Quiénes somos
Spatial Lab Analytics
Soluciones en análisis de datos
¿Qué hacemos?
En Spatial Lab Analytics, somos una Start Up EdTech, con oficinas en Santiago de Chile, dedicada a brindar una experiencia educativa innovadora en análisis de datos, dirigida a la comunidad hispanohablante. Nuestra misión es llevar el conocimiento especializado a un público amplio, trascendiendo fronteras y democratizando el acceso a herramientas que están moldeando el futuro.
Nos enfocamos en crear un entorno educativo accesible y dinámico, donde cualquier persona, sin importar su ubicación geográfica o nivel de experiencia, pueda adquirir las habilidades necesarias para desarrollarse en el mundo de los datos. A través de nuestras plataformas digitales, buscamos capacitar a estudiantes, profesionales y empresas, contribuyendo al crecimiento del talento latinoamericano en el ámbito de la ciencia y la tecnología.
En Spatial Lab Analytics, transformamos la educación en datos, para que todos puedan ser parte de la evolución digital.
Sé parte del cambio y profesionalízate con nosotros.
Los pilares de nuestro modelo educativo
Valores
Queremos generar confianza continua entre docentes, estudiantes y todos quienes forman parte de Spatial Lab, con la finalidad de fortalecernos mutuamente, pues creemos en el talento de todas y todos quienes son parte de nuestra comunidad educativa.
Tenemos una oferta sustentada en la honestidad de nuestros docentes y colaboradores, con la intención de satisfacer las necesidades de las alumnas y alumnos que quieran aprender junto a nosotros.
Ofrecemos una gama de talleres, diplomados y cursos basados en la calidad de cada programa académico y de quienes los imparten.
Buscamos adaptarnos constantemente a las exigencias de nuestros estudiantes,brindándoles la mejor oferta para que se sigan perfeccionando.
Nuestros profesionales docentes
Todas y todos nuestros profesionales son calificados y provenientes de casas de estudio prestigiosas
Cristian Escobedo Catalán
Geógrafo, U. de Chile. Magíster en Política Pública, U de Chile. Ph. D© en Geografía, Universidad Complutense de Madrid, España. Profesor full time en Facultad de Arquitectura y Urbanismo, Universidad de Chile. Investigador en Laboratorio tGIS, Departamento de Geografía, Universidad Complutense de Madrid, España. Especializado en movilidad, análisis espacial, estadística y econometría espacial, y Tecnología de la Información Geográfica.
Valeria Ulloa Escandor
Geógrafa de la Universidad de Chile y especialista en Data Scientist. Docente en Introducción a las librerías geoespaciales utilizando lenguaje de programación Python, SQL, para el tratamiento de datos masivos. Enfocado en manejar nuevas técnicas de análisis de datos mediante interfaces Open Source, combinado con herramientas geoespaciales (Arcgis Pro, Qgis, Carto DB)
Felipe Thomas Cabrera
Geógrafo de la Universidad de Chile, Magister en Geografía, Universidad de Chile y Diplomado en Análisis Espacial de Datos. Investigador en diversos proyectos de investigación ligados a cambio climático y toma de decisiones en planificación urbana. Dedicado al análisis de datos mediante herramientas geoespaciales y de fotogrametría.
Leonardo Palacios Solís
Geógrafo titulado de la Universidad de Chile, especializado en sistemas de información geográfica (SIG). Con una amplia experiencia como docente en cursos de cartografía, SIG y aplicaciones en la misma universidad, destaca por su enfoque práctico y dinámico en la enseñanza. Ha participado en proyectos que requieren la presentación de resultados mediante productos cartográficos, como mapas y aplicaciones web, incluyendo “dashboards” y visores de mapas.
Bastián Olea Herrera
Magíster en sociología de la Universidad Católica, sociólogx de la Universidad Alberto Hurtado, con diplomado en Ciencia de Datos de la Universidad Católica. Dedicación al análisis de datos sociales y el desarrollo con el lenguaje de programación R, abarcando ámbitos tales como estadísticas socioeconómicas, análisis de texto, construcción de indicadores e índices, así como datos ambientales, legislativos, entre otros. Amplia experiencia en automatización de procesamiento de datos, sistemas de web scraping, automatización de reportes, visualización de datos, y desarrollo de aplicaciones web de visualización de datos.
Zulemma Bazurto Blacio
Profesora Asistente de Estadística en la Universidad de Guayaquil (Ecuador) e instructora de R en programas internacionales de ciencia de datos y estadística aplicada. Con un Magíster en Estadística de la Pontificia Universidad Católica de Chile, ha transitado de las Ciencias Sociales al Data Science. Es apasionada por la enseñanza de R para análisis de datos, organiza R-Ladies Guayaquil y colabora en proyectos como la traducción al castellano del libro "R for Data Science". Actualmente lidera un semillero de investigación sobre reproducibilidad en investigación científica con R, y sus áreas de interés incluyen Modelos Lineales Generalizados, Estimación Robusta, Ciencia de Datos, Forecasting, Ciencia Abierta y Visualización de Datos con R.
Gabriel Céspedes Alarcón
Profesor de Física y Matemática, U. de Santiago de Chile. Magíster en Ciencia Matemática, U. de Santiago de Chile. Candidato a Máster en Big Data y Business Intelligence, Escuela de Negocios Europea de Barcelona. Diplomado en Python Profesional de la Universidad Católica. Ha realizado docencia en programas de Data Science y Machine Learning en instituciones académicas como el Instituto Profesional AIEP y la Academia Desafío Latam. Experiencia impartiendo asignaturas como Inteligencia Artificial, Redes Neuronales, Minería de Datos, Analítica Predictiva y Prescriptiva. Asesor académico en la construcciones de planes docentes para programas avanzados en Python. Áreas de especialización: Machine Learning, Deep Learning, análisis de datos, ciencia de datos aplicada.
Andrés Wallberg
Ingeniero civil en computación formado en la universidad de Talca, Minor en ciencias de datos eIngeniero en datos y machine learning de Entel digital con experiencia en desarrollo deproductos de valor ligados a datos.
Gonzalo Martínez Troncoso
Cartógrafo por la UTEM, actualmente cursando un Magíster en Teledetección en la U. Mayor, con un Diploma de Postítulo en Geomática Aplicada de la U. de Chile. Cuenta con más de 6 años de experiencia en los sectores de medio ambiente, minería e ingeniería. Sus áreas de especialización abarcan la geomática y la ciencia de datos geoespaciales, con conocimientos avanzados en SIG, desarrollo de modelos de geoprocesamiento y procesamiento de datos espectrales de múltiples fuentes como imágenes ópticas, térmicas, SAR y LIDAR. Con experiencia en estadística espacial y geoestadística. Últimamente se ha dedico a solucionar problemáticas geoespaciales, mediante modelos predictivos de clasificación y regresión, utilizando técnicas de machine learning, trabajando principalmente en entornos como Google Earth Engine y Jupyter Notebook, utilizando los lenguajes de programación JavaScript y Python.
Claudia Tapia
Es comunicadora y estudiante de publicidad. Amante de las comunicaciones, con experiencia en divulgación científica y proyectos audiovisuales. Desde el año 2024 es conductora y editora general de Código Abierto, un espacio de conversación con expertas y expertos en análisis de datos. Sus videopodcast están disponibles de manera gratuita en Youtube.
Katherine Flores Mayorinca
Subgerente. Geógrafa de la Universidad de Chile, especialista en Evaluación Social de Proyectos e Innovación. Cuenta con experiencia en docencia universitaria, y además, posee experiencia como investigadora y consultora en el diseño, gestión y evaluación social de proyectos públicos y privados.