29 DE NOVIEMBRE
SÁBADOS: 05:00 P.M. A 07:00 P.M. DOMINGOS: 05:00 P.M. A 07:00 P.M
28 DE FEBRERO
Dirigido a:
Geólogos, geotécnicos e ingenieros de minas.
Estudiantes y egresados de carreras de geociencias.
Profesionales que desean actualizarse en modelamiento y geoestadística.
Al finalizar el programa, el participante será capaz de:
Interpretar y modelar estructuras geológicas en 2D y 3D.
Manejar herramientas SIG y cartográficas a nivel profesional.
Realizar modelamiento implícito y explícito de cuerpos mineralizados.
Analizar estabilidad geotécnica y generar reportes técnicos.
Aplicar Python para análisis, visualización y automatización geocientífica.
Desarrollar modelos geoestadísticos, variogramas, kriging y simulaciones.
Integrar diversas fuentes de datos en un modelo predictivo robusto.
Bienvenida, objetivos y metodología
Instalación y configuración de QGIS
Instalación de plugins especializados
Creación del primer proyecto geoespacial
Instalación y primeros pasos en Leapfrog
Principios y tipos de estructuras geológicas
Medición, representación y análisis estructural
Cartografía geológica aplicada a minería
Fundamentos del modelamiento geológico y su flujo de trabajo
Fundamentos SIG aplicados a geología
Manejo de datos raster y vectoriales
Geoprocesamiento para exploración
Análisis espacial de datos geocientíficos
Elaboración de mapas temáticos profesionales
Integración de datos topográficos y geológicos
Plugins especializados para geociencias
Creación y análisis de MDT
Elaboración profesional de mapas geológicos
Interfaz, estructura y configuración de proyectos
Modelamiento 2D de secciones geológicas
Modelamiento 3D de cuerpos minerales
Integración con sondajes, geofísica y geoquímica
Estimación de recursos y generación de dominios
Mecánica de suelos y rocas aplicada
Modelado y análisis de estabilidad de taludes
Evaluación de presas de relaves y excavaciones
Análisis cinemático de discontinuidades con Dips
Integración de resultados geológicos y geotécnicos
Programación básica y manejo de datos
Análisis con Pandas y NumPy
Visualización 2D/3D con Matplotlib, Plotly y PyVista
Automatización SIG con ArcPy y PyQGIS
Simulación geocientífica y machine learning básico
Variogramas, kriging y estimación por bloques
ML aplicado a clasificación y predicción geológica
Análisis multivariado (PCA, correlaciones, clustering)
Simulación condicional y modelamiento 3D geoestadístico
Bienvenida, objetivos y metodología
Instalación y configuración de QGIS
Instalación de plugins especializados
Creación del primer proyecto geoespacial
Instalación y primeros pasos en Leapfrog
Principios y tipos de estructuras geológicas
Medición, representación y análisis estructural
Cartografía geológica aplicada a minería
Fundamentos del modelamiento geológico y su flujo de trabajo
Fundamentos SIG aplicados a geología
Manejo de datos raster y vectoriales
Geoprocesamiento para exploración
Análisis espacial de datos geocientíficos
Elaboración de mapas temáticos profesionales
Integración de datos topográficos y geológicos
Plugins especializados para geociencias
Creación y análisis de MDT
Elaboración profesional de mapas geológicos
Interfaz, estructura y configuración de proyectos
Modelamiento 2D de secciones geológicas
Modelamiento 3D de cuerpos minerales
Integración con sondajes, geofísica y geoquímica
Estimación de recursos y generación de dominios
Mecánica de suelos y rocas aplicada
Modelado y análisis de estabilidad de taludes
Evaluación de presas de relaves y excavaciones
Análisis cinemático de discontinuidades con Dips
Integración de resultados geológicos y geotécnicos
Programación básica y manejo de datos
Análisis con Pandas y NumPy
Visualización 2D/3D con Matplotlib, Plotly y PyVista
Automatización SIG con ArcPy y PyQGIS
Simulación geocientífica y machine learning básico
Variogramas, kriging y estimación por bloques
ML aplicado a clasificación y predicción geológica
Análisis multivariado (PCA, correlaciones, clustering)
Simulación condicional y modelamiento 3D geoestadístico
