Especialización en Ingeniería de Datos para Profesionales Geólogos

USD $2990% DTO.
Precio normal: USD $300
40 estudiantes
5 cursos
46 horas de contenido
68 horas de práctica
19 bonos descargables

Beneficios

Aprende a tu ritmo
Acceso ilimitado por 1 año
Cursos actualizados
Bonos descargables
Certificado por cada curso
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Para aprovechar al máximo el potencial de tus datos geológicos es necesario dominar técnicas de organización y extracción de información, lo cual te permitirán desbloquear valiosos insights en el mundo de la geología. Convierte tu habilidad en una auténtica mina de conocimiento al aplicar procesos avanzados de análisis y preparación de datos geológicos.

La base de cualquier descubrimiento mineral exitoso se encuentra en la capacidad de comprender y manipular los datos geológicos de manera efectiva. La especialización “Ingeniería de datos para Profesionales Geólogos” te brinda las herramientas necesarias para convertir tus datos en un tesoro de información valiosa que impulsará tus investigaciones y proyectos geológicos.

A través de técnicas y métodos especializados, aprenderás a interpretar patrones y tendencias ocultas en tus datos geológicos, lo que te permitirá realizar predicciones más precisas sobre posibles yacimientos minerales. No se trata solo de extraer datos, sino de convertirlos en conocimiento accionable que te ayudará a tomar decisiones informadas y estratégicas en el campo de la geología.

 

¿QUÉ VAS A LOGRAR?

✅ Dominar técnicas avanzadas de procesamiento, análisis e interpretación de datos geológicos, utilizando herramientas como PYTHON, SURFER, WEKA, RAPIDMINER, TALEND, ARCGIS, QGIS, POSTGRESQL lo que garantiza una manipulación precisa y efectiva de la información de exploración geológica.

✅ Aplicar habilidades en el uso de CODAPACK para el procesamiento y análisis de datos geoquímicos, incluyendo la importación de datos, la generación de gráficos y la interpretación de resultados.

✅ Ejecutar el diseño y despliegue de modelos de aprendizaje automático avanzados para la identificación precisa de áreas con alto potencial para la exploración y extracción de minerales.

✅ Realizar análisis de viabilidad económica en proyectos mineros utilizando herramientas de análisis de datos y técnicas geoespecíficas.

✅ Diferenciarte como un profesional geólogo altamente especializado y demandado en la industria de la geología de datos.

✅ Dominar la metodología exacta que te permitirá organizar e interpretar tus datos para identificar nuevas zonas de alto potencial mineral.

✅ Crear modelos predictivos avanzados para la identificación de áreas de exploración prometedoras mediante la aplicación de algoritmos de machine learning específicos para geociencias.

✅ Dominar el lenguaje de programación Python, esencial para el manejo, análisis y visualización de grandes conjuntos de datos geológicos.

✅ Obtener una ventaja competitiva en la industria geológica con la comprensión más profunda de la distribución y calidad de los recursos minerales en una región determinada.

✅ Contribuirás de manera significativa a la toma de decisiones estratégicas en proyectos de exploración y explotación de recursos minerales al aportar un análisis de datos geoespecífico sólido y fundamentado.

 

SOBRE LA CERTIFICACIÓN

- Por cada curso obtendrás un certificado de especialización (en total son 5 certificados)

- Por realizar un proyecto donde demuestres lo aprendido, obtendrás un certificado de excelencia profesional (opcional)

- Al aprobar todos los contenidos de la ruta de aprendizaje obtendrás un certificado como "Especialista en Ingeniería de Datos para Profesionales Geólogos".

 

¿CÓMO LO VAS A LOGRAR?

A través de un programa completo que consta de 5 cursos especializados con más de 46 horas en formato de video HD, casos 100% prácticos y más de 19 recursos educativos descargables.

 

SOBRE LOS ESPECIALISTAS

✅ M.Sc. Ricardo Valls (Canadá): P. Geo. Geólogo profesional con más de 37 años de experiencia en la industria minera internacional. Valls tiene una amplia experiencia en levantamientos geológicos, geoquímicos y en actividades mineras, posee además experiencia directiva y una sólida base en investigaciones científicas. Involucrado en varios proyectos en diversos paises como Canadá, África, Rusia, Argentina, Haití, Cuba, Indonesia, y en otros países de América Central y América del Sur. Ha laborado para empresas como Rusoro Mining Ltd, Caldera Resources Inc., Alicanto Mining Corp, etc.

 

✅ M.Sc. Luis Pizano: Magister en Geociencias aplicadas en la universidad de RWTH Aachen, Alemania, tesis de grado en mapas de predicción mineral con machine learning e ingeniero mecánico de la Universidad de Los Andes, Colombia. Actualmente, ostenta el cargo de Projektmitarbeiter en la empresa Beak Consultants, Alemania. El docente cuenta con experiencia en campo en países como Colombia, Panamá, Australia, Alemania y Nigeria, al igual que experiencia tanto en programación (Python, C#, Java) como modelamiento 3D (Leapfrog).

Temario

Especialización en Gestión Eficiente de Datos Geocientíficos

40 módulos
✅ Módulo 1: Introducción a las bases de datos y a su componente geoespacial
- Introducción a las bases de datos
- Conceptos de las bases de datos
- Introducción al software PGADMIN 4
- Introducción al software QGIS
- Ordenamiento y consulta de la data en PGADMIN4
- Modelamiento de la data y tablas en PGAMING4
- Procedimiento para caso práctico en PGADMIN4 - Parte 1
- Procedimiento para caso práctico en PGADMIN4 - Parte 2
✅ Módulo 2: Análisis geoespacial sobre bases de datos - Parte 1
- Retroalimentación de sobre conceptos generales
- Introducción a UNTITLED DBDIAGRAM
- Importación de data a pgadmin4 ‐ Parte 1
- Importación de data a pgadmin4 - Parte 2
- Desarrollo de casos prácticos
- Componente geoespacial en pgadmin4 ‐ Parte 1
- Componente geoespacial en pgadmin4 - Parte 2
- Análisis y aplicación de los puntos y polígonos
✅ Módulo 3: Análisis geoespacial sobre bases de datos - Parte 2
- Retroalimentación teórica
- Metodología del desarrollo de la base de datos
- Procedimiento para la creación de entradas en tablas
- Método de seguridad o BACKUP
- Aplicación de la data base en QGIS - Parte 1
- Aplicación de la data base en QGIS - Parte 2
- Proceso de optimización y organización de la data base - Parte 1
- Proceso de optimización y organización de la data base - Parte 2
✅ Módulo 4: Rasters y resumen
- Introducción
- Indexación y rásteres
- Funciones
- Topología de extensión - PGADMIN4
- Importar información de los raster - Parte 1
- Importar información de los raster - Parte 2
- Realizar consultas
- Comparaciones geoespaciales en los raster - Parte 1
- Comparaciones geoespaciales en los raster - Parte 2
- Conclusiones y palabras finales
✅ Módulo 5: ¿Cómo hacer un proyecto de productividad?
- Mi proyecto

Especialización en Machine Learning Aplicado a Geociencias: Mapas de Predicción Mineral

20 módulos
✅ Módulo 1: Introducción al KDD y al Machine Learning: aprendizaje supervisado y no supervisado
- Inteligencia artificial
- Aplicación de machine learning
- Utilizando Python
- Aplicación geológica
- Utilizando Python 3
- Utilizando Python 4
✅ Módulo 2: Herramientas de validación y verificación de los algoritmos de aprendizaje automático, introducción al enfoque de sistemas minerales y cómo aplicarlo a la exploración mineral
- Recapitulación
- Validación: curvas y kmedias
- Utilizando Python 1
- Enfoque de sistemas minerales
- Uso de ArcGIS 1
- Uso de ArcGIS 2
✅ Módulo 3: Enfoque de sistemas minerales y cómo aplicarlo a la exploración mineral, introducción a los mapas de predicción mineral
- Enfoque de sistemas minerales
- Uso de Python y ArcGIS
- Machine learning
✅ Módulo 4: ¿Cómo hacer un proyecto de productividad?
- Mi proyecto

Especialización en Tratamiento Estadístico de Datos Geoquímicos

33 módulos
✅ Módulo 1: introducción a los métodos estadísticos y las técnicas generales de los estudios geoquímicos
- Tipos de muestreo
- Leyes de distribución
- Parámetros estadísticos
- Parámetros estadísticos - Parte 2
- Sistemática de levantamiento geoquímico
- Ejemplo de muestreo
✅ Módulo 2: ¿Cómo y por qué los geólogos deben de usar el análisis composicional de los datos?
- Repaso
- Ejemplo de muestreo
- Ejemplo estadístico
- Coeficiente de rangos correlacionales
- Resultados y mapeo
- Ejemplo - Caso 2
- Instalación de CoDaPack
- Análisis de datos
- Análisis de datos - Parte 2
✅ Módulo 3: Demostración práctica del uso de CoDaPack
- Repaso
- Importación de datos CoDaPack
- Gráficos en CoDaPack
- Análisis de datos en CoDaPack
- Interpretación de Dendograma en CoDaPack
- Interpretación de Dendograma en CoDaPack - Parte 2
- Correcciones significativas
- Instalación de Surfer
- Ejercicio práctico
✅ Módulo 4: Procesamiento de datos de exploración y análisis de variogramas con Surfer
- Análisis de datos
- Revisión
- Variogramas con Surfer
- Análisis de variogramas con Surfer
- Análisis de variogramas con Surfer - Parte 2

Especialización en Geoquímica práctica desde la A hasta la Z

62 módulos
✅ Módulo 1: Sesión 01
- Introducción a los nuevos métodos para la elaboración y representación gráfica de resultados
- Tipos de muestreo
- Muestreo casual
- Muestreo sistemático
- Muestreo estratificado
- Leyes de distribución
- Histogramas y polígonos de frecuencia
- Parámetros estadísticos
- Ejercicio 1 - Histograma
- Muestreos geoquímicos - Anomalías
- Muestreos geoquímicos - Tipos de análisis
- Ejercicio 2 - Elección de escala, anomalía y tipo de análisis
- Recomendaciones de muestreo geoquímico
- Metodología de muestreo geoquímico en condón - Parte 1
- Metodología de muestreo geoquímico en condón - Parte 2
- Metodología de muestreo de roca
- Absolución de dudas
✅ Módulo 2: Sesión 02
- Introducción al procesamiento de datos
- Resultados y control de calidad
- Control de calidad - Blanco
- Control de calidad - Duplicados
- Control de calidad - Estándares
- Coordenadas
- Limpieza de datos
- Organización de datos
- Sobre 65%
- Eliminar valores por debajo del límite de detección
- Estandarización de los datos
- Amalgamiento
- Elementos informativos
- Normalización por el Clarke
- Normalización por el hierro y manganeso
- Nivel de erosión
- Introducción al CoDaPack
- Absolución de dudas
✅ Módulo 3: Sesión 03
- Introducción al análisis composicional de datos
- ¿Porqué y como deben usar los geólogos el análisis composicional de los datos?
- Modelo de pórfido
- Coeficientes de correlaciones reales
- Dendograma de correlación
- Correlaciones
- Análisis coda
- Coda pack
- Coda pack - Gráficos
- Coda pack - Dendograma
- Coda pack - Transformación de datos
- Coda pack - Análisis correlacional
- Absolución de dudas y recomendaciones
✅ Módulo 4: Sesión 04
- Introducción al Surfer
- Introducción al método de cuartiles
- Surfer - Realizar un mapa base
- Surfer - Relieves y fallas
- Surfer - Variogramas
- Surfer - Nivel de erosión
- Surfer - Método de los cuartiles
- Resumen de la clase
✅ Módulo 5: ¿Cómo hacer un proyecto de productividad?
- Mi proyecto

Especialización en Aprendizaje Automático Geológico (Machine Learning)

32 módulos
✅ Módulo 1: Introducción a la IA y el AA
- Grabación de clase
- Presentación del curso
- ¿Por qué son necesarios la IA y el AA en la geología?
- Programa Talend
- Programa Weka
- Programa Rapidminer
- Otros métodos
- Conclusiones y recomendaciones
✅ Módulo 2: Preparación de los datos
- Procesamiento de los datos
✅ Módulo 3: Programa Talend
- Grabación de clase
- Uso del programa Talend - Parte 1
- Uso del programa Talend - Parte 2
✅ Módulo 4: Programa Rapidminer
- Uso del programa Rapidminer - Parte 1
- Uso del programa Rapidminer - Parte 2
- Uso del programa Rapidminer - Parte 3
✅ Módulo 5: Programa Weka
- Grabación de clase
- Uso del programa Weka - Parte 1
- Uso del programa Weka - Parte 2
- Uso del programa Weka - Parte 3
✅ Módulo 6: Método de los cuartiles
- Grabación de clase
- Procesamiento de información
- Explicación del método de los cuartiles
- Uso del programa Surfer
- Preguntas sobre la clase
✅ Módulo 7: ¿Cómo hacer un proyecto de productividad?
- Mi proyecto

Recursos Educativos Descargables

19 módulos
- Bono 1: Instalación de Software requerido.pdf
- Bono 2: Datos.rar
- Bono 3: Links de acceso a clase en vivo
- Bono 4: Sesión 1
- Bono 5: Información original de Yukon
- Bono 6: Publicaciones Relevantes
- Bono 7: Literatura Geológica
- Bono 8: Librería de Python rasterio
- Bono 9: Pasos Configurar Python
- Bono 10: Recursos Aplicados en Clases
- Bono 11: Base de Datos I
- Bono 12: Base de Datos II
- Bono 13: Bono extra
- Bono 14: Procesamiento de Datos Reales
- Bono 15: Links de acceso a clase en vivo
- Bono 16: Bonos
- Bono 17: How to Use Surfer to Present Engaging Geochemical Maps
- Bono 18: Files correspondientes a Anomalías
- Bono 19: Libro Exploring Geological Data with WEKA