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Cursos Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Introducción a la ciencia de datos en geología

La ciencia de datos se ha convertido en una herramienta esencial para la geología moderna, permitiendo analizar grandes volúmenes de información provenientes de campo, laboratorio e imágenes satelitales. Este curso ofrece una introducción sólida a los fundamentos de la ciencia de datos aplicada a la geología, integrando conceptos de estadística, programación y análisis predictivo.

2 horas
Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
On Demand

Lo que aprenderás

Ciencia datos geología minería digital Data inteligencia artificial machine learning deep learning Python estadística geológica modelos predictivos análisis datos geoinformática

Contenido del curso

5 módulos · 21 lecciones

Concepto de dato en geología – Observaciones de campo, laboratorio e imágenes satelitales.

Tipos de datos – Estructurados y no estructurados en exploración geológica.

Bases de datos – Definición, escalabilidad y comparación con Excel.

Introducción a SQL – Herramienta fundamental para la gestión y consulta de bases de datos.

Estadística como ciencia – Recolección, análisis, interpretación y visualización.

Incertidumbre y variación – Conceptos esenciales en el análisis geológico.

Ciencias de la computación – Rol de las computadoras en el procesamiento de datos.

Lenguajes de programación aplicados a geología – Python, R y su uso en exploración.

Software comercial vs. programación – Ventajas, limitaciones y decisiones estratégicas.

Definición y características del Big Data (5V) – Volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor.

Ejemplos en geología – Servicios geológicos, minas y geocaching.

Inteligencia Artificial – Diferencia entre simulación y replicación de la inteligencia humana.

Machine Learning – Algoritmos de aprendizaje automático.

Deep Learning – Redes neuronales y aplicaciones avanzadas en geociencias.

Ciencia de datos como disciplina multidisciplinaria – Estadística + programación + geología.

Flujo de trabajo en ciencia de datos – Identificación del problema, recolección y limpieza, modelado predictivo, visualización y decisiones.

Ejemplos prácticos en geología:

Complemento al trabajo geológico tradicional – Sinergia entre campo y analítica.

Limitaciones y necesidad de interpretación experta – El rol insustituible del criterio geológico.

Avances recientes y oportunidades de investigación – Papers 2015–2021.

Rol de los geólogos en la era de la analítica de datos – Adaptación y liderazgo profesional.