El programa combina el aprendizaje de Sistemas de Información Geográfica, programación, ciencia de datos e IA generativa para abordar proyectos de monitoreo ambiental de forma integral. Los estudiantes desarrollarán competencias en análisis geoespacial, modelado predictivo, procesamiento de imágenes satelitales, visualización de cambios territoriales y automatización de procesos GIS. Además, se explorará la creación de aplicaciones y tableros interactivos que integren datos espaciales y analíticos para una gestión ambiental más eficiente y precisa.
Publico objetivo
Este curso está dirigido a:
Ingenieros ambientales, forestales, de minas, geógrafos, biólogos y agrónomos.
Especialistas y técnicos en Sistemas de Información Geográfica (SIG) que deseen ampliar sus capacidades hacia el análisis ambiental avanzado.
Funcionarios públicos, consultores y miembros de ONGs que trabajen en conservación, gestión territorial y evaluación ambiental.
Investigadores y estudiantes de últimos ciclos interesados en aplicar programación, estadística y SIG a proyectos ambientales.
Profesionales del sector minero, agrícola, forestal y energético que requieran datos geoespaciales para la toma de decisiones.
Resultados esperados
Al finalizar el curso, el participante será capaz de:
Analizar y gestionar información geoespacial con ArcGIS y QGIS para el monitoreo de recursos naturales.
Automatizar procesos GIS utilizando Python y ArcPy.
Desarrollar modelos estadísticos y de predicción ambiental con RStudio.
Procesar y clasificar imágenes satelitales con Google Earth Engine y JavaScript.
Aplicar inteligencia artificial generativa para generar reportes técnicos, mapas temáticos y proyecciones de cambios territoriales.
Integrar múltiples herramientas en soluciones técnicas y operativas para la gestión ambiental sostenible.
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial.
Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."
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