Especialización en Ciencia de Datos para la Exploración de Yacimientos Minerales

USD $2990% DTO.
Precio normal: USD $299
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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La exploración mineral enfrenta limitaciones técnicas debido al manejo ineficiente de grandes volúmenes de datos geoquímicos, geoespaciales y estadísticos, lo que dificulta la detección precisa de targets. La falta de especialización en ciencia de datos aplicada limita el análisis integral y reduce la eficacia exploratoria.

Nuestra Especialización en Ciencia de Datos para la Exploración de Yacimientos Minerales capacita a ingenieros geólogos en el uso estratégico de herramientas como Python, Power BI, SQL, QGIS, Surfer y CoDaPack para integrar, analizar y visualizar datos geoquímicos y espaciales. El programa aborda modelamiento estadístico, aprendizaje automático, procesamiento de datos multivariantes y generación de mapas de predicción mineral, fortaleciendo la capacidad para interpretar resultados y tomar decisiones en proyectos de prospección avanzada. Los participantes desarrollarán competencias para aplicar técnicas modernas de análisis en la exploración de yacimientos con enfoque en productividad, precisión y eficiencia.

 

¿QUÉ VAS A LOGRAR?

Dominar herramientas estadísticas y geoquímicas para analizar datos multivariantes, interpretar distribuciones y detectar anomalías en procesos de prospección mineral.

Aplicar técnicas de aprendizaje automático para construir mapas de predicción mineral, utilizando algoritmos supervisados y no supervisados con enfoque en sistemas minerales.

Integrar bases de datos geoespaciales en PGADMIN4 y QGIS para gestionar eficientemente la información geoquímica y estructurar modelos espaciales de alta precisión.

Estandarizar procedimientos de limpieza, normalización y transformación de datos geoquímicos usando metodologías como CoDa y herramientas como CoDaPack y Surfer.

Modelar variables geoestadísticas y generar análisis de variogramas para comprender la continuidad espacial de los elementos y estructurar modelos 2D y 3D en Surfer.

Automatizar procesos de procesamiento de datos con Python y Talend para aumentar la eficiencia en la gestión de grandes volúmenes de información geocientífica.

Evaluar correlaciones geoquímicas complejas mediante análisis composicional y generación de dendogramas, permitiendo identificar asociaciones minerales clave.

Implementar flujos de trabajo completos para importar, consultar, analizar y visualizar datos espaciales en PGADMIN4, integrando puntos, polígonos y rásteres.

Construir modelos predictivos con RapidMiner, Weka y ArcGIS para evaluar zonas con alto potencial mineralógico basadas en características geoquímicas y estructurales.

Diseñar proyectos de productividad geocientífica aplicando ciencia de datos, desde la recolección hasta el análisis y visualización, enfocados en exploración eficiente.

 

SOBRE LA CERTIFICACIÓN

- Por cada curso obtendrás un certificado de especialización (en total son 3 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 Ciencia de Datos para la Exploración de Yacimientos Minerales”

Temario

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

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

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

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

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

19 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