Gidahatari ha desarrollado un programa completo que ofrece una exploración exhaustiva desde los conceptos básicos hasta las técnicas de vanguardia para el análisis geoespacial, la evaluación de la cobertura de suelos, geomachine learning y el modelamiento de superficies con Python. El programa fue diseñado para brindar al estudiante el conocimiento fundamental para sobresalir en el modelamiento ambiental avanzado, el análisis espacial de coberturas de suelo o machine learning aplicado a las características de la superficie. El contenido del programa incorpora los resultados de la investigación sobre las últimas versiones de las librerías de análisis espacial más poderosas en Python como Shapely, Geopandas, Rasterio, Scikit Image y Landlab.
El programa tiene un enfoque de aprendizaje paso a paso junto con ejemplos aplicados que abarcan desde conceptos básicos de Python hasta el uso más complejo de librerías geoespaciales y machine learning.
Objetivos
Entre los objetivos de este diplomado se encuentran los siguientes:
- Comprender los principios y conceptos del análisis geoespacial, incluidos los tipos de datos espaciales, los sistemas de coordenadas, las proyecciones y las técnicas de análisis espacial.
- Desarrollar habilidades en el lenguaje de programación Python para tareas de análisis de datos y análisis geoespacial.
- Desarrollar habilidades para evaluar y analizar los tipos de cobertura de suelos utilizando datos de teledetección e imágenes satelitales.
- Explorar la aplicación de algoritmos y técnicas de machine learning con datos geoespaciales.
- Adquirir conocimientos y habilidades en análisis de superficies y modelamiento de procesos superficiales.
- Aplicar los conocimientos adquiridos para resolver casos relacionados con la evaluación de la cobertura de suelos, el modelamiento de superficies y el análisis geoespacial.
Contenido
El diplomado se divide en seis módulos.. Consulta el plan de estudios completo del diplomado en este enlace,