Programa del curso: Análisis Estadístico para Geociencias
Programa del curso: Análisis Estadístico para Geociencias

Programa del curso: Análisis Estadístico para Geociencias

Introducción para el análisis de datos de ciencias de la Tierra con Python.

Introducción

El análisis y entendimiento de nuestro entorno se ha vuelto de gran interés con el devenir de los años, esto por diferentes motivos entre ellas por la gran obtención de información gracias a la optimización en los sensores, por la implementación de centros de investigación y universidades que lo implementan y principalmente por la mayor demanda de la población para conocer los sucesos naturales que les afectan.

Actualmente el trabajo con gran cantidad de datos hace necesario la utilización de herramientas que optimicen al máximo el análisis para la posterior interpretación. Para eso, y dado que la cantidad de información en áreas de ciencias de la Tierra y campos relacionados es enorme, el análisis estadístico para conocer el comportamiento de estos datos y poder interpretar para eventos futuros, es un imponderable. 

Objetivo general de curso

Otorgar los conocimientos básicos para el análisis estadístico implementando el lenguaje Python.

Objetivos específicos

  1. Introducir a los participantes a los conceptos básicos de programación en Python.
  2. Entregar los conocimientos adecuados para una comprensión básica de herramientas estadísticas.
  3. Generar secuencias de comandos para el análisis de información geocientífica. 

Aspectos pedagógicos

El curso de Análisis Estadístico para Geociencias será realizado de forma online desde las 10 horas hasta las 13 horas. Cada clase estará divida en dos bloques de 1 hora y 30 minutos cada uno con pausas cortas en la clase, en donde se abordará de forma interactiva con los participantes un total de 6 grandes unidades más una clase exclusiva de la revisión de la actividad final. Las unidades se describen a continuación:

Unidad 1: Instalación de software e introducción a Python

Instalación guiada de los software necesarios para el curso. Introducción de los aspectos generales del software (open source), pensamiento algorítmico y rutinas básicas. Librerias : Numpy, Matplotlib, Pandas. 

Unidad 2: Base estadística I

Estadística descriptiva. Moda, Media, media truncada, desviación estándar. 

Unidad 3:  Base estadística II

Conceptos básicos de la estadística desde Python: Histogramas, regresión lineal, series temporales, distribuciones, tests y interpolación.  

Unidad 4: Implementación rutina 1

Ejecución de regresión líneal y predicciones: tipo de correlación, regresión linear simple y múltiple. 

Unidad 5: Implementación rutina 2

Series de tiempo: estructura de series de tiempo, creación y manejo y visualización de DataFrame, estacionalidad y frecuencias. 

Unidad 6: Implementación rutina 3

Distribuciones: normal, exponencial, Lognormal, Poisson, t-student, y power law. 

Test de significancia, p-value, Alpha-value, t-test, Q-Q test, RMS.

Unidad 7: Revisión del trabajo final

Retroalimentación de la actividad final. 

Aspectos administrativos

El curso está diseñado para un máximo de 20, por lo que los cupos son limitados. Los participantes tendrán acceso a las clases online, las presentaciones, documentos complementarios y a las grabaciones de las clases.

Este curso será evaluado con un trabajo que tendrá un plazo de una semana para ser entregado. En la última clase del día 12 de junio se revisarán las rutinas que pudieron ser utilizadas para la resolución. Las calificaciones serán entregadas durante la primera semana de junio.

Este curso está enfocado para estudiantes de pregrado en geociencias, ciencias agronómicas, forestales y profesionales que requieran una introducción al análisis estadístico con Python. 

Cuerpo académico

Laura Flores: Geóloga de la Universidad de Chile. Estudiante de Mágister en Ciencias en Sensores remotos, Geoinformación y Visualización de la Universität of Potsdam, Potsdam, Alemania.  Consultora en Teledetección y Sensores Remotos. 

Distribución de las unidades:

BloquesSábado
22 de mayo
Sábado
29 de mayo
Sábado
05 de junio
Sábado 12 de junio
Bloque 1
10:00 hrs a 11:30 hrs
Unidad 1Unidad 3Unidad 5Revisión en conjunto del trabajo final. 
Bloque 2
11:30 hrs a 13:00 hrs
Unidad 2Unidad 4Unidad 6Revisión en conjunto del trabajo final. 

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