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Con el Programa de Alto Rendimiento en Sistemas de Información Geográfica e IA lograrás:
- Dominar las herramientas SIG más poderosas del sector (ArcGIS, QGIS, GEE, SNAP, entre otras).
- Automatizar procesos complejos y ahorra tiempo con IA y Programación.
- Aprender paso a paso cómo implementar los SIG en diferentes proyectos profesionales.
- Aumentar tu valor profesional y multiplicar tus oportunidades.
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Antes de presentarte a detalle nuestro programa
¿Te has sentido Identificado con una o varias de las siguientes situaciones?
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Estás solo frente a la pantalla: sin alguien que te guíe, te acompañe o revise tus avances para asegurar que aplicas bien.
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Has visto tutoriales de SIG... pero al momento de aplicarlos, no sabes por dónde comenzar, ni cómo estructurar un análisis profesional con proposito.
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Tienes conocimientos aislados: sabes usar QGIS o ArcGIS, pero no logras integrarlo todo para tomar decisiones reales.
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La IA te llama la atención... pero no sabes cómo aplicarla con sentido, ética y verdadero impacto.
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Inviertes horas en Análisis SIG, pero no estás seguro si tienen la calidad técnica necesaria para tomar decisiones acertadas.
Si respondiste SI
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No te preocupes, esto es exactamente lo que soluciona el Programa de Alto Rendimiento
Quiero que sepas que
este NO es un curso más.
Es un programa estructurado paso a paso que te llevará directo a los resultados.
Con nuestro programa lograrás dejar atrás las técnicas tradicionales y aprovechar la inteligencia artificial para obtener análisis mucho más rápidos y precisos.
¿Qué Incluye el Programa?
Módulo 1 - Sistemas de Información Geográfica con ArcGIS PRO
- Instalación y Configuración del Entorno de Trabajo
- Instalación de ArcGIS Desktop y ArcGIS Pro (Versión 3.4.2)
- Generalidades y configuración de ArcGIS
- Conceptos Fundamentales de Cartografía y SIG
- Semiología gráfica en cartografía temática
- Sistema de referencia espacial y proyecciones en ArcGIS
- Escalas cartográficas y su aplicación en SIG
- Descarga de datos vectoriales de cartas nacionales
- Exploración y Manejo de ArcGIS Desktop y ArcGIS Pro
- Conociendo ArcGIS Desktop: Herramientas clave y entorno de trabajo
- Conociendo ArcGIS Pro: Navegación y funcionalidades avanzadas
- Cargar capas vectoriales y ráster en ArcGIS Pro
- Crear capas vectoriales (líneas, puntos y polígonos)
- Herramientas de geoprocesamiento vectorial
- Propiedades de capas y ediciones básicas de shapes
- Gestión de bookmarks y layers (maps) en ArcGIS
- Simbología y Representación Cartográfica en ArcGIS
- Simbología en ArcGIS Desktop (Parte 1 y Parte 2)
- Simbología en ArcGIS Pro
- Georreferenciación y Procesamiento de Imágenes
- Georreferenciación automática de imágenes ráster
- Georreferenciación con puntos de control
- Conversión de PDF a TIFF para su uso en SIG
- Importación de ortofotos e imágenes satelitales desde Google Earth y SAS Planet
- Recorte de capas ráster para análisis espacial
- Diseño y Creación de Mapas en ArcGIS
- Diseño de mapas en ArcGIS Desktop y ArcGIS Pro
- Espacialización de datos desde tablas Excel y unión de atributos
- Manejo y análisis de la tabla de atributos
- Visualización Espacial
- Escenas en 2D y 3D en ArcGIS Pro
- Entendiendo los fundamentos de GIS (Victor Olaya)
- Diferencias entre formato vectorial y ráster en SIG
- Primeros pasos en análisis geoespacial con SIG
- Integración de Datos Geoespaciales y Geoportales
- Mapa de ubicación en ArcGIS Pro y Google Earth Engine (GEE)
- Coberturas de la Tierra: Análisis y representación en SIG
- Exploración y descarga de datos desde geoportales oficiales
- Modelado Digital de Elevación y Análisis Topográfico
- Introducción a los Modelos Digitales de Elevación (MDE)
- Descarga y análisis de modelos de elevación con Open Topography
- Unión de escenas satelitales para generación de modelos continuos
- Delimitación de cuencas hidrográficas con herramientas SIG
- Morfometría de cuencas hidrográficas (Teoría y Práctica)
- Generación de perfiles topográficos para análisis del relieve
- Creación de mapas de visibilidad y evaluación de cobertura visual
- Edición y Creación de Datos Geoespaciales
- Creación y edición vectorial (Práctica) para representación de datos geográficos
- Mapeo Climático y Análisis Espacial
- Fundamentos de mapas de precipitación y temperatura (Teoría)
- Elaboración de mapas climáticos con interpolación (Práctica)
- Descarga y manipulación de datos satelitales climáticos con ArcGIS Pro
- Procesamiento de Imágenes Satelitales y Teledetección
- Fundamentos de la teledetección satelital (Teoría)
- Descarga de imágenes satelitales Landsat 8
- Descarga de imágenes satelitales Sentinel 2
- Clasificación de coberturas de la tierra
- Matriz de error de clasificación con Excel
- Preprocesamiento de imágenes Landsat 8 (Reflectancia)
- Máscara de nubes con ArcGIS Pro y ArcPy
- Índices Espectrales para Análisis Ambiental
- Cálculo y análisis del Índice de Agua
- Cálculo y análisis del Índice de Vegetación (NDVI, EVI, SAVI)
- Cálculo y análisis del Índice de Quema (NBR)
- Generación y análisis de firmas espectrales
- Automatización y Procesamiento de Datos con ArcGIS y Google Earth Engine (GEE)
- Teledetección Satelital con GEE + ArcGIS Pro
- Descarga de Modelos Digitales de Terreno (MDT) desde Alaska Vertex + GEE
- Delimitación de cuencas hidrográficas con ArcPy + GPT
- Descarga de datos con GEE
- Change Detection en ArcGIS Pro para análisis de cambios temporales
- Descarga de datos desde Climate Engine + Mapeo por interpolación
- Teledetección con Landsat 8 y Sentinel 2 usando Google Earth Engine y ArcGIS Pro
- Automatización de Landcover ESRI con ArcPy e Inteligencia Artificial (IA)
- Análisis de Cambios y Monitoreo Multitemporal
- Análisis Bitemporal de Coberturas para detectar transformaciones en el paisaje
- Análisis de Componentes Principales (ACP) en imágenes satelitales
- NDVI Multitemporal para evaluar la variabilidad en la vegetación
- Bitemporal de NDVI para comparación de índices en diferentes periodos
- Change Detection (Detección de Cambios) en datos satelitales
- Herramientas y Técnicas Avanzadas de Teledetección
- Uso de Landviewer como herramienta de teledetección
- Geoprocesamientos ráster avanzados en análisis espacial
- Estadística zonal con ArcGIS Pro para extracción de información geoespacial
- Análisis de Redes y Optimización de Rutas
- Análisis de redes con Network Analyst para modelado de movilidad y accesibilidad
- Servicios de visualización WMS para acceso a cartografía en línea
- Optimización de rutas en ArcGIS para planificación eficiente
- Gestión del Riesgo y Análisis Multicriterio con SIG
- Fundamentos teóricos en gestión del riesgo
- Análisis multicriterio con SIG para toma de decisiones territoriales
- Análisis de riesgos, ponderación y suma de variables espaciales
- Procesamiento de Imágenes SAR y Monitoreo de Inundaciones
- Descarga y procesamiento de imágenes SAR RTC de Alaska Vertex en GEE para mapeo de inundaciones
- Generación de máscaras de agua con RTC Sentinel-1 + gráficos en GPT y Colab
- Aplicaciones en Monitoreo Ambiental y Clasificación de Imágenes
- SMA (Análisis de Mezcla Espectral) aplicado a deforestación en GEE
- Clasificación Supervisada Híbrida (SAR + Óptico) para mejorar la precisión en la identificación de coberturas
Módulo 2 - Sistemas de Información Geográfica con QGIS
- Instalación y Configuración de QGIS
- Descargar e instalar QGIS
- Descargar e instalar QGIS.faz de usuario
- Exploración de la barra de menú en QGIS
- Gestión de Proyectos en QGIS
- Guardar proyectos
- Abrir proyectos existentes
- Crear un nuevo documento en QGIS
- Configuración de propiedades del proyecto
- Edición y Creación de Datos Espaciales
- Generación de etiquetas a través de un shapefile
- Medición de distancias con la herramienta de línea
- Gestión de metadatos en QGIS
- Definición y configuración de SRC
- Creación de polígonos en QGIS
- Dibujo de líneas y puntos en QGIS
- Integración de Datos Geoespaciales y Geoprocesamiento
- Adición de mapas base y delimitación de áreas de estudio
- Conexión de carpetas en QGIS
- Extracción de polígonos por atributos
- Geoprocesos: Cortar capas geoespaciales, disolver, corregir geometrías, intersección de capas
- Manejo y Conversión de Datos Ráster y Vectoriales
- Añadir y recortar un archivo ráster
- Conversión de archivos ráster a vectorial
- Cálculo de área y perímetro
- Integración con Google Earth y Simbología
- Importación de archivos de Google Earth a QGIS
- Personalización de simbología en QGIS
- Creación de mapas de ubicación
- Integración de Datos con QGIS y Google Earth
- Importación y manejo de archivos KML en QGIS
- Uso de Street View en QGIS para visualización de datos en campo
- Exportación de escenas de QGIS a Google Earth Pro
- Carga y procesamiento de datos GPS en QGIS
- Herramientas de Edición y Análisis Vectorial
- Uso de herramientas de edición vectorial en QGIS
- Creación y manipulación de buffers en QGIS
- Herramienta Cortar para segmentación de entidades espaciales
- Dissolve en QGIS para combinar entidades con atributos comunes
- Intersección en QGIS para extraer elementos superpuestos
- Diferencia en QGIS para análisis de exclusión de áreas
- Diferencia Simétrica en QGIS para comparación de geometrías
- Unión en QGIS para fusión de capas geoespaciales
- Envolvente convexa para crear la mínima cobertura de entidades
- Validación y Corrección de Datos Geoespaciales
- Eliminación de polígonos seleccionados
- Validación de errores tipológicos y corrección de geometrías
- Aplicación de herramientas de geometría en QGIS
- Análisis Espacial y Generación de Entidades Derivadas
- Generación de polígonos de Voronoi para análisis de proximidad
- Cálculo de centroides y recopilación de geometrías
- Extracción de vértices y atributos de geometría
- Conversión entre tipos de geometrías: Polígono a línea
- Multipartes a monopartes
- Estadística Espacial y Cálculos de Geometría
- Conteo de puntos dentro de un polígono
- Intersección de líneas para estudios de conectividad
- Cálculo de coordenada media de un conjunto de puntos
- Estadísticas básicas de campos en QGIS
- Análisis de Proximidad y Relaciones Espaciales
- Cálculo de vecinos cercanos para análisis de distribución espacial
- Suma de longitud de líneas dentro de polígonos
- Creación de matrices de distancia entre entidades espaciales
- Listado de valores únicos en campos de atributos
- Generación y Manipulación de Datos Espaciales
- Creación de cuadrículas de muestreo
- Generación de extensión de capa para análisis de límites espaciales
- Creación de puntos aleatorios en distintas entidades:
- Dentro de la extensión de la capa
- En polígonos
- En los límites de una capa
- En líneas
- Selección y Extracción de Datos Geoespaciales
- Selección por localización de entidades espaciales
- Selección aleatoria de elementos en una capa
- Creación de malla de puntos regulares para muestreo
- Procesamiento de Datos Ráster y Descarga de Información Geoespacial
- Extracción de valores ráster a vector
- Descarga de datos FIRMS NASA para monitoreo de incendios y anomalías térmicas
- Descarga de datos de OpenStreetMap (OSM) en QGIS
- Análisis de Redes y Geoprocesamiento
- Generación de rutas óptimas con OSM
- Automatización de mapas base en QGIS.IS
- Automatización de mapas base en QGIS
- Creación de gráficos geoespaciales en QGIS.NEAT
- Visualización y Análisis Espacial en QGIS
- Creación de gráficos geoespaciales en QGIS
- Aplicación de herramientas de análisis ráster
- Uso de herramientas de análisis de terreno
- Aplicación de herramientas de conversión geoespacial
- Interpolación espacial para generación de modelos continuos
- Hidrología y Modelado de Terreno
- Análisis hidrológico para estudios de drenaje y flujo superficial
- Generación de redes de drenaje y pendiente en QGIS
- Automatización Geoespacial
- Creación de flujos de trabajo con el Modelador Gráfico de QGIS
- Teledetección Aplicada
- Procesamiento y análisis de imágenes satelitales con QGIS
Módulo 3 - Teledetección con GEE
- Introducción a Google Earth Engine
- Creación de una cuenta en Google Earth Engine
- Manejo de variables en Google Earth Engine
- Uso de listas en Google Earth Engine
- Manipulación de objetos en Google Earth Engine
- Definición y uso de funciones en Google Earth Engine
- Aplicación de operadores matemáticos y lógicos
- Uso de condicionales en Google Earth Engine
- Manejo de Datos Espaciales en Google Earth Engine
- Carga y manipulación de shapefiles en Google Earth Engine
- Creación de buffers para análisis espacial
- Aplicación de filtros espaciales y temáticos
- Análisis de Modelos Digitales de Elevación (DEM)
- Procesamiento de DEM en Google Earth Engine
- Cálculo de pendiente y orientación del terreno (aspectos)
- Conversión de Formatos Espaciales
- Conversión de datos vectoriales a ráster en Google Earth Engine
- Conversión de datos ráster a vectorial en Google Earth Engine
- Carga y Gestión de Datos en Google Earth Engine
- Subida y procesamiento de shapefiles en Google Earth Engine
- Acceso y Análisis de Imágenes Satelitales
- Procesamiento y análisis de imágenes Landsat 8 en Google Earth Engine
- Procesamiento y análisis de imágenes Sentinel-2 en Google Earth Engine
- Uso de imágenes MODIS en Google Earth Engine
- Generación y Análisis de Mosaicos Satelitales
- Creación de mosaicos originales con imágenes Sentinel-2
- Generación de mosaicos ASTER en Google Earth Engine
- Índices de Vegetación y Análisis Temporal
- Cálculo de NDVI con imágenes Sentinel-2
- Regresión del NDVI en Google Earth Engine para monitoreo de cambios
- Mejoramiento de Imágenes y Visualización Avanzada
- Pansharpening en Landsat 8 para mejorar la resolución espacial
- Creación de animaciones temporales con imágenes satelitales en Google Earth Engine
- Clasificación de Imágenes Satelitales
- Clasificación no supervisada con K-means
- Clasificación supervisada utilizando Google Earth Engine (GEE)
- Automatización de Índices de Vegetación
- Generación automatizada de índices espectrales en GEE:
- NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada)
- NDWI (Índice de Agua de Diferencia Normalizada)
- SAVI (Índice de Vegetación Ajustado al Suelo)
- EVI (Índice de Vegetación Mejorado)
- GCI (Índice de Clorofila Verde)
- NBR (Índice de Quemado Normalizado)
- Índices de vegetación NDFI (Índice de Diferencia Normalizada de Fracción)
- Análisis Avanzado de Imágenes Satelitales
- Transformaciones Tasseled Cap con imágenes Landsat 8
- MESMA (Método de Análisis de Mezcla Espectral Múltiple) aplicado al mapeo de la deforestación
- Aplicaciones en Gestión de Riesgos Ambientales
- Mapeo de inundaciones utilizando imágenes de radar de Sentinel-1
Módulo 4 - Fotogrametría con Drones
- Fundamentos de Operación y Configuración de Drones
- Elementos esenciales en drones y sus aplicaciones para vuelos fotogramétricos
- DJI GO: Indicadores y ajustes de vuelo
- Conceptos Claves en Fotogrametría Digital
- Principios de la fotogrametría digital
- Overlap y su importancia en la captura de imágenes aéreas
- Ground Sample Distance (GSD) y resolución de imágenes
- Huellas de la imagen y cálculo de cobertura aérea
- Tiempo de vuelo y planificación eficiente
- Planificación y Ejecución de Vuelos Fotogramétricos
- Creación de un plan de vuelo con Drone Deploy
- Levantamiento fotogramétrico en vivo
- Procesamiento de Imágenes con PIX4D Mapper
- Instalación y configuración de PIX4D Mapper
- Ajustes y procesamiento digital de imágenes aéreas
- Corrección con puntos de control
- Generación de ortomosaicos
- Generación de nubes de puntos, Modelos Digitales de Superficie (DSM) y Modelos Digitales de Terreno (DTM)
- Análisis de reporte de calidad
- Procesamiento de Imágenes con Agisoft Metashape
- Instalación y configuración de Agisoft Metashape
- Procesamiento inicial de imágenes
- Corrección con puntos de control
- Generación de nubes de puntos, DSM y DTM
- Visualización y análisis de productos generados
Módulo 5 - Análisis Espacial Avanzado con R
- Fundamentos de R y Manejo de Datos
- Instalación de R, RStudio y RTools
- Consejos para trabajar en R
- Instalación de paquetes en R
- Introducción a R y vectores
- Manipulación de matrices y dataframes
- Creación y manejo de listas
- Cargar y exportar bases de datos (CSV y TXT)
- Manipulación avanzada de dataframes
- Visualización y Gráficos en R
- Introducción a gráficos con GGPLOT2
- Fundamentos de SIG y Manejo de Datos Geoespaciales en R
- Tipos de archivos en SIG (Teoría)
- Sistema de coordenadas de referencia (Teoría)
- Cargar y plotear un shapefile en R (sp, sf)
- Dibujar geometrías vectoriales
- Convertir CSV a shapefile y manipulación vectorial
- Descargar shapefiles de países en R
- Reproyección de datos vectoriales
- Operaciones con Datos Vectoriales en R
- Creación de puntos aleatorios
- Creación de polígonos mínimos convexos (PMC)
- Generación de polígonos alpha hull
- Creación y manipulación de buffers
- Cálculo de áreas de polígonos
- Intersección y unión de polígonos
- Simplificación de vectores
- Estimación del centroide de un vector
- Manejo de Datos Raster en R
- Creación y carga de datos ráster en R
- Creación de stacks ráster
- Reproyección de rásters
- Operaciones matemáticas con rásters
- Descarga de DEM (90m) en R
- Cálculo de pendiente, aspecto y hillshade
- Cálculo de variables topográficas
- Reclasificación de rásters (Reclassify)
- Remuestreo de rásters (Resample)
- Creación de mosaicos de rásters
- Procesamiento Avanzado con el Paquete TERRA
- Generalidades del paquete TERRA
- Fuentes de datos shape y ráster
- Corte de ráster con un vector
- Conversión entre formatos ráster y vectorial
- Convertir ráster a puntos
- Extraer información de ráster a puntos
- Convertir ráster a shapefile
- Convertir shapefile a ráster
- Visualización y Análisis Espacial Avanzado
- Graficado de DEM en 3D
- Ploteo avanzado de rásters
- Visualización de datos ráster con RasterVis
- Creación de mapas en R con ggplot2
- Análisis de correlación entre rásters
- Generación de mapas de densidad (Mapas de calor)
Módulo 6 - Python y Agricultura de Precisión
- Instalación y Configuración de Herramientas
- Instalación de Python
- Instalación de librerías en Python
- Instalación de PIX4D
- Instalación de QGIS
- Fundamentos de Teledetección y Análisis de Imágenes
- Introducción a la teledetección
- Tipos de resoluciones en imágenes satelitales
- Firma espectral e índices espectrales
- Interpretación visual de imágenes
- Análisis y Procesamiento Multiespectral
- Análisis de sensibilidad con matrices ACP
- Clasificación de imágenes satelitales
- Aplicación de la agricultura de precisión
- Manejo y Procesamiento de Imágenes con Pix4D
- Introducción a Pix4D
- Procesamiento multiespectral
- Organización del proyecto
- Procesamiento de Imágenes con Python
- Recortar ráster con Python
- Creación de stack de bandas espectrales
- Análisis de firmas espectrales
- Cálculo de índices espectrales: NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada)
- Índices RGB multiespectrales
- Índices multiespectrales NIR
- Análisis de Datos Espaciales y Altimetría
- Análisis de componentes principales (ACP)
- Modelos Digitales del Terreno (MDT) y Modelos Digitales de Superficie (MDS)
- Determinación de altura de cultivos
- Aplicaciones Avanzadas en Agricultura y Teledetección
- Conteo de individuos en imágenes satelitales
- Extracción de información puntual de los índices espectrales para análisis detallado
Módulo 7 - Teledetección Avanzada con R
- Instalación y Configuración del Entorno de Trabajo
- Instalación de R y RStudio
- Instalación y carga de paquetes en R
- Fundamentos de Teledetección y Procesamiento de Imágenes
- Teoría de la teledetección
- Descarga de datos satelitales desde Earth Explorer
- Ploteo de imágenes RGB en R con imágenes Landsat 8
- Preprocesamiento y Análisis de Imágenes Satelitales
- Preprocesamiento de imágenes Landsat 8 e índices espectrales
- Creación de área de estudio con ArcGIS y lectura de shapefiles en R
- Recorte de ráster desde R
- Proyección de ráster y extracción de bandas satelitales para ACP
- Análisis de Componentes Principales (ACP) en imágenes Landsat 8
- Aprendizaje Automático (Machine Learning) Aplicado a Teledetección
- Teoría sobre Machine Learning en teledetección
- Creación de puntos de entrenamiento en ArcGIS (insumos para clasificación)
- Lectura de shapefiles y función plot para superponer imagen + puntos
- Muestras de entrenamiento y validación con R
- Clasificación de Imágenes Satelitales con Algoritmos de Machine Learning
- Teoría de Random Forest
- Clasificación con Random Forest y cálculo de matriz Kappa
- Teoría de Máquinas de Soporte Vectorial (SVM)
- Clasificación SVM con R
- Clasificador Bayesiano en R
- Teoría de árboles de decisión
- Clasificación con árboles de decisión en R
- Transformaciones y Análisis Avanzado en R
- Transformaciones Tasseled Cap con R
- Análisis de Mezcla Espectral con R
- Aplicaciones en Agricultura de Precisión
- Automatización de procesos de teledetección para agricultura de precisión en R
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Modelos predictivos de distribución de especies, nichos ecológicos y Conectividad Con MAXENT, ARCGIS y R
Modelado de Nicho y Big Data
- Fundamentos de Big Data y Modelado de Nicho
- Big Data y Biodiversidad
- ¿Qué es el modelado de nicho?
- Aplicaciones del modelado de nicho ecológico
- Conceptos de nicho
- Áreas de distribución
- La dualidad de Hutchinson
- Unidades de Modelado y Métodos de Representación
- Instalación de HSI para práctica de DH
- Práctica: Dualidad de Hutchinson (demostración)
- Las Unidades de Modelado
- El Diagrama B.A.M.
- Modelado de Nicho Ecológico (ENM)
- Algoritmos utilizados en modelado de nicho
- MaxEnt y su aplicación en predicción de distribución de especies
- Estructura del nicho
- Sistemas de Información Geográfica Aplicados al Modelado
- Instalación de ArcMap 10.8 y ArcGIS Pro
- ¿Qué son los SIG?
- Sistema de coordenadas de referencia
- Interfaz de ArcGIS Pro
- Cargar datos desde CSV y simbología
- Archivos vectoriales y raster
- Crear capas vectoriales
- Análisis de Datos Espaciales y Preprocesamiento
- Simbología raster y vectorial
- Extract by Mask, Extract values to points
- Reclasificación y remuestreo
- Raster Calculator
- Georreferenciar con puntos de control
- Programación y Análisis en R
- Instalación de R, RStudio y RTools
- Consejos para trabajar en R
- Instalación de paquetes
- Carga de archivos y funciones clave
- Manejo de dataframes
- SIG en R y Descarga de Datos Climáticos
- SIG en R - Partes 1 y 2
- Variables de WorldClim con GEODATA
- Herramientas avanzadas en SIG con R
- Fuentes de Datos y Curaduría
- Fuentes de datos: GBIF, VertNet
- Georreferenciación y curaduría
- Descarga y curaduría en R
- Estimación y Selección de Variables
- Métodos de estimación: Buffers, PMC, Alpha hull
- Área de Calibración con Grinnell R Package
- Selección de Variables y Modelado
- Tipos de variables y conversión a componentes principales
- Gráficos de correlación
- MaxEnt y Evaluación de Modelos
- Parametrización, errores y umbrales
- Evaluación con partición aleatoria en R
- Java MaxEnt y resultados
- Herramientas Avanzadas de Modelado
- Wallace, Ntbox, KUENM (teoría y práctica)
- Transferencia de Modelos y Cambio Climático
- Transferencias climáticas, especies invasoras, paleo-transferencias
- Comparación de Nichos y Aplicaciones
- Elipsoides, ecospat y superposición
- Modelado estacional, plagas y mapas de riqueza
Modelado Ambiental y Estadística Espacial con ArcGIS PRO y R
Estadística Aplicada al Estudio Ambiental
- Fundamentos de Estadística Aplicada
- Introducción a la estadística en el análisis ambiental
- Estadística descriptiva espacial y no espacial con SPSS y ArcGIS Pro
- Métodos Estadísticos Paramétricos y No Paramétricos
- Fundamentos de estadística paramétrica (Teoría)
- Fundamentos de estadística no paramétrica (Teoría)
- Aplicación de análisis estadísticos paramétricos y no paramétricos (Práctica)
- Diseño y cálculo del tamaño de muestra con R
- Geoestadística y Análisis de Patrones Espaciales
- Componente espacial de la estadística (Geoestadística)
- Análisis de patrones espaciales (Teoría)
- Exploración de patrones espaciales y promedio del vecino más cercano
- Construcción y análisis del diagrama de Voronoi
- Modelado Espacial y Autocorrelación
- Introducción al semivariograma (Teoría)
- Aplicación del semivariograma en la práctica
- Autocorrelación espacial: Índice de Moran’s I y Getis-Ord
- Análisis de tendencias espaciales
- Interpolación y Modelado Espacial
- Métodos determinísticos de interpolación
- Métodos geoestadísticos de interpolación
- Generación de mapas de probabilidad con SIG
- Creación de mapas de cuantiles
- Mapas de error y su interpretación
- Análisis de Relación y Modelos de Regresión Espacial
- Correlación espacial con ArcGIS Pro
- Modelos de regresión espacial: Regresión Lineal Ordinaria (OLS) y Exploratoria
- Regresión Ponderada Geográficamente (GWR)
- Análisis Espacio-Temporal
- Modelado y exploración de tendencias espacio-temporales en datos ambientales
Sistemas de Información Geográfica con Inteligencia Artificial
Sistemas de Información Geográfica con IA
- Google Earth Engine (GEE) con IA
- Introducción
- Visualización de Datasets en el Code Editor de GEE
- Recortar Datasets con GEE y ChatGPT
- Exportar Datasets en GEE
- Automatización de Composiciones RGB con Sentinel 2 + GPT
- Automatización de Índices Espectrales con GEE + GPT
- Descargar Múltiples Escenas con GEE + GPT
- R y Rstudio con IA
- Instalación de Librerías en R con GPT
- Cargar Imágenes Raster en R con GPT
- Automatización de Composiciones RGB con GPT y R
- Automatización de Índices Espectrales con GPT + R
- Tableros Interactivos con Shiny en R + GPT
- Exportar Resultados con R + GPT
- Inteligencia Artificial con Colab
- Configuración Inicial de Google Colab
- Instalación de Librerías en Colab
- Instalación de GDAL en Colab
- APIS de Geoportales en Colab
- Descarga de Datos de Biodiversidad con la API GBIF
- Descarga Automática de Dataset de GEE en Colab
- Descarga Automatizada de Sentinel 2 Sin Nubes con Colab
- Super Alta Resolución de Sentinel 2 con Deep Learning y Colab
- Canopy Height y Clasificación de Alturas 1m
- Cálculo de RUSLE - Pérdida de Suelo
- Cómo Entrenar y Crear GPTs Personalizadas
- Calidad del Aire con Open Air + GPT
- Calidad del Aire con OpenAir + GPT
- Estimación de Biomasa con LIDAR e IA
- Podcast - Entendiendo la Estimación de Biomasa con Datos GEDI
- Entendiendo el Formato Raster
- ¿Qué es Landsat 8 y Landsat 9?
- Descarga de Datos DEM - Open Topography
- Descarga de Datos GEDI LIDAR
- Descarga de Imágenes Satelitales Landsat 8
- Descarga de Imágenes de Sentinel 2
- Pre-Procesamiento de LANDSAT 8 en ArcGIS PRO
- Preparación de la Zona ROI
- Cálculo de Índices Espectrales
- Preparación Datos de Elevación y Aspecto
- Cargar Datos GEDI LIDAR
- Estimación de Biomasa con ArcGIS PRO e IA
Ciencia de Datos y Estadística Multivariada
con R y R-Studio.
Estadística Multivariada Aplicada
- Fundamentos de Estadística Multivariada
- Introducción a los conceptos esenciales del análisis multivariado
- Transformación de Datos
- Técnicas para la normalización, escalado y transformación de datos
- Semejanza Ecológica
- Exploración de métricas y métodos para evaluar la similitud entre muestras ecológicas
- Métodos de Ordenación
- Uso de técnicas de reducción de dimensiones para visualizar relaciones complejas en datos
- Componentes Principales
- Análisis de Componentes Principales (PCA) como herramienta clave para la síntesis de datos
- Escalamiento Multidimensional
- Método para representar relaciones entre objetos en un espacio de menor dimensión
- Análisis de Correspondencia
- Exploración de la relación entre variables categóricas mediante técnicas de ordenación
- Análisis de Coordenadas Principales
- Método de reducción dimensional basado en distancias para identificar estructuras latentes
- Análisis de Conglomerados
- Técnicas de agrupamiento de datos aplicadas en estudios ecológicos
- Prueba de Hipótesis Multivariada
- Metodologías estadísticas para contrastar hipótesis en estudios con múltiples variables
- Inteligencia Artificial Generativa
- Exploración del uso de modelos de inteligencia artificial para generar y analizar datos
- Imputación de Datos con R
- Técnicas para el tratamiento de datos faltantes
- Gráficas Interactivas con R
- Creación de visualizaciones dinámicas para la exploración de datos complejos
- Clustering de Datos con HeatMap en R
- Aplicación de mapas de calor para segmentación y análisis de patrones en datos
Métodos Avanzados en Estadística con R
Análisis Multivariado Avanzado
- Diversidad y Especies Indicadoras
- Índices de Diversidad
- Especies Indicadoras
- Técnicas de Ordenación Multivariada
- Análisis de la Redundancia (RDA)
- DECORANA y Correspondencia Canónica
- Ordenación Gaussiana
- Coordenadas Principales de Matrices de Proximidad
- Análisis de Diferencias y Varianza
- ANOSIM (Analysis of Similarities)
- PERMANOVA
- Betadispersión
- Selección de Variables y Modelado Ambiental
- Forward Selection
- BIOENV
- Visualización y Análisis Avanzado con R
- Vegan 3D Zeleny
- Varianza Parcial con R
Exploración y Visualización Avanzada de Datos
Avanzado con R y R-Studio
Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
- Fundamentos del Análisis Exploratorio
- Fundamentos del análisis exploratorio de datos (EDA).
- Técnicas para detectar patrones y anomalías en datasets.
- Exploración de variables numéricas y categóricas.
- Creación e interpretación de Boxplots para análisis de distribución.
- Uso de Histogramas para entender la variabilidad de los datos.
- Visualización de Datos
- Principios de visualización de datos efectiva.
- Introducción a ggplot2 y su filosofía de diseño.
- Estructura básica de ggplot2 y creación de gráficos simples.
- Personalización de colores, escalas y etiquetas.
- Gráficos avanzados y combinaciones múltiples.
- Temas, facetas y optimización de gráficos.
- Análisis Interactivo y Correlaciones
- Creación de matrices de correlación con Corrplot y GGally.
- Análisis y visualización de datos categóricos.
- Creación de gráficos interactivos en R.
- Integración de Plotly con ggplot2 para visualización avanzada.
- Transformación y Limpieza de Datos
- Introducción a Tidyverse: dplyr, tidyr y funciones clave.
- Transformaciones avanzadas para análisis exploratorio.
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¿Por qué el Programa
de Alto Rendimiento en SIG e IA?
| Característica | Cursos Estándar | Membresías Populares | Programa de Alto Rendimiento SIG e IA |
|---|---|---|---|
| Acceso al contenido | 1 año | 6 - 12 meses | De por vida |
| Precio promedio | $50 - $150 | $200 - $300 / año | Una sola inversión |
| Clases en vivo | ✗ | 1 a 2 clases por mes | ✓ 8 Clases por mes |
| Certificación | ✓ | ✓ | ✓ Certificación como Experto |
| Especialización en SIG + IA | ✗ | ✗ | ✓ Inteligencia Artificial aplicada |
| Mentoría personalizada | ✗ | ✗ | ✓ 1:1 de tus Propios Proyectos |
| Comunidad profesional | ✗ | ✓ Básica | ✓ Networking profesional |
| Recursos descargables | ✗ | ✓ Limitados con Derechos de Autor | ✓ Full acceso |
Curso Estándar
Acceso al contenido1 año
Precio promedio$50 - $150
Clases en vivo✗
Certificación✓
SIG + IA✗
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Comunidad✗
RecursosLimitados
Membresías Populares
Acceso al contenido6 - 12 meses
Precio promedio$200 - $300 /año
Clases en vivo1 a 2 por mes
Certificación✓
SIG + IA✗
Mentoría✓ Grupal
Comunidad✓ Básica
Recursos✓ Limitados
Programa de Alto Rendimiento SIG e IA
Acceso al contenido✓ De por vida
Precio✓ Una sola Inversión
Clases en vivo ✓ Semanales
Certificación✓ Oficial
SIG + IA✓
Mentoría ✓ 1-1
Comunidad✓ Internacional
Recursos✓ Full acceso
FAQ
Accede de por vida al programa. ¡Con certificación internacional y acompañamiento continuo para tu crecimiento profesional!
¿Qué incluye el acceso al programa?
Acceso completo a los 7 módulos del programa, recursos descargables, ejercicios prácticos, clases en vivo durante 6 meses y comunidad de soporte profesional.
¿Tendré acceso de por vida o es por tiempo limitado?
Tu acceso es de por vida. Sin mensualidades ni suscripciones. ¡Paga una sola vez y estudia a tu ritmo!
¿Cuándo puedo comenzar y cuánto tiempo dura?
Puedes comenzar inmediatamente después de inscribirte. El tiempo lo manejas tú, puedes avanzar según tu disponibilidad.
¿Incluye certificación oficial al finalizar?
Sí. Obtendrás un certificado de finalización válido, con respaldo internacional, para potenciar tu CV profesional.
¿Necesito conocimientos previos para ingresar?
El programa está diseñado para iniciar desde cero e ir avanzando hasta un nivel profesional, incluso si nunca has usado herramientas SIG o IA.
¿Este programa me sirve si ya tengo experiencia?
¡Sí! Muchos alumnos ya trabajan en SIG y lo usan para especializarse en técnicas avanzadas que no aprendieron en la universidad o para automatizar lo que hacen manualmente.
¿Este programa me puede ayudar a encontrar trabajo?
Definitivamente. Además de capacitarte con herramientas demandadas en el mercado, te posiciona como un profesional actualizado, estratégico y con perfil de impacto real en el sector.
¿Puedo acceder desde cualquier país?
Sí, es 100% online. Puedes acceder desde cualquier lugar del mundo con internet, las 24 horas del día.
¿Qué pasa si tengo dudas durante el proceso?
Todas las semanas tenemos acompañamiento en vivo, soporte directo en la comunidad privada y sesiones de preguntas frecuentes.
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