MACHINE LEARNING CON PYTHON: APLICACIONES EN GEOCIENCIAS

primer curso_Mesa de trabajo 1

RESUMEN

FECHA DE INICIO 28 de Junio
DURACIÓN 15 Sesiones Prácticos
MODALIDAD Virtual
CERTIFICACION 24 Horas Lectivas
COSTO REGULAR  S/. 328.00 ó USD 89.00 (Profesionales)
S/. 179.00 ó USD 59.00 (Estudiantes)
COSTO PROMOCIONAL
(Hasta el 19 de Junio)
S/. 209.00 ó USD 59.00 (Profesionales)
S/. 119.00 ó USD 35.00 (Estudiantes)

DESCRIPCION

El curso de Machine Learning está enfocado a los estudiantes y profesionales de carreras de ingeniería que deseen aprender de logaritmos para identificar patrones en datos masivos para hacer predicciones.

OBJETIVOS

Aprender los diferentes algoritmos enfocados en el machine learning, los cuales están enfocados en tres vías de aprendizaje del software:

  • Aprendizaje Supervisado: Basados en data procesada y clasificada para la toma de decisiones y predicciones.
  • Aprendizaje No Supervisado: se parte desde una data en bruto, sin procesar ni clasificar. Se busca un patrón y recién desde ese punto generar decisiones.
  • Aprendizaje por Refuerzo: generar que el algoritmo “aprenda” de su experiencia, conocido como “ensayo y error”. Así optimizamos el proceso y a largo plazo realiza unas mejores estimaciones de las variables de estudio.

REQUISITOS DEL COMPUTADOR

  • Conocimientos básicos en Python.
  • Computadora, PC o laptop.

TEMARIO

SEMANA 1 MACHINE LEARNING A DATA GEOESPACIAL

  • Problemas y conceptos importantes de Machine Learning
  • Algoritmos de Machine Learning para data geoespacial
  • Descripción del software
  • Revisión de artículos aplicando Machine Learning
SEMANA 2 EXPLORACIÓN Y ANÁLISIS DE DATA ESPACIAL

  • Exploración y análisis de datos espaciales
  • Data pre – procesada
  • Correlación espacial: Variogramas
  • Representación de data
  • Algoritmos K – Nearest: Regresiones lineales y polinomiales
SEMANA 3 GEOESTADÍSTICA

  • Predicciones espaciales
  • Simulaciones geoespaciales condicionales
  • Clasificación espacial
SEMANA 4 REDES NEURONALES

  • Introducción
  • Red neuronal Radial Basis
  • Red neuronal de regresión general
  • Red neuronal probabilística
  • Modelos Gaussianos y de densidad
SEMANA 5 PRÁCTICA FINAL

  • Train/Test
  • Árbol de decisiones
DIRIGIDO A Estudiantes y profesionales de carreras de ingeniería que deseen aprender de logaritmos para identificar patrones en datos masivos para hacer predicciones.

BENEFICIOS

  • Acceso a la plataforma por los meses de junio y julio.
  • Acceso a los videos grabados del curso.
  • Asesoramiento en vivo para la instalación de softwares.
  • Certificación por 24 horas lectivas.
  • Material de trabajo.
  • Bibliografía complementaria.

HORARIOS

Las clases se desarrollarán los días lunes, miércoles y viernes a través de la plataforma zoom de GEOCID SAC de 18 a 20 hrs (Hora Perú, Colombia y Ecuador). Los módulos del curso se desarrollarán de manera virtual, modalidad EN VIVO, es decir los estudiantes podrán interactuar con el docente.

Si no puedes estar presente virtualmente estos días o las horas indicadas ¡No te preocupes!, las clases se grabarán y se entregarán a todos los inscritos sin tener en cuenta su participación online.

CATEDRÁTICO

Ing. Joshua Iparraguirre Ayala

Especialista en Ingeniería Ambiental de la Universidad Nacional del Callao (UNAC). Diplomado en Big Data por el International Business Machines (IBM) y la Universidad Politécnica de Valencia (UPV). Consultor para la Dirección de Geología Ambiental y Riesgos Geológicos (DGAR) del INGEMMET. Colabora en proyectos sobre criósfera para la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y la Universidad de Zúrich (UZH). Ha impartido clases sobre modelamientos numéricos aplicados en la ingeniería en diferentes universidades peruanas (UNAC, UNMSM, UNI y UNC).
Cuenta con 03 publicaciones científicas Q1 de alto impacto y 20 publicaciones en congresos nacionales e internacionales. Ponente sobre evolución de glaciares, reconstrucción climática y modelamientos numéricos en eventos internacionales (p.e. European Geosciences Union – EGU) y nacionales (p.e. Sociedad Geográfica de Lima).

CERTIFICACIÓN

Nuestro certificado, es avalado por nuestra empresa “Geomorfología, Ciencia e Ingeniería (GEOCID S.A.C.) y autentificado mediante firma digital, así mismo las base de datos del estudiante queda registrada en nuestro sistema

CONTENIDO DEL CERTIFICADO

  • Datos personales del alumno (Nombres y apellidos completos)
  • Nombre del Curso
  • Horas académicas de duración
  • Firma de representantes