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Curso
Curso en Ciencia de Datos Ambientales
Convierte datos ambientales en decisiones con impacto
Inicio: 25 de mayo
Duración: 37 horas
Modalidad: Virtual
Costo: S/. 3,500
Certificaciones:
Obtén un certificado digital al aprobar satisfactoriamente el Curso en Ciencia de Datos Ambientales.
DESCRIPCIÓN
DEL CURSO
Objetivos del curso
→ Recoger, limpiar y analizar datos ambientales con herramientas de ciencia de datos.
→ Aplicar modelos de predicción para fenómenos ambientales como contaminación o variabilidad climática.→ Visualizar y comunicar hallazgos de forma clara, ética y estratégica.→ Proponer soluciones basadas en datos para problemas ambientales relevantes.
DESCRIPCIÓN
DEL CURSO
Dirigido a:
→ Ingeniería ambiental, biología, química, geografía, agronomía, agrícola, civil o sectores afines.
→ Análisis de datos, tecnología o investigación aplicada que busquen ampliar su enfoque hacia la sostenibilidad ambiental.
→ Interesados en aplicar programación y técnicas de machine learning en el análisis de datos ambientales
Requisitos: familiaridad con conceptos ambientales, conocimientos basicos en Excel nivel básico en programación en python y manejo de SIG (QGIS).
En este curso:
→ Recolectar y procesar datos ambientales de múltiples fuentes utilizando Python.
→ Analizar series de tiempo para detectar tendencias climáticas y anomalías.
→ Diseñar modelos de Machine Learning para predecir fenómenos ambientales críticos.
→ Aplicar Deep Learning en imágenes satelitales para monitorear la cobertura terrestre.
→ Utilizar LLMs para agilizar el análisis de regulaciones y políticas ambientales.
→ Comunicar hallazgos mediante visualización de datos para la toma de decisiones estratégicas.
TEMARIO
DEL CURSO
Onboarding
- Onboarding
Fundamentos de programación para análisis ambiental
- Introducción a Python, manejo de datasets, limpieza de datos, uso de librerías (Pandas, Matplotlib, Seaborn).
Introducción a la Ciencia de Datos Ambientales
- Fuentes de datos ambientales, como satélites, y herramientas en la nube para su procesamiento.
Análisis exploratorio de los datos
- Análisis temporal de temperatura, lluvia, calidad del aire, etc. Tendencias, estacionalidad, detección de anomalías, uso de IA para series temporales
Machine Learning (ML) aplicado
- Introducción a ML Modelos supervisados y no supervisados. Clasificación, regresión, clustering. Casos: predicción de contaminantes, alertas
Introducción a Deep learning
- Redes neuronales básicas aplicadas a imágenes satelitales, sensores, variables ambientales o monitoreo remoto.
Casos
Storytelling con datos ambientales
- Visualización efectiva. Comunicación clara para decisiones. Dashboards. Presentación a stakeholders.
Proyecto final
- IA aplicado al monitoreo LLM pára regulaciones y tratados ambientales
Horario de clases
Lunes y Miércoles de 7:00 pm a 10:00pm. Las asesorías se realizan los días sábado.
Evaluación y trabajo final
La evaluación es vigesimal y la nota mínima aprobatoria es 13.00.
Evaluación
→ Evaluación continua
→ Proyecto Final
CERTIFICACIONES
UTEC Posgrado te otorgará un certificado digital al aprobar el Curso Especializado en Ciencia de Datos Ambientales
ESTUDIA
CON NOSOTROS
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Networking
Amplía tu red de contactos, encuentra oportunidades laborales. Además, aprende de otros profesionales y construye una reputación sólida en tu campo.
Asistente Virtual
Recibe acompañamiento durante todo el programa. Contarás con el apoyo de un asistente que responde tus consultas y realiza seguimiento a tu aprendizaje para asegurarnos que se cubren los objetivos trazados.
Método UTEC Posgrado
Nuestra metodología se basa en la participación activa, discusiones, estudio de casos, generación de sinergia a través de los proyectos grupales, simulaciones y otras actividades prácticas que te permite aplicar lo que estás aprendiendo.
Practitioners
CONOCE A NUESTROS EXPERTOS
Nuestra comunidad de docentes y practitioners está formada por expertos con una amplia experiencia en el campo académico.
Carlos Millan
Especialista en Hidrología en SENAMHI (Servicio Nacional de
Excepcionalmente, podrían existir modificaciones en la plantilla de practitioners por imprevistos o razones de fuerza mayor.
TESTIMONIOS
"Me gusta bastante que sea participativo y que el proyecto se dé en varias clases."
Alesandro Huayllas Iriarte
MarTech Specialist -Yape
Me gusta bastante que sea participativo y que el proyecto se dé en varias clases.
TESTIMONIOS
¡Los ejemplos son un éxito! De esa manera cada concepto se entiende muy bien.
Diana Cardenas Negron
Service Designer- Burns the Agency
¡Los ejemplos son un éxito! De esa manera cada concepto se entiende muy bien.
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