CURSO - Ciencia de Datos Geoespaciales y Machine Learning con GEE

• Opciones de pago

Curso completo: $ 131.250 pesos chilenos ($ 132 USD)*
*Promoción de lanzamiento: 20% de descuento para inscritos antes del 06 de mayo = $ 105.000 CLP / $ 105 USD
IMPORTANTE: La reserva del cupo tiene una vigencia de 48 horas. Para asegurar tu participación debes realizar el pago dentro de ese plazo; en su defecto, tu cupo será usado por otro estudiante.
Para dudas y consultas, enviar un correo a spatialglobal2050@gmail.com

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Descripción del curso
Este curso está diseñado para brindar a los participantes un dominio práctico de Google Earth Engine (GEE), una plataforma para el procesamiento de imágenes satelitales y análisis de datos geoespaciales. Las y los estudiantes aprenderán desde la manipulación y el procesamiento de imágenes satelitales, hasta técnicas avanzadas de clasificación y modelado de datos con Machine Learning, aplicadas dentro del entorno de GEE, utilizando el lenguaje de programación JavaScript, desarrollando habilidades fundamentales en ciencia de datos geoespaciales.
Objetivo general del curso
Capacitar a las y los participantes en el uso de Google Earth Engine para ciencia de datos geoespaciales, con un enfoque en el procesamiento, análisis y clasificación de imágenes satelitales, proporcionando las herramientas y técnicas para obtener información valiosa de los datos geoespaciales.
Dirigido a
Estudiantes y profesionales de disciplinas relacionadas con la ciencia de datos, geomática y teledetección. Incluyendo: geógrafos, cartógrafos, geólogos, geomensores, arquitectos, sociólogos, ingenieros informáticos, agrónomos, ambientales, gestión de recursos naturales, analistas y científicos de datos espaciales. Investigadores en ciencias de la tierra y medioambiente.

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Contenidos

Sesión 1: Fundamentos de Teledetección.	12-05-2025
Sesión 2: Introducción a GEE y su entorno de desarrollo.	13-05-2025
Sesión 3: Conceptos básicos y funciones de JavaScript en GEE.	14-05-2025
Sesión 4: Procesamiento de imágenes satelitales.	15-05-2025
Sesión 5: Análisis de datos geoespaciales.	19-05-2025
Sesión 6: Machine Learning 1: clasificación no supervisada con K-means	20-05-2025
Sesión 7: Machine Learning 2: clasificación supervisada con Random Forest	22-05-2025

*Curso certificado y con envío de material de apoyo
Requisitos de postulación
Se recomienda tener una comprensión básica de sistemas de información geográfica (SIG)

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Profesor
Gonzalo Martínez Troncoso
Cartógrafo, Universidad Tecnológica Metropolitana (UTEM).
MSc. (c) Teledetección, Universidad Mayor.
Diploma en Manejo de Imágenes de Satélite, Universidad Mayor.
Diploma de Postítulo en Geomática Aplicada, Universidad de Chile.