Curso: Análisis de datos para comprender y transformar el Territorio

Presentación

En la actualidad, la información y los datos se han convertido en herramientas clave para comprender nuestro entorno y tomar decisiones informadas, tanto en lo profesional como en lo cotidiano. En el contexto ambiental, esta capacidad cobra aún más importancia ante los crecientes desafíos que enfrentamos en sostenibilidad, gestión de recursos y planificación territorial.

Este curso ofrece una introducción práctica al análisis de datos con enfoque ambiental, diseñada para egresados, profesionales y personas interesadas en aprender a transformar datos en conocimiento útil. A lo largo del curso, los participantes aprenderán a interpretar datos, identificar patrones, evaluar impactos, diseñar indicadores y comunicar resultados de forma clara y efectiva.

A través de ejercicios aplicados y casos reales, se busca fortalecer competencias que permitan a los asistentes usar los datos como una herramienta para resolver problemas, apoyar decisiones y generar soluciones innovadoras en distintos contextos: institucionales, comunitarios, organizacionales o personales.

A lo largo del curso el estudiante desarrollará un proyecto integrador con datos de su interés a través del cual pondrá en práctica los conceptos aprendidos y las herramientas explicadas, facilitando la incorporación del conocimiento adquirido y otorgándole un resultado tangible para presentar como parte de su portafolio o quehacer laboral.

Dirigido a

Egresados del programa de la Facultad de Ciencias Ambientales, profesionales del área ambiental y público en general interesado en adquirir competencias básicas en análisis de datos aplicados a la gestión ambiental.

Fecha y horario

Por definir.

Inversión

Afiliados a AMBIEGRESADOS: $360.000

No afiliados: $400.000

Infomación de pago

El pago se puede realizar a través de PSE (Link de pago) o presencial en la oficina de AMBIEGRESADOS (FCA 10-215).

Contacto

ambiegresados@utp.edu.co

3006086989

Programa

Módulo 1. Generalidades del Análisis de datos (5 horas)

• ¿Qué es el análisis de datos? Breve contexto histórico.
• Tipos de análisis: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
• El ciclo del análisis de datos: adquisición, limpieza, preparación, análisis, visualización e interpretación.
• Datos estructurados y no estructurados.
• El formato tabular.
• Tipos de datos: categóricos, numéricos (enteros, flotantes), texto, fecha.
• Aplicaciones del análisis de datos en gestión ambiental: calidad del aire, agua, residuos, biodiversidad, uso del suelo, ordenamiento territorial, procesos de planificación.
• Fuentes de datos ambientales: IDEAM, SIAC, DANE, Global Forest Watch, SUI, Datos Abiertos (Gov), DNP.
• Ética y privacidad en el manejo de datos ambientales.
• Casos reales de análisis ambiental con datos abiertos.

Módulo 2. Limpieza de datos (5 horas)

• Importancia de la limpieza de datos para la gestión ambiental.
• Errores comunes en datos ambientales: NA, duplicados, unidades incorrectas, mayúsculas, puntuación.
• Transformación básica: tipos de datos, fechas, conversiones de unidades.
• Homogeneización de variables categóricas (por ejemplo: tipo de ecosistema, uso de suelo).
• Herramientas para limpieza: Excel (Power Query), Google Sheets, OpenRefine (opcional).
• Documentación del proceso de limpieza.

Módulo 3. Análisis exploratorio de datos – EDA (7.5 horas)

• Introducción a herramientas de análisis y visualización de datos (Power BI, Tableau Public, Looker Studio).
• Estadísticas descriptivas: media, mediana, moda, varianza, desviación estándar.
• Distribuciones de variables ambientales (ej. precipitación, temperatura, pH del agua).
• Gráficos estadísticos.
• Detección de valores atípicos y errores de medición.
• Relaciones entre variables ambientales: temperatura y cobertura vegetal, residuos y población.
• Ejemplo práctico 1: Análisis demográfico, DANE.
• Ejemplo práctico 2: Análisis climatológico, IDEAM.

Módulo 4. Visualización de datos (7.5 horas)

• Principios de visualización clara y ética.
• Gráficos apropiados para datos ambientales: líneas de tiempo, histogramas, mapas temáticos básicos.
• Elementos del gráfico: título, ejes, leyendas, anotaciones.
• Atributos preatentivos, uso de colores y formas.
• Storytelling con datos.
• Uso de Excel y demo de Power BI (en contexto de reportes ambientales).
• Visualización de series de tiempo ambientales (calidad del aire, temperatura).
• Ejemplo de caso con Python y R: perspectivas a cursos más especializados.
• Ejemplo práctico 3: Usos del suelo agrícolas, UPRA.
• Ejemplo práctico 4:  Finanzas territoriales, DNP.

Módulo 5. Análisis predictivo (5 horas)

• ¿Qué es el análisis predictivo en lo ambiental?.
• Causalidad y correlación.
• Introducción a la regresión lineal simple-múltiple: predicción de emisiones, residuos, temperatura.
• Interpretación de la línea de tendencia en fenómenos ambientales.
• Limitaciones de los modelos predictivos en contextos complejos.
• Uso de Excel para análisis de predicción ambiental básica (complemento análisis de datos).

Docentes

Carlos Fernando Betancur Morales

Administrador Ambiental.

Especialista en Economía Pública y Gestión Territorial.

Estudiante de la Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación.

Guillermo Andres Fuentes Barrera

Administrador Ambiental.

Magister en Ecotecnología.

Master en Big Data y Data Science. Aplicaciones al Comercio, Empresa y Finanzas. Universidad Complutense de Madrid.

Doctor en Ciencias Ambientales.