- Presentación
- Temario
- Claustro
- Metodología
- Titulación
Descripción
El Curso en Big Data y Medio Ambiente te va a permitir adquirir los conocimientos necesarios para poder realizar una correcta toma y análisis de datos ambientales. Para ello, recibirás los conocimientos básicos sobre el Big Data, su uso y la aplicación que puede tener sobre los datos ambientales.
¿A quién va dirigido?
Objetivos
- Aportar el conocimiento básico sobre el Big Data y su funcionalidad.
- Conocer lo que son las fuentes de datos y su utilidad.
- Presentar las fases de un proyecto de Big Data.
- Aprender a identificar la diversidad de datos ambientales, elaborar un adecuado muestreo y posterior análisis.
- Plantear los modelos de probabilidad.
Salidas Profesionales
Temario
- Contexto donde surge Big Data
- Definición de Big Data
- Business Intelligence y la toma de decisiones
- Cuadros de mando
- Cuadros de mando: KPI
- Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open Data
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open Data
- Modelos ambientales: determinísticos y estocásticos
- Datos ambientales
- Concepto de variable aleatoria y su relevancia con respecto a los datos ambientales
- Estadística en la gestión ambiental
- Poblaciones y muestras
- Parámetros estadísticos
- Escalas de medición
- Descriptores estadísticos de datos ambientales
- Incertidumbre de la medición, exactitud, precisión y estimación del sesgo de los datos ambientales
- Variabilidad y errores en los datos de contaminación ambiental
- Aplicaciones de distribución de probabilidad
- Interpretación de estándares ambientales
- Análisis de frecuencia de inundaciones
- Datos de calidad del aire
- Necesidad y propósito del muestreo
- Métodos para seleccionar lugares y momentos de muestreo
- Monitoreo de variables hidrológicas e hidrogeológicas de cantidad y calidad de agua
- Monitoreo de la calidad del aire
- Muestreo de suelos
- Diseños de muestreo probabilísticos y no probabilísticos para el muestreo ambiental
- Distribuciones muestrales
- Estimación de parámetros ambientales (puntuales y de intervalo)
- Estimación del intervalo de confianza y determinación del tamaño de la muestra
- Análisis de correlación: análisis gráfico, covarianza, coeficiente de correlación, distribución del coeficiente de correlación y su significancia estadística
- Construcción de modelos empíricos y análisis de regresión
- Procesos no lineales en el medio ambiente y uso de transformadas
- Introducción a la regresión lineal múltiple
- Análisis de series temporales
¿Con quién vas a aprender? Conoce al claustro
Francisco Navarro Martínez
Doctor en Ciencias Aplicadas al Medio Ambiente, con especialidad en Recursos Hídricos por la Universidad de Almería y Perito Ambiental. Posee experiencia en investigación y docencia universitaria. Ha trabajado también como evaluador de productos fitosanitarios, consultor y técnico ambiental.
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Titulación
INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 65 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.
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Curso Superior en Big Data y Medio Ambiente