09 DE MAYO
El programa está dirigido a los siguientes perfiles:
A través de los ocho módulos, los participantes obtendrán capacidades para planificar muestreos y gestionar la calidad de datos. Desarrollarán habilidades para interpretar datos de contaminación y evaluar el cumplimiento de normativas y estándares ambientales. También dominarán técnicas de modelamiento territorial y la integración de información geoespacial, así como la capacidad de automatizar procesos técnicos y realizar análisis estadísticos complejos. Finalmente, los alumnos alcanzarán competencias en la implementación de modelos de aprendizaje automático y en la ejecución de análisis satelitales para la creación de planes de manejo ambiental fundamentados técnicamente
En esta etapa, el participante desarrollará la capacidad de planificar campañas de monitoreo , gestionar correctamente los equipos de medición en campo y establecer protocolos rigurosos para asegurar la calidad, trazabilidad y validación de los datos obtenidos
Este módulo se centra en adquirir habilidades para evaluar la calidad de diversos componentes ambientales , interpretar cómo se comportan los contaminantes en el entorno y determinar con precisión las zonas críticas que requieren atención.
El enfoque aquí es desarrollar la competencia para comparar resultados técnicos frente a la normativa y estándares vigentes , gestionar procesos de fiscalización y elaborar informes técnicos que sirvan como sustento válido ante las autoridades competentes.
Aquí se trabajan destrezas para integrar datos provenientes de distintas fuentes en sistemas de información , generar cartografía temática detallada y realizar modelamientos del terreno que permitan comprender la influencia del relieve en el entorno
El participante aprenderá a diseñar flujos de trabajo automatizados para tareas repetitivas , optimizar la limpieza y el manejo de grandes volúmenes de información técnica, y estandarizar la generación de resultados finales.
Este segmento se dedica a la capacidad de realizar análisis exploratorios, aplicar técnicas estadísticas avanzadas para identificar tendencias y patrones , además de dominar herramientas para la visualización técnica e interpretación profunda de los datos.
El objetivo es desarrollar competencias para preparar datasets complejos y aplicar modelos de inteligencia artificial, tanto supervisados como no supervisados, orientados a la predicción de variables ambientales y la detección automática de anomalías.
Finalmente, el estudiante adquirirá la capacidad de procesar y filtrar imágenes de satélite para realizar análisis multitemporales , así como la habilidad técnica para integrar todos los hallazgos en el diseño de planes de manejo ambiental sólidos y bien sustentados.
En esta etapa, el participante desarrollará la capacidad de planificar campañas de monitoreo , gestionar correctamente los equipos de medición en campo y establecer protocolos rigurosos para asegurar la calidad, trazabilidad y validación de los datos obtenidos
Este módulo se centra en adquirir habilidades para evaluar la calidad de diversos componentes ambientales , interpretar cómo se comportan los contaminantes en el entorno y determinar con precisión las zonas críticas que requieren atención.
El enfoque aquí es desarrollar la competencia para comparar resultados técnicos frente a la normativa y estándares vigentes , gestionar procesos de fiscalización y elaborar informes técnicos que sirvan como sustento válido ante las autoridades competentes.
Aquí se trabajan destrezas para integrar datos provenientes de distintas fuentes en sistemas de información , generar cartografía temática detallada y realizar modelamientos del terreno que permitan comprender la influencia del relieve en el entorno
El participante aprenderá a diseñar flujos de trabajo automatizados para tareas repetitivas , optimizar la limpieza y el manejo de grandes volúmenes de información técnica, y estandarizar la generación de resultados finales.
Este segmento se dedica a la capacidad de realizar análisis exploratorios, aplicar técnicas estadísticas avanzadas para identificar tendencias y patrones , además de dominar herramientas para la visualización técnica e interpretación profunda de los datos.
El objetivo es desarrollar competencias para preparar datasets complejos y aplicar modelos de inteligencia artificial, tanto supervisados como no supervisados, orientados a la predicción de variables ambientales y la detección automática de anomalías.
Finalmente, el estudiante adquirirá la capacidad de procesar y filtrar imágenes de satélite para realizar análisis multitemporales , así como la habilidad técnica para integrar todos los hallazgos en el diseño de planes de manejo ambiental sólidos y bien sustentados.
