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Cursos Programación y Automatización

Programación con Python aplicado a la Ingeniería Geológica

Este curso brinda a ingenieros y estudiantes de geología las herramientas necesarias para aplicar la programación en Python al análisis, modelado y visualización de datos geológicos. A través de ejemplos prácticos, se trabajará con cálculos básicos, estructuras de datos, programación funcional, POO y librerías como NumPy, Pandas, Matplotlib y Seaborn, enfocándose en la resolución de problemas reales en geociencias.

12 horas
Programación y Automatización
On Demand

Instructor

O

Oscar Claverías

CODEa UNI

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Lo que aprenderás

Python Geología Ingeniería geológica Análisis datos Pandas NumPy Visualización geológica Minería

Contenido del curso

7 módulos · 28 lecciones

¿Por qué Python en geociencias?: Casos de aplicación reales en exploración y modelamiento.

Instalación de Python y entornos de trabajo: Google Colab y Jupyter Notebook.

Conceptos básicos: Variables, tipos de datos y operadores.

Actividad práctica: Cálculos geológicos simples (densidad, volumen, ley media).

Listas, tuplas, diccionarios y conjuntos: Diferencias y aplicaciones en geología.

Métodos y operaciones comunes: Inserción, actualización y búsqueda de información.

Actividad práctica: Almacenar coordenadas de sondajes y propiedades de rocas.

Funciones simples y con parámetros: Modularizar cálculos.

Funciones lambda y herramientas funcionales: Uso de map(), filter(), reduce().

Manejo de excepciones: Prevención y control de errores en datos.

Actividad práctica: Filtrar y calcular leyes de mineral a partir de una base de datos de muestras.

Clases, objetos, atributos y métodos: Estructuración de datos.

Atributos de instancia, clase, protegidos y privados: Control de datos.

Actividad práctica: Crear clase MuestraGeologica para almacenar litología, ley y coordenadas.

Constructores y destructores: Inicialización y gestión de objetos.

Métodos especiales (str, repr, add, etc.): Personalización de clases.

Encapsulación y control de acceso: Seguridad de datos sensibles.

Actividad práctica: Clase que calcule tonelaje y ley media de un conjunto de muestras.

Introducción a pandas y numpy: Estructuras de datos principales.

Creación y manipulación de DataFrames: Organización de información geológica.

Importación desde CSV/Excel: Integración de bases de datos reales.

Limpieza de datos: Manejo de nulos, duplicados y formatos.

Cálculo de estadísticas básicas: Media, mediana, percentiles, máximos y mínimos.

Actividad práctica: Análisis de datos geológicos con pandas y simulación de datos con numpy.

Introducción a matplotlib y seaborn: Herramientas de visualización.

Tipos de gráficos: Barras, dispersión, histogramas y boxplots.

Personalización de gráficos: Títulos, ejes, leyendas y estilos.

Aplicación geológica: Visualizar distribución de leyes y detectar outliers.