Comparativa de cursos para aprender a limpiar datos de biodiversidad en R

Pagar por un curso estructurado de MaxEnt en R te ahorra el tiempo de adivinar qué función usar; pelearte solo con foros y tutoriales gratis te ahorra el dinero, pero nadie te avisa cuándo el mapa de nicho que armaste está mal. Esa es la comparación real detrás de cualquier curso de R para modelado de nicho o limpieza de datos de biodiversidad, y pocos blogs la hacen con las cartas sobre la mesa (bueno, en grueso, que las cifras exactas las dejo para otro rato).

Antes de seguir: Erre Datos vive de enlaces de afiliado. Si comprás un curso por acá, me llega una comisión y a vos no te cuesta un colón extra. Lo que menciono en esta comparativa lo pagué de mi bolsillo o lo revisé a fondo en los grupos de alumnos, porque odio tanto como cualquiera perder plata en humo. Si un curso no me sirvió para que mi mapa dejara de parecer un dibujo de niño, no aparece en este blog.

Pagar por una ruta o pelearse solo con R

La diferencia entre las dos rutas no es solo de plata. Un curso te dice, en orden, qué botón apretar cuando el modelo te devuelve un error que no entendés; un canal de YouTube gratuito te tira un video suelto que asume que ya sabés lo que fuiste a buscar. Las dos rutas llegan al mismo lugar, más o menos, pero una te ahorra tardes enteras de ensayo y la otra te las cobra en frustración.

Lo digo porque ya hice la ruta gratuita y no funcionó tan bien como pensé. Me tragué tutoriales de YouTube en inglés, copié bloques de código sin entender bien qué hacía cada línea, y terminé con un script que corría pero que no sabía explicarle a nadie por qué corría. Funcionar y entender son cosas distintas, y esa diferencia se nota el día que hay que ajustar el modelo para una especie distinta.

La limpieza real de los datos de biodiversidad en R

Bajar datos de GBIF se siente sencillo hasta que abrís el archivo. Los registros llegan con nombres de especies mal escritos, fechas que no cuadran con la temporada del bicho, o coordenadas que ponen el punto de observación en un lote baldío en vez del bosque donde en verdad se vio el animal. Nada de esto sale en el tutorial rápido que te enseña a instalar el paquete; sale cuando ya estás adentro, tratando de entender por qué tu modelo no cierra.

La primera vez que vi un AUC de 0.87 parpadear en uno de mis dos monitores que no hacen juego, con la pared de post-its de nombres de especies detrás, no supe si eso era motivo de festejo o de sospecha. Ese número solo, sin contexto, no dice si tu modelo sirve o si nada más aprendió a memorizar tus propios puntos; ahí entra otra discusión que merece su propio espacio.

Los sábados que salgo a contar aves al Parque Nacional Braulio Carrillo con el grupo de conservación, es casi siempre Isaías Morera el que propone el sendero más difícil de alcanzar, como si los pájaros interesantes solo aparecieran cuesta arriba. Esas salidas son las que después terminan convertidas en puntos de presencia que hay que limpiar en R, y ahí la teoría se encuentra con el barro literal.

El curso de Maxent va directo al grano

Lo que me convenció de Modelado de Nicho Ecológico con Maxent en R es que no pierde tres horas en la teoría del nicho fundamental antes de tocar código. Entra directo a cargar puntos de presencia, limpiarlos y proyectarlos sobre las variables bioclimáticas de WorldClim, aunque cómo elegir la resolución correcta de esas capas es una discusión que dejo para otro artículo.

El curso también roza el beta de regularización y el thinning espacial —dos ajustes que deciden si tu modelo se sobreajusta a los pocos puntos que tenés— pero no se detiene ahí, y con razón: son temas para publicaciones propias. Si lo que buscás es elegir formación en R Studio para modelado de nicho ecológico sin anotarte en una maestría de estadística primero, esta es la ruta que menos vueltas te hace dar.

Sumar teledetección cuando el mapa climático ya no alcanza

Cuando ya sabés limpiar puntos y armar un modelo climático, el siguiente paso lógico es Teledetección Satelital con R y R-Studio, que mete vegetación real (NDVI, uso de suelo) en la ecuación en lugar de quedarse solo con clima. Si dudás entre hacer esto en R o quedarte en QGIS, o querés el desglose completo de qué variables satelitales sirven para modelar hábitat de aves, esas son otras dos entradas del blog que todavía tengo pendientes de escribir con calma.

Es más caro que el primero, y ahí conviene pensarlo dos veces antes de meterse: no es una compra impulsiva, es una inversión para cuando el clima solo ya no te alcanza para explicar dónde vive algo. Cuál aprender primero —modelado de distribución de especies o teledetección— depende de tu pregunta de investigación y es tema para otro post; lo que sí puedo decir es que ninguno de los dos cursos compara MaxEnt con los modelos lineales generalizados ni hace un recorrido completo de todos los paquetes de R para modelado de nicho, así que si tu pregunta es esa, seguí buscando. Donde el curso de MaxEnt sí es más generoso es en las ventajas de usar MaxEnt en R Studio frente a la interfaz de Java, algo que se agradece si ya te peleaste con la versión de escritorio alguna vez.

Lo que conviene según el proyecto que tienes entre manos

La pregunta no es cuál curso es "mejor" en abstracto, sino qué te está pidiendo tu proyecto ahora mismo. Si tu problema es que tenés un puñado de registros de una especie rara y necesitás un primer mapa de nicho decente, el de MaxEnt te resuelve eso sin rodeos (aunque el manejo de muestras chicas, cuando los registros son pocos de verdad, es otro tema que merece su propio análisis aparte). Si en cambio ya tenés el modelo climático armado y lo que te falta es meterle textura real del terreno, ahí es donde entra la teledetección.

Hace poco me escribió Yadira Solano, una lectora que trabaja con reptiles endémicos del Pacífico mexicano, preguntando por dónde empezar. Su caso es justo el ejemplo: pocos registros, una especie de la que casi no hay estudios previos, y ninguna necesidad todavía de meterse con imágenes satelitales. Ahí la respuesta fue clara: empezar por MaxEnt, dominar la limpieza de datos y recién después, si el proyecto crece, pensar en teledetección.

La cuenta antes de sacar la tarjeta

Elegí Modelado de Nicho Ecológico con Maxent en R cuando estás empezando, tenés pocos datos y necesitás un mapa de nicho que se sostenga sin haber programado antes. Elegí la teledetección cuando ya tenés ese modelo climático corriendo y el próximo obstáculo es meter información satelital real al análisis. Entender la inversión necesaria para dominar MaxEnt en R sin ser programador no es solo cuestión de plata: es cuántas tardes más querés pasar discutiendo con un mensaje de error antes de ver un mapa que de verdad sirva para algo.

Para nosotros los voluntarios, el código nunca es el fin, es el medio para entregarle a la gente de la reserva un mapa que les diga dónde poner los esfuerzos de patrullaje. Si tenés que elegir una sola ruta para arrancar ya, arrancá por la que limpia tus datos y te enseña a desconfiar de ellos: ese hábito rinde en cualquier curso que tomes después.