(00:03) Muchas gracias Marian buenos días a todos y todas efectivamente solamente comentar dos temas muy puntuales respecto al cierre de del jacatón como tal y la primera indicación por favor e indicación solicitud es pedirles que todos y todas puedan ingresar en el aula virtual es decir la plataforma moodle se encuentra ya habilitada la encuesta final de satisfacción Este es un requisito indispensable para todos y
(00:28) todas entonces necesitamos por favor que completen esta evaluación ahí se evalúan todos los aspectos conceptuales metodológicos y técnicos de la jacatón y pues previo a recibir el certificado final de asistencia esta evaluación debe estar completa esa sería una y la segunda indicación sería que a partir de el miércoles ocho de marzo ya se encontraría disponible el certificado final de asistencia para todas aquellas personas que hayan cumplido con los requisitos de cumplimiento de trabajos
(00:57) en grupo conexiones a la sesión en síncronas y el desarrollo de la jacatón como tal entonces a partir del ocho ya lo podrán Descargar desde su área privada también de la plataforma moodle y de todos modos cualquier consulta que tengan respecto a estos dos temas Pues yo estaré atenta vía correo electrónico vía plataforma para poder apoyarlos eso serían las dos indicaciones Marian gracias Muchas gracias Alejandra a ver pongo la
(01:25) cámara muy bien Bueno por mi parte primero de todo confirmaros que el tutorial de Denise del martes creo que fue que daba pequeños errores y no terminaba de correr ya está terminado de arreglar y luego tiene totalmente actualizado Así que si queréis bajar el nuevo material ya tendréis la versión nueva corregida y bueno pasamos ya la jornada de hoy que es yo creo la más interesante ver finalmente los proyectos que habéis ido preparando cada uno de los grupos hemos explicado antes brevemente Cómo iría
(01:55) pero resumo ahora que sería bueno lo interesante es ver que habéis trabajado cada uno de los integrantes ver que habéis aprendido y que cuál sería vuestra proyección de futuro en el uso de estas herramientas ver los problemas que habéis tenido también un poquito de feedback sobre esta semana para También nosotros aprender de ello y corregir en futuras sesiones de jacatón y bueno como digo sería pues iríamos por orden de grupo en cada grupo Lo bueno es
(02:26) que hable un poquito cada uno de los integrantes Pero puede haber una presentación conjunta dividida en varias partes o como en algunos grupos me comentaban en el de Denis hay varios subproyectos entonces cada uno presentaría el suyo pero digo también sería interesante que dierais es un poco de feedback que es lo que más os ha costado que es lo que menos que Cuáles son las herramientas más interesantes y que pensáis que utilizaréis en el futuro
(02:52) por mi parte Bueno comentábamos también antes también que la parte de github es quizás la más complicada y cuando no hay mucha experiencia en su uso Pues resulta un poco complicado a veces subir el material allí have y bueno utilizarlas el código de git Claudio si quieres poner por el chat el enlace a tu Claudio tiene también tutorial sobre Cómo usar j-hop a través de r Studio que puede ser de utilidad
(03:25) para los que trabajáis en r y creo que es interesante también si tenéis interés que echéis un vistazo y terminéis de entender la dinámica de github a ver una pregunta de Judith Júpiter Hub se podrá seguir usando bueno Esto dejo que hable Emilio y nos comente Cómo ve esta parte estará disponible definitivamente la semana que viene y después de eso tendremos ojo en los próximos días Tendremos que evaluar el costo y se los comunicamos pero por lo menos la semana
(03:59) siguiente está cerrado tu micro Marian gracias siempre pasa alguna vez muy bien decía que si nadie más tiene más preguntas o alguna duda o algo que comentar pasaríamos Ya a la ronda de los proyectos y yo creo que lo más fácil es seguir el mismo orden que ya tenemos Entonces empezaríamos por el proyecto de Denisse Y si confirmarme también al principio la primera persona que hable Cuáles son las personas que han ido
(04:37) participando en ese grupo Pues nada cualquiera de los integrantes del grupo de Denisse adelante Hola buenos días Soy aura muy bien Aura perdón sí me puedes confirmar las cosas sí Hola Sí es lo que iba a mencionar cómo están ordenados los proyectos dentro del voy a voy a compartir pantalla y si es posible podrían encender la cámara si no es un contratiempo lo que pasa es que me acabo de despertar Perdón este a ver
(05:29) es [Música] que Cómo es la opción de compartir pantalla completa para que lo que pasa es que me sale en español y veo que a ti te sale en inglés no igual alguien que le salga en inglés [Música] pero es donde la flechita a mí me sale pantalla compartida y luego toda la pantalla le doy para que se vea Okay creo que es aquí Bueno ya pueden ver mi pantalla de momento está en negro para mí no sé si los demás si todavía está en negro creo que tardan un segunditos y ahora en actualizar unos
(06:20) segunditos o si lo puedes volver a hacer para que refresque por favor dejas de compartir y vuelves a compartir okay Claudio es cierto me había confundido no era Claudio sino Jorge Jorge si quieres compartir el enlace del ahora ahora sí Ahora sí voy a tener Es que no me está dando la opción de compartir pantalla completa entonces voy a tener que salirme y entrar cada vez que vaya a presentar otra cosa distinta Bueno Este es el el la carpeta de cuadernos donde están todos los proyectos uno del
(07:01) proyecto uno perdón de con la doctora Denis y este Bueno yo medí la tarea de iniciar porque mi proyecto es el número uno no luego está el de Eugenia luego está el de Milagros el de Nicolás y el de greta este bueno Denis nos dio la libertad de escoger algo que nos interese algo que con lo que pues igual tengamos relación o que esté relacionado a nuestros proyectos por lo tanto este yo decidí usar este a continuación ahorita se los voy a compartir perdón
(07:37) [Música] yo yo decidí usar el paquete satín del doctor Héctor Villalobos que igual ya se los presentó en uno de sus tutoriales pero aquí enfocado en graficar anomalías de temperatura en el océano Pacífico Oriental Y por qué seleccionó este proyecto debido a que está relacionado a mi proyecto de a uno de los objetivos de mi proyecto de doctorado Entonces este pues dije Creo que es algo interesante y puede ser que alguien le le pueda servir en un futuro
(08:11) entonces bueno yo utilicé Bueno voy a cargar el paquete no ha corrido esto Entonces yo usé información satelital proveniente de la Copérnico esto todavía no pude subirlo al github porque este pesa demasiado entonces voy a ver cómo solucionar eso o sea no lo pude subir desde el r no porque me salió un mensaje que decía que es muy pesado este bueno esta información trae únicamente temperatura promedio y desviación estándar que previamente descargué de la plataforma de de
(08:55) copérnicos tiene una resolución espacial de 27 km y este es mensual y con una serie de tiempo de 1993 al 2020 y se puede bueno pueden ver mi consola donde pues lo que está saliendo perdón sí okay Bueno Esas son las dos variables que que contiene la el archivo NC y bueno a continuación pues ya voy a aplicar las bueno esta función de ricings es del del paquete satín y esta sirve para leer los archivos que descargas de copérnicus y
(09:39) bueno dentro del de la guía de satín pues puedes ver qué otras funciones puedes usar para leer otro otra fuente de variables ambientales se me hace bastante útil este este paquete por eso decidí presentarlo selecciono la temperatura media que es la que me interesa perdón Hay algún micrófono abierto pero ya iremos apagando los Perdona sigue okay Bueno estimo la media anual la mensual Posteriormente la anomalía con la
(10:16) función anual este el proceso se repite para cada año esto tarda un poquito creo que debí de cargarlo antes pues porque creo que tenemos el tiempo limitado Pero bueno tardan aproximadamente como cinco minutos este posteriormente después de haber pues estimado las las anomalías pues está se hace la la representación visual como que un poco manual no Entonces se seleccionan todos los parámetros que va a tener nuestras las gráficas más que
(10:54) nada pues los límites de los geográficos las Los ejes x en este caso que van a ser los años también se establece la paleta de colores los límites que van a tener las los rangos de colores la la etiqueta que va a tener la barra de colores este [Música] se ha tardado un poquito y bueno Al final este Esta es la forma de cómo se representa con la función plot satín se se se proyecta perdón O se grafica más bien la las anomalías que está dentro de este archivo sct se
(11:57) selecciona el periodo en este caso como son bastantes años esto era Me parece que así es desde 1993 hasta el 2020 entonces hay que seleccionar manualmente qué mes nos interesa representar y este y de qué año no Entonces se maneja como periodos yo aquí puse al azar algunos De hecho no no corresponde ni siquiera con con las leyendas que voy a poner debido a que esta gráfica pues la estoy trabajando para un artículo entonces dije Bueno no creo que sea correcto
(12:32) public este subirla tal y como quiero que salga en el artículo entonces este bueno Esto lo alteré entonces pero más o menos es la idea o sea y aparte esto igual lo encuentran dentro del del del manual de satín y bueno algo que quiero mencionar bueno que aprendí dentro del proyecto uno que fue principalmente la forma la mecánica de cómo pues subir toda estas actualizaciones o información dentro del gif se me hizo algo muy útil
(13:18) este Bueno aquí no me sale porque tengo que volver a conectarme al proyecto Este pero como ya subí el proyecto ya con actualizaciones y todo eso pues decidí no mostrarlo y aparte la doctora Denise ya dio una una tutoría de eso previamente Pero bueno toda esta mecánica de Cómo mantener el pues actualizar proyectos y tener el contacto con mis otros compañeros Y eso se me hizo bastante interesante y y lo agradezco mucho
(13:48) Muchas gracias aura entonces entiendo que lo habéis hecho a través de r estudio también vosotros en vuestro grupo Sí sí todos trabajamos con r digo a la parte de hip hop también de hacer los Sí sí Exacto muy bien perfecto pues muchas gracias pues al final cuando ya esté ya comentado por el chat y podéis seguir corriendo el código previamente todos y así luego ya lo vais explicando con las figuras ya completadas Sí igual unas y uno de mis otros
(14:27) compañeros quiere pues empezar y ya cuando pues tenga esto que más o menos ya les mostré les muestro el como que el gráfico final no que se puede obtener de este código no sé si les parece perfecto Sí me parece perfecto entonces la siguiente persona Bueno voy a terminar Hola Buenos días Buenos días mi nombre es Eugenia también formo parte del proyecto uno no tengo la opción de compartir pantalla o sea la tengo como ahora te habilito Eugenia Permíteme un segundito Sí dale
(15:04) ya ya lo puedes hacer bien pantalla 1 sería todo no yo yo le suelo dar a toda pantalla Pero bueno no sé qué es lo que funciona lo vuelvo a hacer a ver si no lo vi ahí está el video y dice pantalla uno reunión proyecto y chat del Microsoft Team Supongo yo creo que estabas compartiendo hasta hace un momento se veía sí prueba y una constante es arrancar Pero [Música] empezó a hacer este pulso solo apenas lo abrí Será porque por lo que estaba
(15:53) haciendo recién aura que estamos dentro del mismo proyecto o para no cancelarlo no no sé Pues la verdad es que no sé exactamente no sé si usáis empezando solo yo no no toqué nada solamente abrí el Júpiter Hub para mostrar mostrarles porque tengo todo desde acá y no lo hice con r estudio de la compu de Cancelar creo que va a ser inteligente bueno se preestablece pues no no sé bien bueno como les dije mi nombre es Eugenia Yo vivo en Argentina estoy trabajando actualmente en mar del plata y bueno una
(16:37) de las cosas interesantes que tenía este proyecto es poder obtener información de distintas variables oceanográficas y poder o sea distintas distinta información que ya hay disponible en la en la web Porque si bien hay institutos que hacen mediciones continuas esto es a uno porque tiene tiene como a veces una resolución mucho más amplia y una serie temporal también y nos permite Ver casos particulares en mi caso había empezado siendo un poco ambiciosa y quería
(17:07) de una zona particular de la Argentina que sería el golfo San Jorge que está hacia el sur del Atlántico y la realidad es que no tenía tanta información parece parece para ese sector tan pequeño entonces Bueno amplió un poquito los rangos y me quedé con la Patagonia Argentina y Únicamente con la temperatura superficial del mar para que no se haga tan largo bueno en este caso lo que vemos es que bueno llamo primero a las librerías Así que vamos a usar que
(17:38) son las que uy no sé que no sé qué toque control saben que hice enter En vez de control enter llamo a las librerías y luego empiezo a buscar en los servidores a ver qué tengo sí y guardo en esta urls y en esta dirección el servidor que yo quiero usar que es en este caso el costwatch después le pido que me lo guarde directamente Que guarde solamente la dirección Sí del coach y acá ya hago una búsqueda de Cuál es la variable que yo quiero usar de de ese servidor sí en este caso es sst que es la temperatura
(18:35) superficial del mar por sus siglas en inglés y empiezo a ver qué tengo o sea yo guardo esta búsqueda y veo que en qué tengo en esa búsqueda y acá vemos que hay distintos productos de esa búsqueda donde bueno puedo tener no sé mensualmente esa temperatura del mar desde 1870 hasta el presente Lo mismo para la siguiente un promedio de esa temperatura como dice acá Entonces voy viendo una por una estas primeras cuatro
(19:08) por lo menos que me interesaban a ver si tenían si bien decían global quería ver cuáles eran los rangos que tenían de longitud y latitud para así para ver si si realmente podía tener la información que yo necesitaba Entonces fui pidiendo cada una y veo que bueno la latitud y la longitud realmente bueno tenía los rangos entonces bueno esa es la primera fíjense que después pido las otras como para sacarme las dudas pero me termino quedando con la primera sí
(19:43) acá hice una búsqueda un poco más avanzada en donde yo le pido que no solamente busque la temperatura superficial del mar en esa URL que habíamos guardado sino que también busque en los límites que a mí me interesan que serían de la Patagonia Argentina entre los años 2017 y 2022 Busco esa información vemos que tenemos acá tenemos cuatro que podríamos llegar a usar sí como dice se ve en la en la terminal abajo la consola
(20:17) yo Y fui preguntándole Cuál era la información específica que tenía en cada uno de ellos sí como para sacarme yo la duda de si me servía me quedo con el primero de ellos El primer Data set fíjense que acá Lo aclaro Y en vez de pedirle todos los años esta vez lo que hago es únicamente concentrarme en el 2017 por esta situación de que no sean archivos tan grandes bueno como era simplemente una demostración Pero bueno Había algo interesante que ver en el 2017 Entonces
(20:46) le pido que me haga una búsqueda para la Patagonia Argentina estos son los límites de la titula y longitud y para el año completo del 2017 guardo ese archivo Sí Dentro de la carpeta documentos euge ahí se crea esta carpeta dentro de nuestro proyecto que contiene mi archivo y acá ya teniendo nuestro archivo descargado podemos empezar a graficar lo primero que hice fue aplicar el raster y armar el primer gráfico Sí con la primer banda de Los de la información
(21:21) que yo tenía Teníamos dos semanas en total porque esas 12 bandas corresponden a los 12 meses de la información que yo solicité ahí está el primer gráfico yo en particular usé el color rojo para esto Lamentablemente por ahí algo que no les mostré que es interesante ver que lo tenemos acá abajo no había Demasiada información por eso se ve tan pixelado y porque la resolución que usé para O sea la información que descargué
(21:53) tenía una resolución de un grado por un grado entonces bueno como es un área bastante chica se ve así tan pixelado simplemente como les dije era para la primera banda entonces luego lo que hago es un cálculo del promedio Para todo el año y poder graficarlo sí Y acá vemos en otro color como para que veamos la diferencia Cómo es para el promedio anual del 2017 para la Patagonia Argentina acá te puedo ver los datos de mi archivo sí y después
(22:32) yo lo que hago es pedirle que me que me diga Cuál era la temperatura superficial del mar para esta zona que les venía comentando pero únicamente Para abril del del 2017 Ya que en el 2017 en esa fecha hubo unas inundaciones importantes en lo que sería el centro del Golfo San Jorge y yo quería ver si había Alguna algún indicio que se pudiera ver algo diferente en la temperatura superficial del mar porque hubo Bueno la verdad que
(23:00) fue una catástrofe bastante grande en el 2017 y fue algo atípico para la zona entonces Bueno vamos a ver si hay alguna algo que podamos ver en los mapas Entonces le pido que me calcule no sé por qué me dice in Valley your name vamos a ver si me sale Igual Acá tengo un error y No sabría bien cuál sería hasta ya corría todo bien algo que no haya grabado papás no un problema con cómo lo corro ahora no sé por qué
(23:58) lo llegan a ver acá abajo que me surge un error todo el descrito de una vez con surfs arriba a la derecha y perdón pero parece que se llama sst patar anual es el del año completo pero esto era para abril del 2017 y ese ese patar tiene Data dentro Claro ese Este es el que tiene las doce bandas los doce meses que seleccioné que pedí al principio es este de acá [Música] no sé por qué no me lo corre ayer lo corrimos bien has corrido ahora todo no
(24:51) Y ya y no me lo muestra Tampoco porque después yo lo que hago es ponerle los Cómo se llaman los mapas los mapas base y no directamente ya me quedé acá despido mil disculpas la verdad es que no sé qué pudo haber sucedido de ayer a hoy encima esto de los códigos en vivos lo que tiene también siempre es que no porque el mapa final Estaba acá y ya no me corre la primer parte encima eran dos códigos más porque era
(25:27) simplemente hacerlo para abrir pero igual lo que me dice es que hay un problema con las capas bueno quizás por no alargarlo mucho vamos lo único si quieres dar un poquito de feedback de la semana que es lo que te ha costado más menos de las herramientas que te ha parecido más interesantes lo que quieras contar Bueno gracias bueno primero la verdad es que el hackaton en general me pareció súper interesante desde el principio toda la propuesta que había y creo que bueno Es
(26:05) un honor poder contar con excelentes profesores como ustedes y que nos hayan dado unos tutoriales tan sencillos de por lo menos Reproducir Y la verdad es que hay muchas cosas que se podrían seguir haciendo creo que que esta parte de poder llamar a los datos y procesarlos y poder graficarlos así tan Sencillamente bueno justo hoy no es el caso en este clip pero así tan sencillo me parece que es buenísimo
(26:35) porque Bueno la verdad es que yo no tengo tanta cancha con el r No no es que lo uso habitualmente simplemente cada vez que lo tengo que usar como que tengo que refrescar y sentí que que no había problema con eso lo que más me costó me parece es Buscar la información que necesito pero creo más tiene que ver con que no estoy acostumbrada a buscar este tipo de información y no tanto como con las herramientas en Sí porque ayer
(27:05) nosotros cuando nos juntamos con los compañeros para mostrarnos los proyectos y qué sé yo por ejemplo aura nos enseñó a buscar en copérnicus desde de manera manual después greta nos mostró cómo hacerlo de manera desde el r entonces Bueno creo que fue bastante la idea que se pretendía con el hackaton ser colaborador colaborativos y y continuar no con si hay algún problema poder resolverlo y continuar Así que yo creo que bueno esa es la parte que más me costó y Pero bueno en general el jacatón
(27:41) me gustó un montón y estoy muy contenta con todas las herramientas que nos dejan hoy me enfoqué en esto pero bueno el día de mañana si quiero agarrar y y desarrollar algo en python creo que tengo herramientas como para iniciar así que bueno estoy muy agradecida Muchas gracias a ti Eugenia y bueno lo mismo si al final de tu grupo ves que hasta nos lo dice rápidamente Pero pasamos ya Nicolás por ejemplo que es el que nos comentaba en el chat dejar de compartir
(28:19) Nicolás o cualquier otro y me escuchan como presento bueno Supongo que ahí ya están viendo de momento no pero a veces tarda un poquito que no me da la opción de compartir todo pero bueno bueno primero les iba a hablar de la base de datos que utilice ahí están viendo Ahora parece que está abriendo ya ya se ve pues primero que todo es que no me deja ver mucho ya Bueno yo sé esta base de datos la de inicialmente yo iba a iniciar Pues iba a
(29:26) tratarme bajar información de esta página de hoy simap pues yo estoy más interesado en en la megafauna digamos que fui el único que trabajó con este grupo organismos Y pues sí digamos que en mi experiencia profesional siempre me ha encantado lo Macro y la conservación de estos de este tipo de especies marinas entonces pues como que me interesa era poder aplicar algo de esto posiblemente en unos meses voy a tener una como una pasantía o algo así en
(29:59) donde va a tratar datos de telemetría y de distribución de migración de tiburón ballena y quizás mamíferos entonces pues me pareció como una muy buena oportunidad para hacerlo pues para tener como un una previa experiencia del manejo de esta información sin embargo bueno digamos que mi mi mi idea inicial era trabajar con la base de ovis Sin embargo cuando intenté como descargar los datos tuve como problemas no sé en algún lugar leí que la base ya estaba un poco pues
(30:32) ya nos está utilizando tanto entonces me generaba errores al correr los scripts sin embargo pues deniseme pues me habló de dividir y pues aquí luego encontré que estas dos bases de datos de alguna manera están integradas sin embargo pues tiene datos tanto terrestres como marinos de todas maneras pues tiene la información Marina claramente y bueno aquí están viendo mi r no creo que no no se ve la misma página de
(31:03) Entonces no tengo mucha experiencia con yo para compartir toda la pantalla le doy pantalla compartida y luego me salen tres o tres pestañas pestaña de Chrome ventana en medio y toda la pantalla a la derecha entonces Bueno gracias Y bueno pues la idea de estas bases de datos que son de datos abiertos y que la gente los puede utilizar aquí sin embargo hay algo que tener en cuenta y es que son datos que vienen Pues de instituciones del
(31:33) gobierno y también de ciencias ciudadana entonces pues ellos tratan como de que si algo estándar pero sin embargo pues me imagino que hay mucha información la cual no no pues no está totalmente verificada yo pues ya corrí la escritura obviamente pues porque se demoró un montón entonces Solamente les voy a mostrar como aquí el Script y los resultados los descargó Si no los tengo aquí si cargan rápido lo primero que hice fue pues instalar estos programas que este pues es exclusivamente para
(32:00) vivir y pues ya me las librerías que que utilicé pues primero creé como mi mi polígono de las coordenadas del Mar Caribe Ah bueno Yo estaba interesado se volvió mencionar en el área del Mar Caribe listo que decido como lo que yo siempre he trabajado aquí pues ya seleccione pues hice mi variable de tortugas entonces seleccionando las especies de tortugas marinas ella se agrupan bajo el taxón de los queónidos y pues se supone que deberían ser cinco
(32:35) especies ahorita les muestro unos errores que que presenté bueno las coordenadas que a Bueno aquí como que traté primero de filtrar cuáles eran los que tenían coordenadas válidas aquí pues llamaba nuevamente a mí a mi área seleccionada y el período que elegí fue entre el 2023 O sea la actualidad aquí es de 2000 esto porque pues yo antes intentaba como es de 1900 pero me generaban muchos errores y me di cuenta también que obis por
(33:05) ejemplo fue creado desde 2000 eso fue un proyecto de la UNESCO entonces pues obviamente van a dar datos a partir del 2000 entonces decidí Cómo dejarlo en esta ventana juré que iban a ser como poquitos datos sin embargo me di cuenta que era algo demasiado pesado no pensé que fuera haber tanta información aquí pues ya como que seleccione Entonces únicamente lo que yo estaba buscando que era yo quería mirar
(33:27) simplemente registros porque pues estas bases datos tienen claramente Demasiada información en cuanto pues obra ubicación quien la encontró bueno otra información extra me quería quedar Únicamente con pues ocurrencias o con pues abundancia Ya pues aquí lo que hice fue contar ese número de individuos por cada especie y genere un histograma de barras lo primero que quería ver era Cómo se ve cuáles eran como las especies más abundantes entonces Aquí vemos que
(33:57) careta careta esto Pues en todo el periodo de tiempo no como un acumulado pues pues está la tortuga boba Y esta es la que pues ha sido más registrada con más de ocho mil registros en un periodo de 23 años habían estas na es porque no han sido identificadas listo aquí me dio algo muy raro y es kempi porque kempi no tiene esta distribución pero pues bueno son cosas que tengo que arreglar porque si me di cuenta que hay
(34:22) unos pequeños errores con con esto de las de las especies como tal Ya luego quise mirar esa abundancia pero digamos que en el tiempo como como iba cambiando o Cómo eran los registros de todas las especies en el tiempo volví a crear otra variable pero pues ya especies separando lo por especies y también por año y pues me dio con Gigi plott hice este gráfico a ver si carga rápido que es de verdad súper demorado
(34:58) Sí aquí sale Y pues logré Cómo sacar la distribución de perdón la la abundancia por año de cada una de las especies aquí pues me digamos que tengo un pequeño error Y es que lo que les digo esta especie que en pino tiene esa distribución esas de Ah no perdón no es esta es otra es en otro gráfico no aquí está bien pero bueno eso fueron como el número de registros totales en este periodo de tiempo que logré determinar y luego quería verlo pues ya en un mapa
(35:30) y lo que hice fue descargar un mapa base de Google Maps por medio de esta función perdón de este paquete Y pues lo primero que hice fue como un mapa muy general donde se estaban mostrando todas las todas las especies creo que no carga es que es súper pesado Pero bueno yo lo tengo aquí en PDF ahorita se los muestro El caso es que pues con jijimap lo que hice fue como crear nuevamente Llamar nuevamente esas variables y pues en la misma área que yo había
(36:17) seleccionado para pues generar ese mapa y luego hice otro mapa de color en donde se distinguiera entre pues se diferenciará entre cada una de las especies la cantidad de registros aquí se me pasó es que son mapas que son muy pesados y bueno como que se traba un poquito el computador aquí se ve mejor Aquí lo pues les mostraba es eso como que aquí estoy teniendo de todas las especies Pero recuerda que vemos solo la pantalla del
(36:48) r no sé si estás mostrando otra diferente no se ve si están r lo estoy viendo aquí en los en la pestañita de plots no sé si no lo ven Ah vale vale Perdona era pensaba que había estabas hablando de un PDF ahora sí lo tengo en PDF pero pues sí cargó aquí también está ya no sé si lo están viendo Pero bueno aquí está el mapa en blanco y negro y el último que hice Pues fue el de El de los colores donde sí se pueden ver la diferenciación por especies aquí
(37:20) lo que les mencionaba es que si tengo una falencia Y es que esta especie en atatour de precios es de Australia no tengo ni idea porque está haciendo registrada acá en el Caribe Y hay muchos pues punticos grises como ven lo otro Es que yo traté de filtrar perdón Nicolás si no vemos un mapa vemos la abundancia total de tortugas dentro de dentro de ahora mira ahora ahora justo cargado ahora cargado tortugas marinas en el mar Caribe 2000 2023
(37:50) Bueno creo que mejor les voy a compartir el PDF que es más rápido y ya porque sí creo que se traba mucho en r este como decía María mejor no tratar de correr para los presentación de proyectos correr código porque puede haber contratiempo Así que si tienen ya algo preparado que pueden preparar fácilmente sería mejor no Yo los tengo corridos sino que creo que se demora mucho en cargar también en el programa como la imagen no sé pero bueno estos
(38:22) son los yo los descargué por si algo estos son Esta es la Gráfica que les decía las abundancias Este es el mapa en blanco y negro pues como Donde están todas y ya luego a color cuando lo diferenciaba por especies aquí la falencia que tengo es con esta especie de natato que ellas de la voz de Australia Entonces no tiene por qué aparecer acá pero bueno eso tendría que revisarlo porque hay algo digamos que sí
(38:46) me faltó un proceso de filtrado que he visto que es muy necesario en esto pero pues bueno esa parte me falta mejorarla también me falta mejorar aquí la parte Pacífico sigue saliendo yo no quería que saliera quería que saliera únicamente El Caribe pero pues se me se me seguía como apareciendo en los gráficos y ya pues eso sería todo lo que yo hice si si me sé que me falta Cómo mejorar un poco los scripts pero pues la verdad me pareció como súper interesante
(39:18) todo lo que logra hacer trabajé con mi grupo y pues fue chévere compartimos un montón de información la ya nos reunimos y como que nos expusimos y hablamos un montón Denisse estuvo también como asesorándonos un montón nos dio muy buenos tips este tema Pues de github yo no lo manejaba en absoluto y pues me pareció como súper interesante no no no antes no entendía como porque se usaba esta esta esta herramienta y por fin ya entiendo la gran utilidad que tiene y bueno en
(39:50) general como que los tutoriales me parecieron excelentes tengo mucho material con el que me quedé pues recursos para poder revisarlos con más calma en el futuro y lo que mencionaban también pues brinda herramientas no como para cuando uno vaya a trabajar algo en el futuro pues relacionado pues ya tiene como una base al menos como para poder recordar a mí me gustaría por lo menos con esto asociarlo de alguna manera a lo que han
(40:15) trabajado la mayoría que son pues datos escenográficos como temperatura etcétera que también sabemos que influyen Pues notablemente en la distribución y en las afectaciones de las especies marinas Entonces sí me interesaría como mirar la forma en Cómo puedo como acoplarlo Y bueno pues creo que ya he hablado mucho muchísimas gracias y muchas gracias Nicolás no sé si Jessica ha levantado la mano no sé si quiere preguntar algo de esto en concreto Sí justo me perdí por ahí al
(40:47) principio y quería preguntarte si habías descargado entonces de manera así como remota desde el r y la base del GB que eso me perdí Qué paquete usaste para eso Este ahí están viendo creo se llama rgb Ah bien y uno lo descarga Ya pues directamente de ahí como que esta función de Ok Bridge hay otra que es OK Data pues me alcanzó ocurrencias me imagino que hay otras funciones dentro del paquete para buscar otro tipo de cosas de las características que hay
(41:26) Listo para explorar el paquete gracias listo súper Gracias Nicolás De todas formas recordar que está todo todo el material disponible online el de todos los grupos también así que si tenéis interés en alguna de las cosas que están presentando pues podéis anoche a las 12 y funcionó perfecto Pues que es el que tengo acá sino que demora mucho perfecto muchas gracias Pues pasamos ya a los siguientes creo que quedan greta y
(41:58) Mila del grupo y milagros del proyecto 1 si solo lo único no sé si Eugenia quiere terminar su presentación o o seguimos Bueno mi idea era que terminarais de vosotras dos y luego ya si quieren decir rápidamente los resultados que habían quedado pendientes Vale pues voy yo si puede ser soy greta muy bien adelante greta ahora sí si quieres compartir pantalla y pueden ver mi pantalla Sí ya se ve aquí perfecto
(42:40) Bueno pues yo también elegido usar los datos de Copérnico smining service los mismos que ha utilizado ahora en su en su proyecto pero es un poco diferente porque yo descargué los datos directamente desde r y he utilizado estos datos Porque lo tengo pendiente hace mucho tiempo he empezado mi doctorado este año y voy a hacer unos modelos de distribución de especies de cetáceos aquí en el Mediterráneo y por eso quería explorar estos datos para Descargarme después
(43:16) variables ambientales diferentes Bueno pues para empezar este es el paquete el Copérnico Marín es el paquete que utilizaba para descargar los datos no Y entonces para empezar tenía que ver la tabla completa de los productos que tiene entonces con esta función copernicus product puedes ver como la tabla entera ahí puedes ver la tabla con todos los productos que tiene la base de datos de Copérnico entonces claro lo que quería
(43:48) hacer es filtrar para los datos que necesito yo entonces elegido quería ver la temperatura del agua entonces he elegido temperatura que sea mensual que sean los mapas mensuales y también la zona que es el Mediterráneo entonces aquí he hecho la selección después de mirado Cuáles son las variables ambientales que tiene este producto y tenía la temperatura entonces elegido este producto y después para poder para poder descargarlos es un poco complicado porque no solo necesitas el nombre del
(44:28) producto sino la capa también porque como dije tiene salinidad temperatura velocidad o sea tiene diferentes capas entonces lo que hay que hacer aquí una vez tienes elegido el producto Tienes que usar esta función copernicus products que le das y después te Abre una tabla ahí no sé un segundo si se te abren como los atributos del del producto no Entonces tienes que ir a layers y buscarte bueno o estos como lo he
(45:07) hecho yo la verdad no sé si hay alguna otra forma pero lo que he hecho prácticamente aquí buscar entre todas las variables encontrar temperatura y que sea mensual Este es el entonces lo que he hecho simplemente copiar este este código de leyer y ponerlo aquí entonces aquí pones el layer y también tenía que poner como las coordenadas de de la zona que me interesa Y lo he querido hacer para todo el año 2022 entonces lo que se descargan Serían como es mensual serían 12 capas
(45:46) raster Vale entonces pasando a la siguiente parte aquí lo que quería hacer es importar el file Entonces primero quería intentar importar solo un file solo para visualizarlo entonces si utilizas la función raster te importa solo un único file que sería el mes de enero entonces aquí en los plots lo pueden ver este sería el mapa de enero como he dicho y ahora utilizando la función brick después he podido ver Bueno he tenido que hacer
(46:28) arreglar como no tenía fechas y les voy a enseñar rapidito aquí no salían las fechas cuando deberían salir fechas porque salía como un número entonces tenía que arreglarlo con con unas funciones pero no voy a ir en detalle y nada ahora ahora lo que quería hacer es hacer un clot para todos los 12 meses entonces no lo voy a correr porque se tarda bastante pero aquí pueden ver el plot Entonces como he dicho es un mapa por mes y se ve que efectivamente en
(47:03) invierno la temperatura del agua es mucho más baja que en verano y ya después lo que quería hacer es hacer como un promedio anual Para todo el año y también la encontrar la desviación estándar Bueno aquí pueden ver los plots también y lo que quería hacer en la siguiente parte es hacer el mismo plot del promedio anual pero en Gigi plots porque he tenido un poco de experiencia pero quería aprender más Aquí voy a importar una capa vectorial de un área protegida que se llama
(47:52) corredor de migración de cetáceos del Mediterráneo que es la que es mi zona de estudio que voy a tener para para mi tesis Entonces esta capa también la he subido en nuestro y también muy importante una capa de países normalmente no me tardaba nada este ahora lo tenemos Entonces esta sería la temperatura del agua promedio para el año 2022 y esta es la área protegida que que va a ser mi zona de estudio vale Y luego otra cosa es que está siguiendo un tutorial y he visto este paquete liflet y lo he puesto aquí por
(48:49) si alguien le interesa me pareció interesante los plots que te hace porque son como interactivos Entonces por ejemplo esta capa raster que yo me he descargado solo de mi mediterráneo pero si fuera de todo el mundo creo que le puedes dar como sumau y sumen para para explorar un poco más los datos por si alguien la quiere usar para algo y bueno por la última parte lo que quería hacer es extraer el valor promedio anual de
(49:21) temperatura del agua pero solo dentro de mi área de estudio que es el comité el corredor de migración ds3 la área protegida no entonces aquí con la función extracto que es del paquete raster he encontrado el promedio y la desviación estándar y Bueno aquí les voy a enseñar el plot este blog aquí me enseña Cómo ha ido cambiando la temperatura desde enero bueno durante todo el año 2022 en esta área protegida
(49:57) y ya está es solo eso y voy a dejar de compartir si alguien tiene algún pregunta la puede responder y si no lo que más me ha gustado de este jacatón ha sido aprender un poco más sobre el uso de python porque he tenido un poco de experiencia con r pero nada con python Entonces ha sido interesante ver como el análisis espacial de los datos en python y también al fin aprendió Cómo hacer pushen en github porque Denise me ha ayudado bastante con eso entonces esa
(50:39) parte esa parte la tenía que aprender hace mucho y Bueno realmente me gustó Todo no tengo ninguna queja y estoy muy agradecida por poder participar en este hackatón y y en el futuro pues seguiré usando r para todo mi tesis y ojalá que aprenda a usar python y nada Eso es todo muchas gracias Muchas gracias greta también muy interesante tu proyecto porno que hará que no pase mucho más tiempo vamos a ir ya con la última persona del proyecto 1 que es Milagros Castillo
(51:19) Milagros estás por ahí sí la veo en la lista puedes hacernos una presentación milagros de momento tienes el micrófono apagado no sé a ver no estoy en mi computadora Okay parece que Milagros ha tenido algún problema pero ya nos ha puesto un poco de feedback de lo que le ha costado más y menos y el trabajo que ha hecho y bueno está todo subido en el j-hop de vuestro grupo verdad milagros
(52:27) vale Muy bien pues nada Yo creo que Ah bueno perdón que daba pendientes y Eugenia nos quería decir rápidamente Cómo había resuelto su problema y no sé si ahora también sus pros finales y queréis hacer esto rápidamente Sí lo mío súper rápido venga por orden que hemos ido aura primero y luego Eugenia sí pueden ver la figura Sí se ve Perdón no no escuché Así pueden verla se ve se ve Sí sí Ah Bueno Este es el
(53:10) gráfico final este son Bueno mi objetivo era presentar los principales eventos de tratamiento y calentamiento dentro del océano Pacífico Oriental y bueno todo esto más o menos pues mostré no cómo se seleccionó como que un poquito manual y ya se establece la escala de colores se ponen las etiquetas y pues prácticamente es eso lo único que les digo que hice en el en el Script es que alteré el orden de las figuras porque
(53:39) pues la figura final la voy a usar para otra cosa entonces este Bueno pero prácticamente es algo así que se obtiene Okay muchas gracias gracias Eugenia Ahora sí yo les decía que era algo Bastante sencillo para cuando lo veamos se van a poder dar cuenta acá y es que en realidad Cuando nosotros pedimos la capa raster es como que pisé el archivo Entonces ya no tenía el listado de la información sino que tenía un archivo raster tuve que volver a
(54:21) solicitar mi archivo que que descargué Al principio que tenía toda la información que y me quedé donde está acá después de hacer el promedio anual que es donde nos habíamos quedado con ustedes tengo que volver a llamar a este archivo o sea volver a hacer la búsqueda esa que teníamos y luego de ahí pedirle que solamente me guarde en una nueva columna el promedio Para abril para cada latitud y longitud y después de eso puedo hacer
(54:51) este último gráfico que vemos acá que en realidad Esta es la temperatura para abril lo que yo no mencioné en una de mis dificultades es que bueno por mi nivel de principiante con el r No logré hacer la categoría de colores mayor a nueve porque bueno la paleta de colores que estaba usando tenía o sea permitía solamente nueve colores entonces bueno queda de este modo Pero esto sería el mapa para la zona patagónica de la
(55:22) Argentina Para abril del 2017 su temperatura superficial del mar Okay muchas gracias Eugenia creo que es interesante ver también los problemas que van surgiendo Y cómo resolverlos así que nada Muchas gracias por eso a las dos y pasamos ya al proyecto dos que tiene dos integrantes Salvador y Darling en el orden que prefiráis vosotros Hola Marian super introducir un poco el grupo darlín ayer se encontraba enferma no sé si hoy se encuentra mejor
(56:03) entonces bueno estará Salvador al menos Pero bueno lo que no sea tampoco he preguntado si tenéis una presentación común o trabajos individuales en este caso también no lo que hablé con salvadores de para que el pueblo no tuviera que presentarlo el todo solo os enseño el Notebook general ahí el repositorio general y luego él ya os muestra que hizo en su en su en su proyecto específico Pero bueno no sé Darling Entonces si está o no quiere dar un poco de feedback
(56:39) bueno Vale dice que sigue enferma entonces bueno os comparto Entonces yo primero y luego ya pasó a Salvador vale eso darle si quieres comentar algo por escrito de la semana y hacemos así vale Bueno pues el proyecto aquí que habíamos propuesto para el grupo 2 era para tratar con los futuros datos del satélite Swat luego la adaptamos un poco al interés de los participantes y bueno se ha quedado un poco más como con datos de tratar datos de satélite también de oleaje y visualización de datos entonces
(57:23) bueno trabajamos un poco la organización de carpetas gitap el acceso a los datos un poco entender cómo cómo funcionaban los diferentes datos también estuvieron viendo para crear los los branches para subir todo el kit up y luego hay quien desarrolló estuvimos bueno probando diferentes haciendo diferentes pruebas vimos un poco los datos aquí lo muestro solo por si alguien le interesa Y ahora Salvador os muestra para el oleaje entonces bueno cargamos los datos del
(58:03) simulador y vimos diferentes formas de graficar los los datos Pero bueno creo que es más interesante que deje la palabra Salvador que os cuente en un poquito sobre la parte de los datos de oleaje y ya está porque Gracias Laura pues adelante Salvador Muy bien pues Buenos días y buenas tardes para todos y todas voy a compartir directamente desde github A ver es mi pantalla Sí vamos a empezar Bueno yo tenía interés en tomar datos de
(59:10) altura de Hola en el océano en el mar para calcular la frecuencia la frecuencia del la distribución de energía por frecuencia para bien o sea yo me dedico a la renovables estoy haciendo un doctorado renovables en estabilización de plataformas pero me interesa saber en ocasiones para acercarme a la frecuencia de resonancia si quiero estabilizar lo que esté flotando y en otras desestabilizarlo si es su generador de olas entonces el objetivo que hemos estado a punto de
(59:49) cumplirlo es en una determinada zona en un determinado punto saber cuál es la necesidad espectral y Bueno pues empezamos a leer datos desde la web no este Shot perdón aquí empezamos a leer los datos desde una página de podak vale Y el plan era de haber seguido leyendo varios ficheros a la vez pero nos quedamos nos quedamos aquí Porque empezamos a centrarnos en el estudio de la densidad espectral Entonces lo primero pasos que dimos fue con estos datos
(1:01:02) aquí con los datos que nos daba este satélite tomábamos los valores que nos interesaban aquí me eché una mano Darling Porque llevo un poco tiempo con python yo tengo experiencia con Mazda y pues eso pues la variable tiempo y la altura y la altura de ola que son las dos variables que que me interesa Y pues aquí tratamos aquí no se ve en esta Vale hasta aquí simplemente hacemos la Gráfica Y a partir de aquí empezamos a hacer el análisis espectral
(1:01:58) el primer problema problemas que he tenido tiene problemas con con todo porque nunca había trabajado con archivos en el cdf y me costó un poco entender como Cómo funcionaban y bueno y el tratamiento de datos porque esto por ejemplo pasará aquí hemos tenido problemas pasando la variable tiempo a segundos una vez resuelto eso pues intentamos Yo tengo un código Tengo un código de en que aplicamos a mi tesis para calcular la densidad espectral de pero no no de
(1:02:36) no del mar sino de del objeto flotante y lo hemos intentado adaptar a python y bueno hemos conseguido resultados pero aún queda un poco pulir pulir a ver qué quiero que dónde están los problemas para que para que esto salga en condiciones y bueno Este es el primer paso con los datos que teníamos con una barrida de satélite y luego el siguiente paso era hacerlo en una determinada zona eligiendo eligiendo un punto
(1:03:27) una determinada área elegir el punto en el que queremos hacer nuestro estudio y a partir pues ahí los mismos pasos que hicimos que en el ejemplo anterior de nuevo convertir el tiempo que posiblemente aquí esté la sea una de las posibles fuentes de error por la que no tengamos resultados al final resultados correctos y hemos estado estacionado el brillo pues intentando sobre todo la obra es pasar el Traducir
(1:04:00) el código de maldad a python y Bueno aquí ya veis poco a poco hacemos los pasos le ponemos las variables para para hacer la transformada discreta de fourier y aquí Pues bueno aquí tenemos algún problema y este es el resultado que no es correcto y bueno nos queda aquí nos queda todavía un poquito de de trabajo para uso futuro de esto porque para mí es muy interesante porque porque me permite conocer las condiciones del entorno donde donde va a operar
(1:04:46) el elemento ya sea para conseguir energía del viento o del mar y saber cómo va a responder Así que posiblemente Cuando tenga tiempo Seguiré trabajando en esto intentaré intentaré pulirlo y conseguir un código que resultados que puedo utilizar porque realmente los voy a utilizar en el futuro Y esto es todo tenemos más planes teníamos pero al final eh Darling se puso mal hace un par de días y Iremos el código avanzar mucho más porque tenemos también con los datos de
(1:05:26) su arte haber calculado velocidades y ciudades luego va a aplicar unos filtros Pero bueno pues hemos hecho lo que hemos podido hasta hasta donde Hemos llegado solo quería comentar que respecto a esta traducción de códigos algo que se utiliza mucho ahora mismo que yo no lo he usado es el chat gpt para traducción de un idioma a otro no sé si será muy correcto o no pero seguramente te puede dar quizás ideas o sea siempre viene bien intentarlo y ver si hay algo que lo convierte de forma diferente y tú
(1:06:01) evaluar si si eso es adecuado o no No se podría dar indicaciones quizás imposibles pues muchas gracias gracias Muy bien pues creo que ya podemos pasar al siguiente grupo que es el grupo 3 de Héctor comentadme yo tengo una lista de cuatro personas comentarme si queréis hacer una presentación en grupo por separado o como queréis hacer Hola Qué tal mi nombre es Ari soy parte del grupo tres Y sí vamos a hacer una presentación en conjunto digamos muy
(1:06:45) bien Ari adelante viendo que son cuatro personas pero con Jorge que es también otro segundo mentor Pero bueno claro bueno primero agradecerle a Jorge Héctor por por la tutoría que bueno muy amables con nosotros y En algunos momentos nos tuvieron bastante paciencia y bueno también pudimos trabajar en conjunto con Rubén y Uriel si no recuerdo mal los nombres no tengo muy buena memoria pero nada podemos aprender bastante la verdad
(1:07:44) que los tutoriales Estuvieron muy buenos a la mañana y y bueno nos sirvieron dando los tutoriales de Emilio de ecopide y los de Héctor de ecogram para ir avanzando un poco en el proyecto y con la guía de los dos tutores Así que nada un poquito le vamos a contar voy a arrancar yo hablando y calculo que después me va me va a seguir el camino alguno de mis compañeros bueno no el objetivo del trabajo nuestro era procesar
(1:08:14) archivos punto rock de la causanta beca 80 en python a través de ecopide y poder pasarlos también a r que era una función que todavía no no estaba muy desarrollada a través de de en un primer lugar comenzamos con trabajando con python lo ejecutamos desde desderra estudio y se tuvieron que instalar varias librerías en la sección de terminal con esta ahí dejamos una nota escrita que no se no pudimos instalar una de las de las
(1:09:01) librerías Una vez que se instalaron [Música] se convirtieron los archivos punto Rock en nets se leyeron los archivos como eco Data y se calcularon en los valores de retro de inversión que se ve que es la si no me equivoco era la red de dispersión Sonora por unidad de volumen y se le agregaron los parámetros de calibración guardando estos estos datos ya calibrados bien se definió el directorio y la lista de archivos acá se pueden ver los archivos punto Rock se utilizaron
(1:09:59) bueno los distintos parámetros ambientales para calibrar si no recuerdo mal eran parámetros medios digamos de promedio si no recuerdo mal si no me corrigen se utilizó la función environment para meterse bueno asignándole valor de temperatura en grados Celsius salinidad en Unidad reactiva salinidad y presionen y para el procesamiento de estos datos se hizo un bucle acá como se puede ver donde se calculó el SB ya calibrado y se exportó a netsi
(1:10:51) bueno acá se ve el código es utilizado para ello no sé si alguno quiere seguir con la parte de r para no hablarlo todo yo sino sigo no hay problema y sería interesante que hablarais todos un poquito cualquiera de las otras dos personas Rubén Uriel Ah vale a ver a ver por aquí Perdón pero me dio un ataque de tos pero Rubén sí que está no bueno en la parte ya cuando nos trasladamos a r
(1:12:17) se importó el archivo y bueno lo exploramos un poco se procesaron manualmente estos archivos se vio la estructura a ver cómo Qué era lo que contenían y bueno para crear un objeto posteriormente de clase de Cobra que es lo que necesitábamos para para poder aplicar posteriormente bueno se instaló la librería en ese F4 las distintas variables utilizadas en que estaban disponibles eran estas que están acá desde la 1 a la 13 nosotros utilizamos la SB
(1:13:12) acá como se ve del contenido de SB que son estas tres de la tabla digamos decidimos utilizar la frecuencia la primera frecuencia que era la de 38 kilos acá como podemos ver también se podía utilizar la de la de 200 kilos y bueno graficamos una primer en una en primer lugar en los datos de dsb calibrados acá se puede ver el gráfico además de esta matriz de retrodispersión por unidad de volumen también necesitamos la profundidad para poder graficar el fondo bueno
(1:14:05) también necesitamos los los si no me equivoco está un poquito más adelante dentro de la profundidad necesitábamos saber cuáles eran los valores el valor mínimo al máximo acá se puede ver el rango de 0 a 334 y bueno acá como dije anteriormente están los valores de el tiempo digamos la hora exacta y la fecha en que se hizo cada pin está guardada en segundos desde 1900 estuvimos hacer una transformación un poquito compleja acá se ve el
(1:14:48) código para hacer la transformación y acá se ven los valores en utc ya transformados bueno Y por último se creó la la clase ecogram con estos valores de SB de profundidad acá y los pins a través de Big Time estos tres valores los dejamos en na porque no eran no eran vitales para hacer esto así que no los no los extrajimos y bueno utilizando la librería de cobram y cobran podemos llegar a este gráfico que bueno acá como se observa es el
(1:15:38) fondo fondo del océano los datos los proveyó Héctor que eran de una campaña sonográfica en una una montaña submarina [Música] Esto está en proceso es una automatización para la importación a r de los archivos Así que no no sé si alguno quiere comentar Héctor un poquito más de esto que todavía no no estaba desarrollado del todo para contar lo que donde se quería llegar pero si no eso es sobre el proyecto nuestro pudimos desarrollarlo bastante bien
(1:16:20) si quieres muy rápidamente nada más es digamos que la parte de arriba que mostraste ahorita fue hacer un ejemplo con un con un archivo y en esta función de aquí pues metimos todo digamos todo lo que hicimos para ese archivo creamos una función para que lo haga solita No y ya lo que se ve abajo pues es ahora sí que el uso de esta función para importar más archivos con un código muy muy simple No nada más
(1:16:52) bueno eso eso es todo y nada agradecer de nuevo a Los tutores y al evento de esta semana que estuvo bastante Bueno a mí en mi caso me sirvió bastante para aprender a nunca había trabajado con github y veo por qué se usa bastante muy práctico más que nada con todo el control de cambios y es muy colaborativo Así que nada puedes bajar hasta abajo la imagen nada más ya perdón Sí sí está bien es bueno siempre acabar con un ecograma
(1:17:33) a los acusados nos gusta mucho muy bien muchas gracias Ari Muchas gracias Héctor Pues si os parece vamos a hacer una paradita de 5 minutos y continuamos después con el resto de grupos nos vemos ahora Bueno ya que estás ahí Ari esa última imagen Era de un solo archivo Bueno nos viene muy bien el contador ya vemos que han pasado los 5 minutos Así que si os parece continuamos con el
(1:23:47) siguiente grupo el grupo de Claudio tengo una lista de cuatro personas y me comentáis vais a hacer una presentación conjunta por separado como queráis buenas Buenos días Hola qué tal [Música] no sé si hay forma bueno quizás hablar un poquito más alto nada más y ya nos adaptamos no que nosotros estemos soy Andrés mi compañero Juan y Jackson y Johnny perdón porque también tengo compañeros este y trabajamos con el proyecto 4 con
(1:24:49) Claudio va a compartir la pantalla bueno nosotros trabajamos con Ocean parcels [Música] Y nosotros también este trabajamos con otro chico verdad sé que va a desarrollar un proyecto aparte También tenían problemas de conexión y este bueno Claudio Pues nos dio un tutorial sobre nos explicó Cómo descargar la Data verdad
(1:26:05) descargamos la Data de Copérnico tanto la Data de los campos de velocidades y de campos de salinidad y temperatura vamos a velocidades y de temperatura este Primero este en el eclipse de cuándo cargamos este este lado paquetes las librerías luego cargamos los datos las bases de datos primero cargamos la base de datos de las velocidades los campos velocidades trabajamos a nivel superficial que hicimos enfocarnos algo
(1:26:52) importante en la zona de Caribe verdad este y los datos que descargamos pues todas estas son del Caribe y también en la parte de en la zona de la desembocadura del río Orinoco porque bueno el proyecto se encarga sobre movimientos de masas de agua entonces queríamos ver cómo poder este simular Cómo podría afectar el Orinoco al mar Caribe cuando queremos ver cómo las partículas que están en esas áreas verdad de la de Orinoco podría ser Ingresar a por ejemplo el marido
(1:27:36) Entonces es que lo hicimos como 100 partes porque o sean parches pues este nos ayuda verdad simular movimientos de partículas ya sea por ejemplo de micro plástico o de animales en fin este entonces bueno espero lo que hicimos fue primero cargar la acta ya le dije lo hicimos para un mes verdad desde más o menos febrero y marzo entre febrero y marzo 25 de febrero a 25 de marzo más o menos 100 meses y bueno lo primero que hicimos fue
(1:28:21) establecer el campo que íbamos a trabajar verdad este para ello no sean parches uno tiene que defender las variables definir las dimensiones Porque estos van a ser argumentos variables dime o sea variables las variables son algunos diccionarios que se definen porque este estos van a hacer unos argumentos o unos parámetros Perdón que le vamos a dar aquí a esta función para poder este crear el campo no vamos a utilizar
(1:28:59) entonces podemos graficar el campo por ejemplo de la velocidad final luego el campo la velocidad B no y de la temperatura este algo que podemos destacar es que aquí Bueno ya por varios Este revisiones que también ya hemos hecho se ve que hay una zona importante en la costa venezolana entonces también eso lo queríamos apreciar y bueno también el campo de salinidad los campos que están involucrados en la simulación entonces un primer paso
(1:29:52) para luego tenemos que definir para luego ahora definir qué partículas vamos a colocar una simulación en este caso yo colocamos aquí 100 partículas para hacer un poco menos más ligero el cálculo este al principio bueno tenemos que elegimos el número de partículas y a través de de estas variables que definimos aquí Este Bueno realmente van a hacer uno en una radio unos nombres aleatorias este y nos crearán como un paquete de puntos
(1:30:36) Ah bueno Sí Exacto longitud si van a estar como alrededor de estas longitud y latitud porque esta función MP Random normal Crea una sí Y también le va sumando este como partículas o sea toma partículas de una distribución normal las va como sumando verdad a este me va agregando pues otras longitudes diferentes a la longitud media o a la la de forma que se crean como una matriz de punto este hay que las podemos graficar justo acá realmente
(1:31:30) parecen solo una mancha Pero hay una separación [Música] sería como la posición de las partículas bueno también se estableció un tiempo inicial y un paso de tiempo para la simulación yo creo que todavía tiene pero [Música] se crea un tipo de partículas primero se crea una clase verdad que pues se le coloca el nombre que al tipo de partícula que va a utilizar en este caso particular y también se eligió una se colocó unas variables
(1:32:35) [Música] así inicializa las partículas el conjunto de partículas a partir de las listas que habíamos obtenido antes de condiciones iniciales la por ejemplo este con las esto que fueron vectores de longitud y latitud iniciales para cada artículo Y en este caso Time era para una lista de tiempo de tiempo inicial y luego O sea que se graficamos como el momento en todas las partículas y posteriormente se define
(1:33:35) este para ellos creamos una función este una función que luego a través de un a través de este método es que se puede transformar como tal en un tipo encarnator por ejemplo [Música] es una función común pero cuando aplicamos una forma en otro o como otro tipo y este [Música] luego se ejecuta y realmente bueno después vamos a guardar el archivo de la de la simulación este y básicamente aquí no estamos guardando
(1:34:47) este realmente se utilizan porque hay uno que ya está como predefinido y el otro que nosotros creamos el segundo que nosotros creamos que lo creamos por acá tenían está relacionado con las con las campos de temperaturas en línea que queríamos y posteriormente graficamos el Aquí está como la posición final este en el campo de temperatura [Música] también bueno cargamos la Data posteriormente realizamos algunos aquí cargamos en la
(1:35:50) que hemos tenido emprendedor tenemos las variables temperaturas que habían Cuando tenemos la partículas [Música] porque bueno nosotros almacenamos estos valores de alimentos naturales posteriormente que si lo aceptamos como la trayectoria y también posteriormente el lenguaje lo voy a buscar rápidamente que la graficamos sobre el mapa Sí y se ve cómo es la trayectoria de esas partículas a lo largo de la cuestión
(1:36:52) llegando a la guajira no y lo que también se graficó fue temperatura [Música] para el tiempo el gráfico por ejemplo en este caso para eliminar para el tiempo inicial salinidad para el tiempo inicial se practicaron este temperatura en función de la calamidad Entonces se vio esta esta gráfico para el tiempo final punto para ver un poco ya un poco una pendiente una pendiente hacia una pendiente creciente Perdón entonces este bueno
(1:38:06) y finalmente se realizó una para ver Cómo [Música] vimos que algunos datos se quedaban un momento en las partículas se quedan en un momento como atrapar entonces bueno eso es lo que podemos hacer y me parece bastante interesante o sea en parce y que tiene bastante recursos o bastante utilidad para conocer por ejemplo este comportamiento de partícula movimiento [Música] y bueno También queremos agradecer todo los recursos y toda la información que
(1:39:16) nos han dado en este proceso que nos ha parecido [Música] Muchas gracias Andrés bueno se oye bajito pero creo que se entendía bien Así que muchas gracias por vuestra presentación también entiendo que Ian también ha formado parte de este equipo le he pedido que ponga por escrito su experiencia también al menos por escrito si quiere hablando hablando como prefiera Bueno creo que no es más fácil hablando adelante adelante quiero decir que a pesar de todas las
(1:39:54) trabas que he tenido que han sido muchas el equipo lo sabe más que más que nadie fue una experiencia muy muy dinámica muy asertiva con respecto a mi trabajo espero porque al final no tuve como la misma salida que ellos por problemas de acceso de librerías y bueno y otros Muchos trabajos no quiero aburrirlos Espero que de aquí a una semana pueda correr ya Disculpe todo como tal y pueda compartir Entonces mi experiencia que ya sería más bien cerca de las costas de Cuba y bueno y
(1:40:36) compartirlo en github Espero que bueno que más adelante tengan acceso y bueno agradecer por supuesto a profesor Claudio mentor Claudio que ha durísimo conmigo para tratar de uno de presentar algo y Bueno gracias al equipo por tan bonita presentación que no se escucha muy bien Gracias dian creo que Andrés quiere decir algo más Andrés adelante nada para agradecer a Claudio también que nos apoyó durante todo el proceso
(1:41:16) he estado muy pendiente [Música] un poquito más alto perdón pero hay un poquito de ruido si puedes un poquito más alto de toda la información que hemos adquirido en el curso está muy interesante creo que tenemos mucho trabajo por delante y muchas cosas por aprender pero con todo este material creo que tenemos para divertir nos y bueno agradecer a interconexista bueno Muchas gracias a los cuatro y por supuesto al mentor a Claudio
(1:42:00) Vamos a continuar entonces con el siguiente proyecto que sería el proyecto de Emilio creo que tenéis una presentación en común así que adelante que prefiráis comenzar Hola cómo están yo voy a compartir pantalla y vamos a ir hablando en conjunto con con los participantes así que voy a arrancar se me escuchan oímos a Jessica y creo que hay una segunda voz por ahí no ahí se ve pantalla completa Sí sí ahí estamos Vale pues empiezo bueno estos son los integrantes del
(1:42:57) grupo que es coaching Jessica yo Ruth y nuestro mentor Emilio y bueno cada uno la parte que haya hecho lo va a ir explicando un poco trata de la comparación biológica y biogeoquímica sobre todo en las ecorregiones marinas que es lo que nos interesa y las especies de interés ya que cada uno Emilio nos dejó escoger más que nada por por nuestros trabajos qué es lo que queríamos hacer entonces bueno tenemos la introducción
(1:43:29) general donde hablaré un poco de ovis las ecorregiones y después las especies de interés los objetivos materiales y métodos y el código que hemos usado tanto para extraer los datos como para python para la temperatura superficial y clorofila Jessica Bueno entonces la diapositiva vale ovis es un sistema de información sobre diversidad oceánica tipo chip De hecho también usa ovis y sobre todo distribución y abundancia de especies entonces bueno no vamos a entrar a la
(1:44:13) página web pero se puede podemos poner por ejemplo la opción taxa distintas familias especies grupos en general o por ejemplo directamente clasificar por ejemplo las grandes regiones marinas que es la única opción que daba de un inicio y Nosotros hemos tenido que Modificar un poco el código para poder obtener eco regiones siguiente Vale entonces las ecorregiones nos interesan como la unidad más pequeña en el sistema de corregiones y provincias
(1:44:44) entre otros definida como un área de composición de especies más o menos homogénea comparada con las zonas más adyacentes donde podemos tener un grupo homogéneo con características similares oceanográficas de topográficas dentro del mismo de corrección normalmente Estos factores de forzamiento biogeográfico que definen una ecorregión normalmente son por ejemplo de las aislamientos urgencias aporte nutrientes temperatura corrientes entre otros siguiente
(1:45:17) a ver y hablando en términos en términos ecológicos que es lo que nos interesa estas unidades pueden abarcar tanto procesos ecológicos de historia de vida para sobre todo la mayoría de especies sésiles que es más fácil de observar pero también para especies móviles y tienen grandes niveles de endemismo éxito Sí dice se ve que hay un retraso Pero yo lo paso yo aún no lo veo no sé el resto ahora ahora Vale entonces
(1:45:59) en mi caso yo escogí una familia en general que es borbónide dentro de los corales son una familia ontozos del orden aláceas que están compuestos por gorgonina son especies muy importantes biogeneras con alta complejidad estructural y formadoras de hábitat entonces siguiente a ver vale Porque es importante también porque aparte como son muy importantes ecológicamente en los ecosistemas dentro de la taxonomía necesitamos clarificar
(1:46:32) también las especies y como hablando en las primeras clases de la ciencia abierta es importante esta ciencia abierta taxonomía Y también ver qué patrones espaciales de distribución de gorgonias hay por ejemplo a lo largo del Pacífico este después de que se cerrará el canal de Panamá hace ya bastante tiempo y con las variables ambientales para ver si hay una graduación de diversidad de especies a lo largo de las ecorregiones
(1:47:03) Bueno no sé si ya se ve bueno por mi parte también utilicé información de ovis y descarga información de una especie particular de aves marinas pero como para mencionar un poco y tenerlos por ahí en el tema para los que no trabajan con aves bueno las aves marinas son un grupo de aves que dependen del ambiente Marino en algún momento en su ciclo de vida y tienen características particulares de historia de vida algunas
(1:47:31) son muy longevas tiene una madurez tardía y productividad baja y tiene una gran diversidad de especies sin embargo yo me voy a centrar en el albatros de ceja negra que es la especie de albatros más abundantes de la plataforma continental Argentina y bueno Esto es parte de mi doctorado mi postdoctorado también trabajo con esta especie dado que es una de las especies que más tasas de contacto y de captura incidental sufren por parte de pesquerías industriales bueno como para
(1:48:07) mencionarles un poco es una especie de Gran tamaño tiene hasta dos metros y medio de envergadura que es de punta de ala otra punta y se alimenta de por captura superficial de peces calamares y también del descarte pesquero es por eso que se asocia tanto a Los buques de y tiene áreas de reproductivas en el hemisferio sur en Isla subantárticas principalmente y la más grande está en Islas malvinas bueno Y estos son algunos estudios
(1:48:36) previos por lo que a mí también me interesaba estudiar o trabajar con información de descarga remota y en general por ejemplo en mi caso trabajo digamos lo que hacemos Es embarcarnos y capturarnos los individuos en altamar él le ponemos un transmisor satelital y recibimos la información a nuestra computadora y a partir de eso se puede ver el área por ejemplo de distribución en la plataforma continental Argentina o
(1:49:04) Atlántico sudoccidental y también se pueden identificar o realizar distintos modelos estadísticos por ejemplo los modelados de idoneidad de hábitat que entre otras cosas me permiten identificar zonas de mayor probabilidad de encontrar a estos individuos y a su vez se asocian con diferentes variables ambientales y los resultados de este trabajo fueron permitió identificar que las variables más importantes en las áreas de de
(1:49:33) selección de estas desde la temperatura la clorofila y la profundidad y justamente son esas con las con las variables que vamos a trabajar entonces el objetivo era identificar áreas de distribución tanto de borbónides como de albatros de ceja negra en determinadas ecorregiones de interés y a su vez determinar las características de las variables biogeoquímicas que caracterizan tales zonas entonces utilizamos información de ovis para determinar Las observaciones
(1:50:05) de las especies y esto lo hicimos a partir del r y a su vez utilizamos información desde Júpiter Hub y con python y del servidor edad para obtener la información de temperaturas superficial y clorofila bueno y estas eran las ecorregiones que ahora las vamos a ver un poco más entonces lo que lo que refiere a la parte del trabajo en R con Judith estuvimos trabajando y usando todas estas librerías acá agregué la
(1:50:42) librería sf con la que también trabajamos entonces lo que hicimos fue primero Descargar la información de las especies en este caso solo voy a mostrar el ejemplo de de los gorgonides entonces acá lo que hacíamos bueno las funciones ocurrencia le teníamos que indicar el tazón Sí también las profundidades que nos interesaban y a su vez la geometría se le podía indicar por ejemplo esto se trabaja con con un
(1:51:19) código particular que lo podíamos Buscar en la página pero también hay otra forma de hacerlo a partir de conversión de datos la longitud a esta esta categoría del paquete sf Nosotros le hicimos muy básicamente con este a partir de identificar estos puntos y transformarlos en línea en la página de hoys en mi caso que es con los datos de albatros de ceja negra no use esta información y solo le indiqué los años
(1:51:53) que me interesaba y el filtro lo hice a posterior indicando la zona que me interesa bueno acá pasamos a transformar a Data frame en este caso se cambiaron las columnas el nombre de las columnas y acá hicimos un un paso más allá para transformar estos puntos en ya con configuración espacial Entonces le teníamos que indicar qué columnas eran la de la titula de longitud y a su vez asociarle el Data frame y también indicarle el sistema de coordenadas de referencia que utilizábamos entonces una
(1:52:38) vez teníamos esa información de los puntos la información que abrimos de las ecorregiones y también la información de de las capas de tierra realizamos unos plots muy simples como para comenzar a indagar y observar las áreas en las que teníamos justamente estas observaciones tanto para borgónides como para el albatros de ceja y un paso más allá entonces fue si una vez que conocíamos uno sabíamos que áreas nos interesaban
(1:53:15) procedimos a realizar el bueno acá están este es todo el código pero muy básicamente abrimos con sf que es la que trabaja con la librería sf los datos de la Tierra le indicamos los colores también le indicamos un texto también abrimos los datos de la seco regiones sí Y por último le agregamos la información de estos datos de de las posiciones de ubicación que habíamos bajado de y también le dijimos bueno que queríamos
(1:53:53) los nombres de del eje x y del eje y donde queríamos por ejemplo las leyendas Judith Entonces en este caso en el de gorgonias podemos obtener un mapa donde tenemos los diferentes puntos dentro de la corrección de Guayaquil en cuanto especies de gorgonia se ve que hay más puntos que colores porque seguramente están solapados uno encima del otro pero en mi caso por ejemplo no me afecta porque como quiero todas las
(1:54:24) ecorregiones en este caso solo hemos hecho una pues no tiene mayor importancia Pero al menos podemos saber qué especies hay y después también podríamos aplicar alguna función que aún no hemos hecho de la riqueza específica o el índice de Shannon y poder comprobar también entre entre regiones Y estos son los resultados de los puntos de distribución del albatros Ceja negra y como se puede ver no solo o sea estos datos de acá investigué un poco y son
(1:54:55) datos obtenidos de satélite Argos Y algún de algún otro dispositivo y en este caso son dispositivos yo los puedo identificar que son dispositivos que se han colocado en las colonias reproductivas que quedan Islas Georgia y Acá hay otra Isla que se llama Diego Ramírez donde hay una colonia también más chica de Alba negra entonces todos estos puntos corresponden a posiciones de localizador localización de transmisores satelitales o GPS y se
(1:55:24) puede ver que hay una diferencia con los datos que yo obtuve previamente porque mis datos correspondían a un periodo que es el no reproductivo y que los individuos habían sido capturados en altamar alrededor de esta zona pero muy básicamente la mayor cantidad de puntos independientemente de las colonias Se pueden observar en las en las ecorregiones de las Islas malvinas y también de la Patagonia de si la Patagonia continental Perdón marina
(1:55:56) Y esto es otro gráfico que r o viste te permite sacar que es un gráfico básico también por ver las ocurrencias que se han ido los registros que se han ido subiendo a ovis o por ejemplo Javi si se saca año tras año y ver también Qué especies más se describen y que otras nos no se no se suben tanto por ejemplo Bueno ahora no sé si quieren hablar a alguien más esto corresponden a los datos que trabajaron los chicos Sí bueno
(1:56:35) esta parte anda antes de empezar aparte de este grupo nos dividimos en subgrupos en mí Yo trabajé con Emilio y bueno a partir de las ecorregiones que se describieron anteriormente obtuvimos las variables más importantes fue la clorofila y la temperatura Bueno y por qué escogimos la clorofila porque dentro de los modelos también de los resultados de ellas mencionaban que una de las variables más importantes era la clorofila
(1:57:14) y bueno y no es este casualidad porque la clorofila es un básicamente es una variable integral Qué quiere decir que como al igual que nosotros en la programación utilizamos muchos medios para llegar hasta aquí el fitoplancton también utiliza Muchos medios muchos recursos para poder este prolifera y eso es lo que detecta el satélite mediante la clorofila por si la otra no sé si que si si quieren que pase al código python o
(1:57:55) yo creo que al último para que continuemos con perfecto entonces bueno como mencionaba la clorofila es una variable integral tiene muchas muchos factores asociados biológicos ecológicos físicos y bueno tenemos una lista muy grande como puse ahí unas pocas unos pocos factores los más importantes los nutrientes la luz y bueno las condiciones de las masas de agua Bueno Este es un ejemplo escogí esta me recomendó que una una religión que yo conociera para que pudiera explicar
(1:58:43) y Bueno aquí en estos en estos mapas a partir de las ecorregiones se extrajo la información es decir que se utilizaron las ecorregiones como un una máscara para obtener la información de clorofila y temperatura en este caso utilicé cuatro meses nada más para que se demostrara un poco visualmente el contraste que hay entre estos meses tanto de clorofilas como de temperatura y bueno vemos que hay cierta diferencia entrando los meses fríos enero noviembre
(1:59:26) y ya cuando llegue al verano este hay un aumento en las temperaturas y bueno una reducción en las clorofilas no no se visualmente también no se ve muy claro pero intenté mejorar la visualización de la clorofila transformando la logarítmico bueno pero hay que mejorarlo un poquito más otro Okay bueno De acuerdo a las ecorregiones de que resultaron más importantes con mayores registros de diversidad Uno de ellos es la Patagonia y Bueno
(2:00:10) aquí y de igual manera se extrajo dentro de la ecorregión la información de clorofila y temperatura y De igual forma toda la serie de tiempo del 2004 al 2006 en este caso puedo solo escogimos bueno escogimos un pequeño una pequeña muestra porque al trabajar en el Júpiter en línea si le metí a diez años o más ya había un pequeño de se empezaba a demorar mucho entonces bueno Esta es una pequeña muestra de los años para que se viera
(2:00:54) visualmente como la serie de tiempo este va cambiando a través de los años principalmente [Aplausos] al principio de los años en enero diciembre y bueno yo quería decir algo que tal vez que los dos gráficos como son idénticos yo los Acabo de ver tal vez haya quedado guardado esté repetida la información y nos nos hayamos dado cuenta porque son exactamente iguales los veo Ah cierto la otra entonces esta Sí salió bien entonces voy a dormir
(2:01:49) puse otro que no era bueno pero en este caso Sí se ve bien en las islas malvinas aquí De igual forma obtuvimos a partir de la máscara la clorofila y la temperatura y bueno las respectivas series de tiempo a través de los lapso de tiempo de 2004 al 2006 y bueno tenemos aumentos de temperatura y este a principios de bueno la temporada de enero ahí hay dos picos nada más y corresponden con los de la clorofila en este caso no conozco muy bien estas
(2:02:39) ecorregiones pero el trabajo se realizó así y Bueno aquí nada más quiero mencionar que este los problemas que tuve en el Ah creo que sí sí se puede mostrar el cuando yo no pusimos todo el Script Pero de todos modos ya aparecen en poner bueno se puso edad y al final ahora lo vamos a mostrar Bueno ya a ver si puedo volver porque A ver no sé cómo sacar la presentación bien y por acá estaba el código Claro que ver con esa imagen
(2:03:46) no sé si querían comentar algo del código Bueno nada más ahí trabajamos con este con el repositorio de acceso más fácil a datos científicos el rap y bueno el Script ya quedó este gracias a Emilio listo para meter cualquier tipo de información satelital y Bueno nada más dos cosas tener cuidado porque trabajando con las colecciones es necesario escoger variables dentro de repositorio que tengan la dimensión adecuada porque hay unas que la longitud y latitud no corresponde con
(2:04:42) la ecología entonces marca error en la posición pero después de eso todo bueno es correcto excepto los cambios en la en la clorofila yo intenté hacer un cambio ahí para hacer una visualización un poco mejor transformando la logaritmo diez Pero bueno no no me resultó tan bien Todavía falta trabajar eso y bueno después de eso [Música] no sé si alguien quiere mencionar algo más y puedo volver a la alguna otra diapositiva Bueno nada más yo para terminar bueno
(2:05:30) mis mis intenciones mi perspectivas con python antes de que acabemos con eso es este bueno procesar y calibrar imágenes que sean de más alta resolución para lugares costeros bueno la intención es hacer a partir de las ecorregiones de su región más pequeñas Porque el lugar donde estoy trabajando es la costa y es una Bahía muy chica Entonces no entra dentro de ningún ninguna colección ninguna imagen de esas dimensiones y la otra pues hacer
(2:06:03) este modelos predictivos con redes neuronales en python y bueno esto sería todo [Música] Muchas gracias a todos felicidades por la copa al equipo comentarte conchi que entiendo que el logaritmo era para eso para ver los distintos patrones en la zona un algo que me ha ido muy bien a mí y cuando utilizo datos sobre todo datos que no conozco tanto es usar cuartiles para puedo pasar por ahí el código si queréis Y de modo que los cuarteles se localiza
(2:06:40) el límite entre colores en los cuartiles Y eso hace que muchas veces en patrones que otras veces no no se ven entonces Bueno a ver si puedo localizar así rápido y si no lo pongo en el git porque es que se me hizo raro porque de hecho la clorofila la escala era del cero al veinte y aparecía todo en el mismo color todo en azul claro cuando no conoces bien los rangos o eso da cosas extrañas lo que pasa es
(2:07:06) que como nunca había trabajado con python no sabía lo transformé a logaritmo base 10 pero no me resultó entonces bueno por trabajar sí perdona Emilia si hay tiempo que sí pueden compartir su experiencia como como hicieron otros me parece algo interesante y también mencionar que es Ruth Si podés hablar un poquito de idea que tu participación Pues fue de otra manera si podrías decir algo sobre tu experiencia
(2:07:52) bueno Qué tal para que no esperen uno al otro Jessica primero después judy Bueno yo estoy muy contenta con el curso la verdad que aprendí un montón de cosas nuevas Mi idea era participar un poco más en python pero no pude nos centramos en el r que por ahí lo conozco un poco más pero igual manera me sirve un montón aprendí muchas cosas el sobre el github lo terminé de entender al menos lo lo básico y funciona bien el Push y el pool así que ya con eso me voy satisfecha y nada
(2:08:39) agradecer a todos pero sobre todo a Emilio que nos ayudó un montón de desarrollo del proyecto este así que bueno además fue muy participativo con nosotros estuvo todo el tiempo y también Bueno a los participantes del grupo que que estuvieron presentes todo el tiempo a la hora de armar y nos pusimos bastante de acuerdo para hacer que es la primera vez que nos conocimos Así que estuvo bueno gracias bueno por mi parte Yo estoy súper contenta de hecho ha sido una semana muy
(2:09:15) muy entretenida y muy productiva y claro Igualmente como Jessica me hubiera gustado aprender un poco más de python que no no había hecho nada entonces Igual también me tengo que tomar mi tiempo y de una forma buena va a ser esto ver los códigos de Emilio y coche para aplicarlos porque igual me gustaría continuar ni con Jessica o con ellos si quieren ya lo hablaremos y a Emilio agradecerle porque porque tiene mucha gratitud está siempre muy emocionado con
(2:09:47) con todo con nosotros y ha sido muy entretenido trabajar con él y nada estoy muy contenta con todo y Emilio tenías mucho que ver en la foto porque tú también diste el Okay a nuestro capital claro el capitán Messi te comentábamos que si quieres por escrito por hablado como prefieras si tienes problemas con el micro Sí ya justo me pude conectar con el teléfono lo único que cuando estoy con el teléfono pues escucho un poquito
(2:10:29) bajito por el teams Pero bueno Me gustaría saber si me están escuchando bien sí perfectamente Okay qué bueno excelente Bueno antes que nada feliz día feliz tarde para todos según corresponda aprovecho estos momenticos para agradecer mucho por la profundidad este y la oportunidad de haber trabajado y participado en este evento bueno como le había comentado al equipo y al profe Milo estoy bastante nueva con estos temas de programación pero me interesa mucho aprender y es muy aplicable para mi área de trabajo actual
(2:11:06) de hecho yo soy licenciado en tecnología de alimentos estoy apenas en mi primer semestre del posgrado de ciencias marinas pero tengo ya un tiempo trabajando en el centro nacional de investigación de pesca y acuicultura y es esa experiencia laboral pues la que me ha llevado a querer fortalecer las capacidades para procesamiento de datos los propios que generamos como centro de investigación y los externos que están disponibles me gustaría también comentar Ya que
(2:11:29) algunos de ustedes han hablado sobre los que les ha costado o la este esa debilidades a mí me costó seguir el ritmo de los tutoriales precisamente por la poca experiencia que tengo yo era de las que estaba un poco fastidiosa preguntando cuando íbamos a estar los videos Pues precisamente para poder ponerme al día con un ritmo un poco más lento pues nada más adaptado a mi a mi experiencia y todavía sigo poniéndome el día con los tutoriales lo tengo que confesar pero me parece que la
(2:11:59) experiencia es tremenda la oportunidad también es tremenda doy las gracias porque me hayan aceptado y me hayan dejado participar en este evento que ya es de un nivel más avanzado que yo todavía no tengo pero me llevo un montón un montón de material con el que voy a seguir este fortaleciendo mis capacidades y también que me sirva a mí para fortalecer a los equipos que tenemos aquí también estoy encantada con toda la jornada Y con todo
(2:12:23) lo que he visto que han hecho los equipos que han presentado lo que ha aprendido del equipo cinco me este también parece que son grandes profesionales de profe Emilio también y bueno Eso era lo que quería decir Bueno pues muchas gracias a todos y no hay más comentarios consciente he puesto un ejemplo de cómo usar cuartiles para los datos Y espero que se pueda ir bien vamos a pasar entonces al proyecto 6 de David Correa y bueno lo
(2:13:00) mismo me comentáis si tenéis una presentación en grupo por separado como queréis hacerlo Hola Qué tal cómo están me escuchan se te oye sí perfecto somos el equipo 6 este tenemos una presentación en conjunto y voy a empezar la comparto a compartir no sé si ya pueden ver la pantalla la ven completa este o me estorba aquí un poco la ventana de reunión se ve pero no abierta pero se ve bien yo creo O sea no se ve en modo presentación quiero decir ah sí sí
(2:13:43) este pues somos el equipo 6 los integrantes es el oíste Elena Pérez mota Yamileth Alexandra Carmona Ruiz Estefany Isabel Gálvez Alarcón y su servidor Octavio Farías Núñez nuestros mentores fue David Correa yeray Santana Falcón en primera instancia este nos nos dedicamos a la identificación de eventos a través de umbrales variables esto con información histórica de frecuencias diarias con la metodología de cuartiles en ventanas móviles intraestacionales el
(2:14:22) objetivo es identificar eventos en una serie de tiempo ya sea diaria este con estimando su duración las intensidades mínimas y máximas para temperatura del mar Ese es ti y vientos en este caso la presentación está dividida en dos compañeros su servidor Octavio y Eloísa entonces iniciaré con la parte de la temperatura del mar en la que ahorita tengo la presentación para Cualquier detalle que fallara este pudiese
(2:14:54) presentarselos Primero aquí y después en el Júpiter entonces no sé si ya alcanzan a ver bien el código Sí sí Ah perfecto iniciamos importando las librerías xaray bandas Cyborg y matullip después los datos los abrimos Bueno y este en un csv que fue compartido por por yeray en el que es de datos de ese estilo y iniciamos la lectura de de del ccb posteriormente establecemos los plantiles este pues ampliamos o volvemos tomamos los
(2:15:42) quantiles en el cuartil 95 y el cinco como el mínimo el cinco y el máximo el 95 para cada año posteriormente definimos en esta región no sé si alcanza a ver mi Mouse la treinta años para sacar una climatología ya que tenemos la climatología este como el promedio de los meses de la temperatura del mar resacamos una anomalía de la climatología esto simplemente es restando este la climatología los datos de la
(2:16:22) climatología y posterior Pues visualizamos los datos con Entonces tenemos una gráfica de la climatología en la que podemos analizar e identificar Cómo es el comportamiento de los datos conforme pasan los años en este caso una perspectiva hasta el dos mil que sería un este escenario de cambio climático pero aquí entonces nuestra duda es Cómo identificar Cuáles son en Dónde inicia este el cambio o la superación de la
(2:16:58) climatología de acuerdo a nuestros a nuestros cuartiles entonces iniciamos otra vez sacando el muestreo pero ahora para cinco días de el cuartil 25 del 75 y del 50 en el 50 para sacar una media del 75 para tener el máximo y del 25 para tener el mínimo en este caso tomamos el 75 para tener una mejor identificación que el 95 que era muy este muy arriba ahí sacamos y hacemos un plot de estos este de este comportamiento de los cuartiles en el que observamos que la media es una línea obscura que queda en
(2:17:41) medio de la del cuartil 75 y 25 para nuestros máximos y mínimos posterior a esto este definimos un un Rango de años en el que hacemos el análisis de los máximos y mínimos tomamos mil novecientos noventa y veinte y veintiuno para definirlo a los rangos de años y sacamos el tiempo esto es importante porque tuvimos muchos problemas al Definir la Gráfica porque el tiempo este nos marcaba error al no definirlo
(2:18:17) el al definir el tiempo Pues de los datos podemos obtener este simplemente la visualización de la Gráfica entonces lo que tenemos abajo es una gráfica que utilizamos el film que es el llenado entre los datos y el llenado entre los datos es entre el cuartil 75 y 25 para posterior Pon este sobreponer la media y Ver Nuestro comportamiento Y dónde este serían este los máximos y mínimos más adelante hicimos la comparación
(2:18:54) entre estos umbrales en la estadía histórica en el que tenemos la media con este el color obscuro azul un azul más más intenso Y tenemos las los umbrales o las zonas en las que los umbrales fueron superados con el color gris y esto lo definimos con la función umbral igual a los datos los pasamos extra Ray donde este se alcanza a observar aquí abajo este la función donde este nuestros datos de temperatura
(2:19:31) del mar superen el cuartil 99 de los valores y si esto se cumple Cuáles son los datos entonces antes de pasar a vientos les quiero mostrar si alcanzan a observar y me dicen si se ve bien las el proyecto en github en Júpiter si alcanzan a observar Sí se ve Perfecto entonces como les comenté aquí tenemos la importación de las librerías este leemos el archivo csv que ya lo tenemos cargado previamente aquí posterior res ampliamos los los datos de un año y un mes en diferentes cuartiles
(2:20:15) sacamos la climatología este la pasamos a exhalar y la climatología para posterior sacar la anomalía estos datos los ploteamos y aquí lo que tenemos es identificar en qué momento de estos datos se se supera el cuartil 95 Entonces en este caso en 1980 en 1951 en el mes nueve en el día 30 se superó este este cuartil si Queremos saber otro valor pues simplemente aquí le podríamos Poner este a lo mejor el cuartil 75 en qué momento
(2:21:03) se supera y pues es en 1950 en el mes 8 posterior a esto Pues identificamos que cuartiles Cuáles son los cuartiles que están por arriba de 95 bueno los meses que están por arriba del 95 de cuartil 95 con un boleano que es el este En este caso nos dice que estos son no están por arriba y el true es por que sí están por arriba de esos de esos valores y bueno en este caso de mi de [Música] de mi código Pues yo tengo algunos
(2:21:40) algunas funciones por ahí porque fui haciendo pruebas y este aquí hice un resampleo de cinco días después Este hice un de esos cinco días para para hacer el resempleo y ver los datos hicimos otro resempleo pero ahora para los paras y para las pentadas en los cuartiles de 25 a 75 y la media Y estos los dejamos a 10 años para hacer una gráfica más visible porque los datos completos pues era se perdió un poco en
(2:22:14) la en la visibilidad de los datos y este y pues simplemente seguimos sacando ahora el intervalo de los datos el resempleo para un año de ese intervalo de los datos sacamos la Gráfica en el que tenemos el que me pareció muy interesante esta función en la que rellenamos entre los los este los cuartiles máximos y mínimos y la identificación de los umbrales que lo que les comentaba que aquí identifica Cuáles son los umbrales Cuáles son los momentos en los que se superan los umbrales del cuartil 99
(2:22:52) y pasamos a la parte de los vientos Hola buenos días Soy Selena y enfocando ahora en los datos temporales de viento empezamos importando las librerías las mismas que utilizamos para la temperatura y luego después los datos conforme está demostrado en la línea siete después de importar los datos seleccionamos un año que en caso es de mis 20 pero podría ser otro año o un periodo solamente tendríamos que cambiar
(2:23:32) la selección de las fechas seguimos haciendo un histograma de todas las localidades estudiadas y por fin un análisis exploratorio de los datos como valor máximo mediana puede pasar Este es el histograma entonces la de las estaciones tumbes San José todas son de Perú y está análisis exploratorio de los datos de viento para todas las estaciones juntas entonces la máxima la mediana Acá está el código puede pasar
(2:24:18) por fin finalmente llegamos a Nuestro objetivo empezamos calculando los cuartiles 25-50 y 75 y después con la función gráficamos las cartillas 25 y 75 y con la función decíad gráficamos la línea de la mediana que es el cuartil 50 y finalmente graficamos la serie Temporal y podemos ver los momentos en que la serie temporal sale de Los umbrales Superiores e inferiores puede pasar esta estos puntos son los que están saliendo podría ser cualquier otro punto
(2:24:57) que estuviera fuera de los cuarteles cogí estos como un ejemplo vale [Música] también puede pasar hicimos también umbrales y medias móviles en vientos elegimos la estación de calado y lo tenemos estos datos de diferentes medidas moviliza la serie de team por cinco días 30 días de anual Estas son las correlaciones de las dos estaciones puede pasar y acá iniciaremos nuestra presentación Muchas gracias a todos en especial
(2:25:41) nuestros mentores David y ya queremos agregar que también Con este código estuvimos trabajando en tratar de descargar los datos este en tiempo real o para hacer el análisis ya sea diario pentadal de de con esta misma metodología trabajamos La metodología pero aparte también hicimos como Pues un ratitos libres este hacer la consulta de los datos en este caso pues con las librerías request urlif entonces entrábamos a un URL a descargamos bueno hacíamos el print de
(2:26:29) los datos Y estos datos este son simplemente la oscilación del Atlántico del Norte y después de esto Pues escribirlos en un en un archivo en este caso un csv y estamos pues aplicando esta misma metodología pero ya en cuestión de datos en tiempo real pero este mi observación es que pues aprendí que como dice Sócrates no sé nada y que lo poco que sabía de de python ahora sé que es menos de lo que sabía antes y que hay muchísimas posibilidades de aplicar
(2:27:15) este estas metodologías y demasiado abierto a todas las ideas que se puedan generar lo que les comentaba los mentores en este caso Los tutores es que yo tengo como que las ideas pero no la estructura o la forma en la que puedo escribirlo Entonces es como pues aprender a decírselo a la computadora para que lo pueda hacer y pues no te esté diciendo Oye no te entiendo tu lenguaje pues Escríbeme en el mío entonces es aplicarlo aplicarlo y e intentarlo pero
(2:27:51) me llevo muy buen sabor de boca de este este y les agradezco muchísimo En lo particular este que me hayan permitido tomar este este curso este esta pues si no tan intensiva lo mejor este Bueno si ha sido intensiva de acuerdo con mis horarios laborales pero que este ha aprendido demasiado muchísimo muchísimo y principalmente quitarme ese miedo de entrarle entonces no sé si mis compañeros Eloísa este Yamilé quisieran yeray comentar algo más
(2:28:26) yo por mi parte este dejo de compartir pantalla y les agradezco muchísimo Muchas gracias Octavio eloisa ha visto Así que yamile ha puesto también algún comentario por escrito si quiere hablar por voz y creo que Stephanie también no está por aquí si queréis comentar alguna cosilla más cualquiera del grupo Sí buenas con todos felicitarle a los integrantes de grupo no por el trabajo desarrollado de hecho que en un inicio
(2:29:03) había bastante expectativa y también bastante diversidad digamos en en los intereses no y a veces ahí es un poco también complicado seguir un objetivo común pero hemos tratado de de orientar sobre la metodologías y todos creo que han salido ganando no aprendiendo un poco más como dice Octavio y bueno acá tengo que mencionar algo no que también este nosotros mismos como este como digamos guías no de estas de este proyecto y como digamos proponentes de
(2:29:36) la idea también Hemos salido aprendiendo Porque por ejemplo tanto yerai como yo teníamos digamos ideas de la metodología pero teníamos enfoques diferentes No ya que por la misma área sobre la cual trabajamos en mi caso yo trabajo más sobre periodos de tiempos actuales digamos con información más reciente satelital no y por ejemplo la metodología está orientada para periodos digamos de veinte treinta años no pero
(2:30:03) por ejemplo yeray trabaja con información de cientos de años donde la donde digamos existen tendencias también no y digamos ahí este los umbrales que se puedan aplicar tienen que ser calculados por rangos de tiempo no se puede aplicar una climatología general para todo el periodo no Entonces algo que yo también me llevo como un aprendizaje de que la metodología que utilizo por ejemplo tiene que contemplar no solo este periodo fijo sino también
(2:30:28) tiene que contemplar periodos variables no como para escenarios de cambio climático y esas cosas no Entonces todos hemos aprendido allí no y bueno el proyecto digamos ha salido adelante porque los miembros los participantes han puesto de su parte no y han tratado de acoplarse a las ideas no ellos tienen información muy diversa no Y como lo dijo Octavio tienen interés de de aplicar la metodología entonces hemos tratado de de llevarlo a orientarlo a la información que nosotros manejábamos no
(2:30:58) Y ahí alcanza temperatura mi casa viento no Y desde ahí hemos tratado de que por lo menos que un poco claro la idea no sé qué se pudo hacer mucho más No pero por lo menos este se ha hecho algo en el sentido de que se plasmen las ideas más resaltantes no eso principalmente Y gracias gracias a todos por estos días no que ha sido de Gran aprendizaje para todos gracias Octavio Gracias este a Luisa Stephanie también no así es
(2:31:26) gracias bueno Muchas gracias a todos Estefanía Eloísa también ha puesto algún comentario más bueno por mi parte decir que ha sido muy interesante todas las todas las presentaciones la diversidad de temáticas las distintas zonas que habéis presentado desde luego muy interesante y veo que tanto como r como tato r como python han tenido mucho éxito en esta en esta convocatoria en otras creo que ha sido más python pero pero veo que están los
(2:31:57) dos a la par en este caso bueno como conclusión ahora tenemos quizás unos minutos por si queréis comentar alguna cosilla más de cierre del zacatón por mi parte las conclusiones que me llevo quizás como mejora para el futuro es incluir Sí o sí una sesión práctica de github al principio el primer día creo que habría ayudado bastante y no sé si habrán mencionado bastantes personas la descarga de datos pero creo que esto es más complicado porque
(2:32:27) depende de los datos a los formatos las plataformas hay mucha variabilidad entonces elegir una quizá sería complicado y por mi parte esto sería no sé si alguno de Los organizadores mentores tutores quieren comentar más cosas agradecer por supuesto a Emilio que es el experto sobre todo en la tecnología de la del github y del Júpiter Hub y ha estado metiendo muchas horas para que todo funcione Gracias Emilio no sé si quieres comentar alguna cosa más
(2:33:11) y pues no que me dio muchísimo gusto ver todos los grupos trabajando juntos y los resultados o la experiencia que compartieron hoy pues sí realmente me dio muchísimo gusto ver que llegamos a este punto y que hayan aprendido y que hayan sientan que tengan una base ahora para seguir aprendiendo tanto de estos materiales como por ustedes mismos avanzarlo hacia donde quieran llegar sí le agradezco en particular obviamente a nuestro proyecto que fue una
(2:33:45) experiencia muy bonita y me dio muchísimo gusto ver cómo se acoplaron y crearon metas comunes Y por supuesto Muchas gracias También Alejandra Alejandro y a todas las personas de la ecc que han estado también resolviendo todos los pequeños problemas técnicos de las salas de y bueno que también han tenido mucha dedicación para que todo vaya bien a ver nos Comenta a Darling quizás se podría considerar el uso de la plataforma colap de Google yo personalmente no la conozco No sé si
(2:34:22) exactamente Qué herramientas tiene pero yo no la uso la conozco pero no la uso sé que David la USA y tal vez puede comentar un poco pero eh las razones para usar [Música] hay varias una de ellas que nos da control digamos absoluto del entorno Y de qué paquetes y las versiones y entiendo que con cola hay más dificultades para poder tener ese control específico también nos da control de [Música] como compartir información entre sí
(2:34:58) Y además nos permite apoyar tanto a estudio como python y Júpiter Bueno ya hay otras razones pues pero es para uso personal por lo que entiendo Pero de nuevo David podría decir más entiendo que tuvo cola Funciona muy bien sí Emilio este en caso de Google collage si tiene este digamos ciertas ventajas en el caso por ejemplo para personas que programan este digamos sin tanto así en un entorno de tan de tanto compartir Digamos como si lo hacen
(2:35:40) a veces los que ya están a un nivel más avanzado no Entonces por ejemplo yo sí trato de usar en colaps más que no y siento de que se puede compartir más fácilmente por ejemplo no es este más integrable así digamos a un trabajo colaborativo más pequeño no pero de hecho que tiene sus ventajas en función a que permite llevar Este cambio Permite llevar este digamos una secuencia más este organizada no Pero quizás para una primera etapa podría considerarse no pero bueno esperemos mejorar en el
(2:36:16) futuro no gracias pues comentan de nuevo Emilio hasta cuando estaría abierto Yo Peter Hub por lo menos por una semana más y les diremos si podemos extenderlo Tenemos que tener una idea Clara de del costo pero por lo menos la semana siguiente o que sugerencia anotada a Jessica si lo de las pausas de cinco minutos a veces uno duda si es bueno parar más tiempo no pero si quizás hacerlas un poquito más largas es buena sugerencia
(2:37:00) Bueno si alguien más quiere comentar alguna cosa y si no daríamos ya por clausurado el jacatón Muchísimas gracias a todos participantes organizadores a verme algún comentario más Octavio Farías Muchas gracias Octavio por la presentación pues nada más de nuevo Muchas gracias a todos y como comentaba Emilio Espero que continúes usando todas estas herramientas y que sean de mucha utilidad y compartiendo vuestro código en el github para que se expanda todo
(2:37:45) este conocimiento y bueno en este caso conocimiento también en español con los comentarios en español que harán que llegue a más gente y bueno que tengáis muy buen fin de semana por mi parte nada más Muchas gracias a todos Muchas gracias buen fin de semana chao Muchas gracias a todos adiós hasta luego gracias Emilio Gracias a todos los organizadores a Héctor
Usamos cookies para asegurar que te damos la mejor experiencia en nuestra web. Si continúas usando este sitio, asumiremos que estás de acuerdo con ello.
