Herramienta Medir
  • Herramienta Ubicación geoespacial
Dependiendo de la versión de Adobe Acrobat que se utilice, estas funciones se habilitarán desde otro lugar, por ejemplo en la versión Adobe Acrobat Reader 9 se encuentran haciendo clic derecho en una zona gris sin botones y en el menú contextual que se abre seleccionando la opción More Tools…
La herramienta datos de objeto nos proporciona información sobre el feature que se pinche, en ese momento el árbol de la izquierda muestra los atributos del elemento en cuestión.
ArcGIS datos de objeto
En el ejemplo de la imagen hemos desactivado la visualización de algunas capas. Esto se realiza  pinchando sobre el icono de las capas que se encuentra a la izquierda y  a continuación pinchando sobre el icono del ojo que se encuentra al lado de cada capa.
visibilidad de capas
La herramienta ubicación geoespacial muestra en todo momento las coordenadas X e Y por las que se pasa con el ratón.
ubicación geoespacial
*GeoPDF se refiere a los productos cartográficos e imágenes creadas por aplicaciones de software TerraGo. La idea de GeoPDF surge en el 2001 de la mano de la empresa TerraGo Tecnologies en colaboración con el cuerpo de Ingenieros del Ejército de Estados Unidos.
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Herramientas QGIS para Evaluación de Impacto Ambiental




Herramientas QGIS para Evaluación de Impacto Ambiental


Los SIG, lejos de utilizarse para generar los convencionales mapas de alternativas planteadas en una Evaluación de Impacto Ambiental, también cuentan con herramientas recurrentes que no pueden faltar en el análisis territorial de cualquier técnico. Dentro de la EIA, la naturaleza del archivo ráster es la reina por excelencia del análisis ya que permite trabajar valores cuantitativos de manera continua a lo largo del territorio y poder así ponderar y evaluar las convencionales variables bajo las que trabaja matriz de análisis de impacto como la matriz de Leopold. Las destrezas en el manejo de herramientas ráster predominan en una EIA frente a las herramientas vectoriales, aunque siempre encontrarás infinidad de aplicaciones que te ayudarán a trabajar datos vectoriales para nutrir los inventarios ambientales de tus trabajos.
Aquí tienes un recopilatorio de algunas herramientas cartográficas y plugins de QGIS, junto a sus usos convencionales dentro de toda metodología de análisis de Evaluación de Impacto Ambiental, que no pueden faltar en tu lista de herramientas a utilizar cuando juegues con la carto.

Estadísticas de zona

La cartografía vectorial no es precisamente la naturaleza de archivo más rica en valores dentro de los análisis territoriales. Los Modelos Digitales de Terreno aportan datos cuantitativos que pueden ser analizados estadísticamente para obtener información proveniente de variables territoriales como la altitud, la pendiente, la erosión o datos climáticos como la temperatura y la precipitación. El principal problema que plantea la naturaleza ráster de los MDT es que no es posible combinar o cruzar sus datos de manera directa con cartografía vectorial. Sin embargo, existen herramientas cartográficas en QGIS, como la herramienta Estadísticas de zona, que te permitirán transferir los valores estadísticos de un ráster a elementos vectoriales analizando los datos estadísticos de la superficie coincidente.
Cálculo de estadísticas zonales en QGIS
Este tipo de herramientas te ayudará a analizar y evaluar información como las pendientes medias, temperaturas máximas, rugosidades o valores altitudes máximos a lo largo de una superficie, coordenada o trayecto.

Histogramas de zona

Los MDT empleados no siempre responderán a datos cuantitativos. También existen variables ambientales de carácter cualitativo disponibles en formato ráster. En ocasiones podrás encontrar tipologías de usos del suelo, teselas de vegetación, unidades ecológicas, zonas de riesgo y otras temáticas cualitativas bajo un formato ráster donde cada valor numérico está asociado a una tipología cualitativa.
Histograma zonal
La herramienta de Histograma zonal puede ayudarte a trabajar de manera análoga a la herramienta de estadísticas de zona, transfiriendo a tus límites espaciales de la zona de trabajo los datos cualitativos (también cuantitativos) de tu modelo ráster y mostrando el reparto de clases o tipologías de valores.  Por ejemplo, analizando el predominio de tipos de usos del suelo afectados.

Calculadora ráster

La calculadora ráster es la herramienta clave para trabajar el álgebra de mapas combinando variables ráster en un solo archivo. A modo de sencilla calculadora, podrás combinar matemáticamente dos o más variables ráster para conseguir identificar, mediante valores de píxel, aquellas zonas con una característica predominante. Por ejemplo, a la hora de analizar la resiliencia de las zonas afectadas.
Algebra de mapas en QGIS
Entre los aspectos que puedes trabajar con la calculadora ráster de QGIS, dentro de un análisis de Evaluación de Impacto Ambiental, encontrarás temáticas como:
  • Obtención de valores de fragilidad territorial
  • Zonas de mayor o menor impacto visual
  • Localización de hotspots de biodiversidad
  • Localización de zonas vulnerables ante vertidos
  • Zonas de mayor aptitud territorial en la reintroducción de especies
  • Lugares con mayor tendencia a la erosión

 

Datos de inventarios de biodiversidad

El plugin Occurrences que ofrece el GBIF para QGIS puede serte de gran apoyo a la hora de trabajar tus inventarios de flora y fauna y conseguir analizar el factor de biodiversidad trabajando mapas de distribución o riqueza de especies. Esta herramienta puede ser obtenida desde la sección de complementos de QGIS y te permitirá descargar sobre la vista, de forma directa, los datos de coordenadas de distribución de especies para filtrarlos por fuente o fecha.
Mapa y cartografía de especies mundiales
Otros plugins similares para conseguir inventarios de biodiversidad los puedes encontrar en Natusfera Species Explorer.

Reclasificación

Las herramientas de reclasificación te ayudará a reagrupar pixels para generar intervalos de valores estratégicos o reasignar nuevos valores a los píxels iniciales. De esta forma, ante un rampeado continuo de valores de píxel, podrás fragmentar estratégicamente un número de intervalos y convertir datos cuantitativos en datos cualitativos en los que, cada intervalo, responda a una cualidad territorial específica. Por ejemplo, clasificando los valores de pendientes en tres intervalos de baja, media y alta pendiente, o clasificar zonas de actuación y conservación bajo prioridades cuando analices la vulnerabilidad territorial.
Reclasificación de archivos ráster en QGIS
Podrás encontrar la herramienta de Reclasificación dentro de la caja de herramientas de procesos QGIS.
Reclasificar por capa en QGIS

Estadísticas de paisaje

El análisis de métricas y valores de fragmentación, fragilidad paisajística y número de clases territoriales es rutinario dentro de una Evaluación de Impacto Ambiental. QGIS tiene dos interesantes herramientas para trabajar índices y estadísticas territoriales a partir de capas de usos del suelo o de unidades territoriales. FragScape Landscape Ecology Statistics pueden ayudarte a conseguir métricas territoriales para analizar el impacto territorial, especialmente en temas de conservación y protección de hábitats.
Landscape Ecology Statistics para análisis de índices paisajísticos

Creación de mallas

Algunos análisis territoriales pueden requerir del uso de unidades homogéneas de trabajo como parcelas o cuadrículas. El desarrollo de mallas regulares puede emplearse para sectorizar el territorio y evaluar cada unidad administrativa de manera independiente o compararla con el resto de unidades.
QGIS dispone en su caja de herramientas, una sencilla aplicación de Creación de cuadrículas que te permitirá sectorizar el territorio en unidades de igual tamaño, ya sea en forma de cuadrículas, hexágonos o rombos. Asignándole a cada cuadrícula un código identificativos y empleando las herramientas de estadísticas zonales podrás ilustrar datos a lo largo de la malla. Por ejemplo, a la hora de desarrollar mapas de riqueza de especie, acumulación de impacto o vulnerabilidad, pudiendo realzar las zonas más relevantes del territorio ayudándote de tu grid vectorial.
Creación de mallas fishnet en QGIS

Intersecar estratégicamente entidades lineales

Seguramente conozcas la tradicional herramienta Intersect para cruzar polígonos y obtener superficies comunes entre dos capas. Aunque no lo creas, la herramienta de intersecar también puede ser utilizada estratégicamente entre dos capas de líneas para generar capas de puntos en los lugares de cruce. Y para ello, QGIS, dispone de una variante de esta herramienta que podrás encontrar en el menú superior dentro del grupo de Herramientas de análisis.
Intersecar líneas
Esta sencilla dinámica de superposición de líneas para generar puntos puede ayudarte a cruzar límites antrópicos con límites naturales y obtener datos relevantes en los análisis de impacto ambiental y medidas de mitigación. Por ejemplo, trabajando límites administrativos, límites de cuencas, ríos, carreteras o corredores naturales para disponer de cartografía de localización de:
  • Puntos de muestreo y control de aguas: por ejemplo entre ríos y límites de cuencas.
  • Pasos de fauna: cruzando carreteras y corredores ecológicos.
  • Barreras territoriales o cuellos de botella: cruzando ríos con caminos naturales o corredores.

Kernel

El método de interpolación de Kernel es una de las estrategias de interpolación de datos más empleados en los mapas. Trabajar radios de búsqueda para coordenadas de distribución basadas en datos de densidad, número de individuos o niveles de contaminación y ruido, es una de las opciones que dispones para generar ráster continuos e incluso elaborar mapas de calor para identificar hotspots. Puedes recurrir a la herramienta Kernel density estimation, o la herramienta de Mapas de calor, incorporando la cartografía de coordenadas de distribución de la variable ambiental que estés trabajando.
Mapas de densidad kernel en QGIS

Análisis multiespectral

Las imágenes satélite también tienen su lugar estratégico dentro de la Evaluación de Impacto Ambiental. Pueden ayudarte como imágenes de base en la composición de los mapas, componer índices multiespectrales temáticos o identificar la presencia de masas de agua líquida y sólida, zonas afectadas por incendios o desastres naturales, localizar masas vegetales, evaluar el crecimiento vegetal o analizar las tasas de cambio ocurridas en el tiempo.
El plugin SCP para QGIS te ayudará a realizar búsquedas de imágenes satélite, podrás descargarlas y analizar sus bandas para evaluar aspectos territoriales como el impacto antrópico, la evolución de la vegetación, la severidad de incendios o el flujo hidrológico de las masas de agua. Si juegas con varias imágenes a escala multitemporal podrás documentar la evolución de los ecosistemas o los impactos generados en el territorio a través de timelapses.
Imagenes satelite en QGIS

Mapas de visibilidad

No hay Evaluación de Impacto Ambiental que no se preste a tener un mapa de impacto visual en el territorio. Y las herramientas de análisis de cuencas visuales son una de las herramientas más demandadas y diversificadas en cualquier SIG de escritorio. Entre las infinitas opciones que tienes en QGIS para trabajar cuencas visuales, puedes recurrir al plugin Visibility Analysis. Con ayuda de un Modelo Digital de Elevación podrás incorporar radios y alturas de visión en el medio para acotar la cuenca visual de impacto del proyecto y representar los resultados, ya sea a través de una trayectoria o mediante puntos de observación.
Mapas de visibilidad

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Cómo hacer mapas lunares

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Cómo hacer mapas lunares


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Romel-2020
Descarga e importación de datos
El sistema de servicio de información y liberación de datos del proyecto de exploración lunar es la plataforma oficial de datos de exploración lunar en China: http://moon.bao.ac.cn/index.jsp. El sitio web proporciona datos científicos obtenidos por la serie Chang'e de satélites de exploración de la luna, muestras de la luna y datos multimedia, todos ellos se pueden descargar de forma gratuita después de un simple registro.
Figura: Página de inicio del sistema de servicio de información y liberación de datos del proyecto de exploración lunar
Descargue los datos de la luna llena de Chang'e-1 en el enlace rápido proporcionado en la página de inicio.
DEM: resolución 500 metros, formato-tif, el sistema de coordenadas incorporado-proyección cilíndrica
DOM: resolución 120 metros, formato-tif, el sistema de coordenadas incorporado-proyección cilíndrica
Después de descargar y descomprimir, los datos se pueden importar a SuperMap iDesktopX como un ráster.
Figura: Luna llena DEM
Figura: DOM de luna llena
Generar terreno
En iDesktop, usando "Análisis espacial" - "Análisis de superficie" - "Mapa de renderizado 3D" para generar un terreno 3D mediante datos DEM. Para ver más detalles del terreno, se sugiere que el valor del parámetro del factor z sea 5.
 
Figura: terreno lunar
Hacer un mapa
Establezca la transparencia del DEM al 40% y superpongala en el terreno lunar para obtener el mapa de representación 3D común. Los usuarios también pueden ajustar el brillo y el contraste de la capa adecuadamente para lograr un efecto de visualización más ideal.
 
Figura: Mapa de representación 3D de la luna (Tabla de colores 1)
Figura: Mapa de representación 3D de la luna (Tabla de colores 2)
Del mismo modo, establezca la transparencia del DEM al 40% y superponga la capa de sombra del terreno. El efecto como:
 
Figura: Mapa del terreno de la imagen de la luna
Las imágenes de arriba aplican tecnología de proyecciones cilíndricas simples, es decir, proyecciones cilíndricas equidistantes. Los usuarios pueden seleccionar "Atributos del mapa" - "Proyección dinámica" y establecer la proyección en la proyección hemisférica de los polos norte y sur de la luna. Como se muestra en las siguientes figuras: la izquierda es desde la perspectiva del polo norte, y la derecha es desde la perspectiva del polo sur:
 
Figura: Representación 3D de la luna (perspectiva del hemisferio, tabla de colores 1)
 
Figura: Representación 3D de la luna (perspectiva del hemisferio, tabla de colores 2)
Figura: Mapa del terreno de la imagen de la luna (perspectiva del hemisferio)
Como podemos ver en los mapas, hay muchos baches circulares brillantes u oscuros en la superficie de la luna. De hecho, la mayoría de las áreas brillantes son cráteres, donde las rocas espaciales golpean la superficie de la luna. Los puntos oscuros se llaman "mar" debido a las erupciones volcánicas, que es diferente del concepto del "mar" de la tierra. El sistema proporciona varios tipos de datos de nombres geográficos, incluyendo yegua lunar, cráteres anulares y puntos de aterrizaje en la luna. El formato de datos es shp y se puede descargar por categoría en la página.
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Terremotos desde el interior de la Tierra #ArcGIS

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Terremotos desde el interior
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Estás viendo los terremotos desde el interior de la Tierra. 

🌏 Creado por Raluca Nicola con la API de #ArcGIS para #JavaScript

Explora la aplicación aquí: http://ow.ly/GPaA50x3SMG

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Cómo incluir el Copyright en QGIS

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Cómo incluir el Copyright en QGIS

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Si has trabajado con alguna librería de mapas web como OpenLayers o Leaflet estarás acostumbrado a ver un texto de atribución en la esquina inferior derecha del visor web. Pues bien, una de las características renovadas que tiene QGIS 3 es la posibilidad de incluir un texto informativo sobre los derechos de copia, este texto aparecerá en una de las esquinas del mapa.
Es importante recordar que, al igual que sucede con una obra literaria, un mapa puede tener derechos de copia. Además podemos aprovechar esta característica no solo para indicar quién es el autor, sino para indicar con qué programa se ha realizado el mapa y mencionar la fuente de los datos. Te recordamos la importancia de citar bien los mapas, datos y el software GIS utilizado.
¿Cómo se incluye el copyright en QGIS?
  1. Abrimos QGIS.
  2. Vamos al menú superior Ver > Ilustraciones > Etiqueta del Copyright…
Se abre la ventana «Decoración de la etiqueta de copyright»:
Activamos la etiqueta de derechos de autor para poder escribir el texto. Por defecto aparece el nombre de usuario del equipo y el año actual, pero como hemos comentado al principio conviene modificarlo para indicar además el programa utilizado y la fuente de los datos.
En esta ventana podemos modificar el tipo letra (la fuente, tamaño, color, halo, etc), la ubicación y establecer un margen desde el borde.
Una vez realizados los cambios, aceptamos y aparece el Copyright en QGIS:
Copyright en QGIS
Ojo, esta decoración es útil si exportamos nuestro mapa como imagen o en PDF, pero si creamos una composición de mapa, este texto no aparecerá en ella.
En la composición de mapa debemos añadir nuestro mapa y además añadir un elemento a la composición a través de la opción «Añadir etiqueta» para configurar de nuevo el texto del copyright. Esta opción es más versátil porque nos permite configurar con más precisión dónde queremos que aparezca el texto.

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Cómo integrar R en QGIS 3

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Cómo integrar R en QGIS 3

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Una de las características más interesantes de QGIS es que permite ampliar sus funcionalidades combinándose con aplicaciones adicionales como SAGA, GRASS o R.
Como comentábamos en entradas anteriores, R es un lenguaje y un entorno de programación para análisis estadístico que se convierte, a gran velocidad, en una herramienta de referencia para el análisis espacial y la geoestadística. Su combinación con QGIS permite añadir una gran variedad de métodos de análisis estadísticos, visualización y almacenamiento rápido de resultados, automatizar procesos complejos y desarrollar de manera sencilla nuevas funcionalidades.
El propósito de este post es mostrar cómo podemos integrar R con QGIS 3, para poder ejecutar algoritmos implementados en R (R script) desde QGIS y descargar scripts ya creados para incorporarlos a nuestro SIG.

Configuración de R en QGIS 3

En QGIS existe un complemento denominado Processing R Provider (versión 1.0.7), desarrollado por North Road, que permite usar scripts de R dentro de QGIS.
Los pasos para configurarlo correctamente dentro de QGIS se relatan a continuación:
Primero, dentro de QGIS, en el menú de la barra superior pulsamos en Complementos → Administrar e instalar complementos…
En la barra de búsqueda introducimos el nombre Processing R Provider, seleccionamos el complemento y pulsamos en instalar.
R en QGIS - Processing R Provider
A continuación, en el menú de la barra superior de QGIS, seleccionamos Configuración → OpcionesR en QGIS - configuración
En la ventana emergente debemos movernos a Procesos → Proveedores → R
En esta ventana, es muy importante que rellenemos correctamente la información correspondiente a todos los elementos de la siguiente manera:
Package repository
Introduce: https://cran.at.r-project.org/
R folder
Carpeta donde tenemos instalado R. Es muy importante especificar solo la carpeta y no el binario.Por ejemplo:
C:\Program Files\R\R-3.5.1
Un truco para conocer dónde está, es comprobar la ruta desde RStudioSe trata de la misma carpeta en la se instalan las bibliotecas de R. En RStudio pulsamos sobre la ventana Install, en el botón Install Packages y observamos la ruta.
R scripts folder
Puede ser cualquier directorio de nuestro ordenador.
Es el directorio de almacenamiento de los R Scripts dentro de QGIS3. Es importante recordar la ubicación de esta carpeta, ya que QGIS solo mostrará las herramientas desarrolladas que se encuentren dentro de ella. Un ejemplo es la siguiente ruta:
C:/User/Diana/QGIS/QGIS3/default/processing/rscripts
Pero también puede ser la que nosotros deseemos.
Use 64 bit versionActivado
Si tienes una versión de R de 64 bits, puedes marcar esta casilla. Así, se instalarán las versiones de 32 y 64 bits.
Use user library folder instead of system librariesActivado
User library folderSe debe configurar el directorio rlibs dónde se instalarán las bibliotecas R para QGIS. Este directorio, rlibs, se suele encontrar en la carpeta processing de la instalación de QGIS3.
Por ejemplo:
C:/User/Diana/QGIS/QGIS3/default/processing/rlibs
Ahora, si has configurado todo correctamente, ya podrás utilizar scripts construidos con código R dentro de QGIS siempre que los sitúes en tu carpeta rscripts (en la ruta que aparece en la configuración del proveedor denominada R Folder).

Descarga de R scripts de un repositorio público

En algunas ocasiones necesitaremos utilizar herramientas sencillas que otros usuarios ya han desarrollado y compartido en repositorios públicos. El procedimiento para reutilizar estos R Scripts es muy sencillo.
Nota: Recuerda comprobar siempre las licencias de las herramientas que descargues y nombrar al autor en caso necesario.
A continuación, vamos a mostrar la manera de descargar los algoritmos disponibles en el repositorio Github de QGIS  e introducirlos y utilizarlos dentro de QGIS.
Primero, ve al enlace del repositorio en https://github.com/qgis/QGIS-Processing/tree/master/rscripts, descarga todo el repositorio  en tu ordenador como un archivo .zip (Clone or Download → Download Zip) y descomprímelo.
De todos los archivos descomprimidos, únicamente necesitaremos los archivos dentro de la carpeta con nombre rscrips. El resto puede eliminarse. Ve a la ruta de R Script Folder (rscripts) y copia los archivos que acabas de de descargar.
Inicia QGIS y, ¡listo! Ahora tendrás muchos Grupos nuevos en tu Caja de Herramientas de Procesos con todos los algoritmos que has descargado listos para usarse.
R en QGIS - algoritmos
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Data Scientist: La profesión del futuro

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Data Scientist
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Las empresas tecnológicas son las que emplean, en la mayoría de los casos, científicos de datos, pero es cierto, que cada vez más, estos profesionales están siendo demandados en otros sectores. Para los expertos, 2018 es el año en el que el Big Data está dando un gran salto consolidándose definitivamente como una herramienta estratégica capaz de aportar valor a todos los procesos y áreas de una empresa. ¿Qué se está haciendo?, ¿cómo sucederá?, ¿en qué medida?, ¿es Data Scientist la profesión del futuro?
data scientist
Además, para las empresas, los datos pueden convertirse en un activo del que extraer un gran beneficio. Y ya no es solo el beneficio, sino conocer qué pérdidas puede llegar a ocasionar a una empresa el no invertir en esta tecnología.
Por este motivo, muchas empresas están recopilando gran cantidad de datos. Sin embargo, todavía no hay suficiente gente que se pueda hacer cargo de su procesamiento. En esa tarea la figura del data scientist es esencial. La falta de talento cualificado unido al gran rendimiento que puede aportar este profesional a la empresa justifican su sueldo. Se cobra desde los 25.000 euros anuales para un perfil junior a los 50.000 de uno senior, es decir, de 5 a 10
años de experiencia, según la Guía del Mercado Laboral 2018.
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Para Francisco Llaneza, Data Scientist en Deloitte Digital, la reacción general de las empresas es positiva, puesto que “es de conocimiento público la gran ventaja competitiva que puede proveer, aunque al sector aún le falta un
conocimiento más profundo que permita discriminar si realmente le interesa o no dar el salto en función del tipo de compañía”.
El Big Data ha traído importantes retos, la privacidad y seguridad de los datos es uno de los más comentados, por esa razón el blockchain se posiciona como la gran tendencia este año, pues ayuda a cifrar importantes volúmenes de datos. Según IBM el 90% de empresas y entidades gubernamentales
buscarán el desarrollo de blockchain a lo largo del 2018.
Por lo tanto, ¿qué es un Data Scientist? Es un profesional que ante enormes bases de datos, la mayor parte de ellos desestructurados, aplica sobre ellas sus conocimientos en programación, matemáticas y estadística para recopilar,
extraer y procesar información relevante que contienen. Toda esta información es una mina de oro y las empresas lo saben, pero necesitan este perfil que dé forma a todos esos datos para poder crear valor a partir de ellos.

Habilidades que debe tener un Data Scientist

Según el docente del Máster Oficial en Big Data de la Escuela de Negocios y Dirección, Ignacio Gómez, un científico de datos debe reunir ciertas habilidades “que le permitan extraer conclusiones útiles de un amasijo de datos aparentemente inconexos”. Según la revista Forbes, las cualidades que distinguen a un buen Data Scientist son:
1. Capacidad para programar. Al contrario que un profesional de la estadística, un científico de datos debe ser capaz de desarrollar sus propias herramientas informáticas para automatizar el proceso de extracción de información. No se trata de una programación a bajo nivel, ya que se utilizan herramientas que ayudan mucho a construir los
programas sin necesidad de reinventar la rueda cada vez, pero es muy importante.
2. Capacidad de análisis, en particular, análisis cuantitativo. Buena parte del análisis de datos va de entender el comportamiento de un sistema a partir de los datos que produce, de forma natural o mediante
experimentos. Un buen conocimiento de estadística aplicada es fundamental en este proceso.
3. Capacidad de comunicación. Esta capacidad multiplica los beneficios de las anteriores, haciéndolas más efectivas.
4. Capacidad para trabajar en grupo. Los proyectos de análisis de datos son por lo general complejos, y requieren de un equipo multidisciplinar y una efectiva colaboración entre ellos puede marcar la diferencia entre el
éxito y el fracaso.
Data Scientist
Francisco Llaneza afirma que, ante todo, un científico de datos “debe disponer de una gran inquietud y proactividad, puesto que existen muchas maneras de resolver los problemas que le puedan surgir en el día a día”. Respecto a las habilidades técnicas idóneas, Llaneza también destaca que “deben tener una fuerte base matemática y estadística para garantizar el rigor metodológico, una facilidad por la programación, con especial interés en Python y R, así como en herramientas de Business Intelligence para poder visualizar fuentes de valor inexploradas en los datos”.
Para Izaskun López-Samaniego, Data Scientist en Globant, un data scientist tiene que tener un perfil multidisciplinar ya que “va a tener que trabajar con los datos desde su depuración, pasando por el análisis hasta la presentación”. En este sentido, añade que por un lado, “tiene una fuerte capacidad de abstracción para ser capaz de, a partir de lo que le piden, saber dónde y cómo buscar o cómo reflejarlo en los datos”.
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La capacidad analítica “es indiscutible para entender los datos, tratarlos para conseguir su objetivo y obtener los insights que los datos le enseñan”. Y por último, es necesario “tener sensibilidad con las matemáticas y la programación ya que es la base de nuestro trabajo”, concluye López Samaniego.
En definitiva, un data scientist es un experto estadista que da forma a los datos en bruto que se generan en la red. Por lo tanto, debe contar con una buena formación en matemáticas, en estadística y en gestión del conocimiento, así como un cierto grado de capacidades sobre el problema que se maneja en el análisis.
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