<div dir="ltr"><div><span style="color:rgb(0,0,0)">Dear Colleagues,</span><br></div><div><p style="color:rgb(0,0,0)">we have two news for this month:<br></p><p style="color:rgb(0,0,0)">1) In June 2024 the  "GEO-OPEN-HACK-2024: Big Geospatial Data Hackathon with Open Infrastructure and Tools (advance level)" (<a href="https://iiasa.ac.at/events/jun-2024/geo-open-hack-2024-big-geospatial-data-hackathon-with-open-infrastructure-and-tools" target="_blank">https://iiasa.ac.at/events/jun-2024/geo-open-hack-2024-big-geospatial-data-hackathon-with-open-infrastructure-and-tools</a> ) took place, and now we are happy to share all the material and video at <a href="https://spatial-ecology.net/docs/build/html/COURSESAROUNDTHEWORLD/course_GEO-OPEN-HACK-2024_06_2024.html" target="_blank">https://spatial-ecology.net/docs/build/html/COURSESAROUNDTHEWORLD/course_GEO-OPEN-HACK-2024_06_2024.html</a><br></p><p style="color:rgb(0,0,0)">We especially encourage you to watch the hands-on sessions, as they provide valuable information to enhance your geo-spatial computation capabilities.<br><br></p><p style="color:rgb(0,0,0)">2) For the first time Spatial Ecology is organizing a course in Spanish. </p><p style="color:rgb(0,0,0)"><b>Geocomputación para aplicaciones ambientales: uso de GDAL y GRASS</b></p><p style="color:rgb(0,0,0)">(<a href="https://spatial-ecology.net/curso-geocomputacion-para-aplicaciones-ambientales-uso-de-gdal-y-grass-2024/" target="_blank">https://spatial-ecology.net/curso-geocomputacion-para-aplicaciones-ambientales-uso-de-gdal-y-grass-2024/</a>)</p><p style="color:rgb(0,0,0)">"Objetivos del curso"<br><br>En este curso, los estudiantes desarrollarán competencias en el uso de herramientas avanzadas de geocomputación de código abierto, como GDAL y GRASS, dentro de un entorno Linux. Aquellos sin experiencia previa en programación en Linux alcanzarán un nivel de confianza que les permitirá utilizar rutinas avanzadas de procesamiento de datos de código abierto. Los estudiantes con experiencia en programación descubrirán que el curso les ayudará a perfeccionar sus habilidades en modelado y codificación. El objetivo es equipar a los estudiantes con herramientas poderosas, fomentando su capacidad de aprendizaje autónomo. Los conocimientos adquiridos no solo serán valiosos para aplicaciones relacionadas con SIG, sino también para la informática general y la computación estadística aplicada en una variedad de campos. El curso brindará una base sólida para el desarrollo profesional como científico de datos geoespaciales.<br><br>All the information for the course including registration procedure can be found at <a href="https://spatial-ecology.net/" target="_blank">https://spatial-ecology.net/</a><br>Best Regards<br><span style="color:rgb(34,34,34)">--</span><br></p></div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div>Giuseppe Amatulli, Ph.D.<br><br>Research scientist at<br>School of the Environment<br>Yale University</div><div>New Haven, CT, USA</div><div>06511</div><div><font color="#000000">Twitter</font><span style="color:rgb(0,0,0)">: @BigDataEcology</span><br><div>
   Teaching: <a href="http://spatial-ecology.net" target="_blank">http://spatial-ecology.net</a></div> 
  
   Work:  <a href="https://environment.yale.edu/profile/giuseppe-amatulli/" target="_blank">https://environment.yale.edu/profile/giuseppe-amatulli/<br></a> <br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>