Modalidad y Carga horaria
El curso está organizado en ocho módulos con una carga horaria total estimada en 96 horas. Los ejercicios están acompañados por más de 300 páginas de instrucciones paso-a-paso y una decena de videos.
Típicamente los participantes en cursos a distancia tienen obligaciones profesionales que limitan las horas que pueden dedicarles. Por su carácter modular el curso se adecua a esta limitación asegurando la adquisición de un manejo básico de QGIS que permita la elaboración de un proyecto personal a elección de cada participante. De todos modos, puesto que la mayor parte del material didáctico queda en vuestro poder, quienes no hayan podido asimilar todo el contenido podrán hacerlo en el futuro.
Nivel y requisitos
El objetivo de este curso es conducir a los participantes hasta un nivel básico a intermedio alto en el manejo de QGIS, en 6 semanas, brindándoles herramientas suficientes para aplicarlo a las tareas profesionales habituales.
No se requieren conocimientos previos en SIG o QGIS.
El software utilizado en el curso es de distribución libre y gratuita. Los inscriptos recibirán las instrucciones pertinentes para la descarga.
Evaluación y Certificado
El Centro REDES emite certificados de asistencia (PARTICIPACIÒN), y opcionalmente certificados con calificación numérica (APROBACIÒN). Estos últimos requieren la presentación de un Proyecto Personal sobre un tema a elección del participante.
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Programa de contenidos
MODULO 1 | Operando con QGIS |
Presentación de QGIS | Complementos (‘plugins’) |
Carga de datos: ASCII; vectoriales, ráster, y sus propiedades | |
Sistemas de coordenadas y proyección de mapas (SRC); reproyección | |
Georreferenciación | |
Simbolización y etiquetado de objetos | |
Recorte de capas ráster y vectoriales | |
Creación y edición de vectores | |
Obtener información de capas | |
MODULO 2 | Atributos ocultos y visibles |
Atributos | Crear atributos |
Tablas de atributos: exploración y modificación | |
Selección de objetos por atributos | |
Consultas multicriterio | |
Visualización selectiva | |
Ejercicios de síntesis | |
MODULO 3 | Manejo del color |
Simbolización y etiquetado de capas vectoriales | Simbolización con Símbolo único, Categorizado y otros modos |
Simbolización por métodos avanzados | |
Modos de mezcla de colores | |
Simbolización por agrupamientos, mapas de coropletos | |
Creación y edición de capas vectoriales | |
MODULO 4 | Propiedades de los archivos ráster |
Rásaters | Simbolización de capas ráster: monobanda, multibanda, paletas |
Trabajando con modelos digitales de elevación | |
Construir mapas de pendiente, orientación de laderas, y otros | |
Edición y procesamiento de rásters | |
Reclasificación, remuestreo, reescalado | |
Rasterización | |
Trazado de perfiles topográficos | |
MODULO 5 | Composición de mapas |
Presentación visual | El Diseñador de impresión |
Leyenda, escala gráfica, coordenadas y otros accesorios | |
Incorporación de fotografías, tablas de atributos y texto explicativo | |
Diseño de un póster | |
Mapas en la web | |
Interactuar con Google Earth y Google Maps | |
MODULO 6 | Análisis por superposición: disolución, unión, intersección |
Análisis geoespacial I | Selección por cercanía y buffers |
Análisis por proximidadMatriz de distancia | |
Selección multicriterio | |
MODULO 7 | Indices de vegetación |
Análisis geoespacial II | Temperatura de superficie |
Análisis de visibilidad | |
Decisión por criterios múltiples | |
Camino de costo mínimo | |
MODULO 8 | El modelador gráfico |
Automatización y Estadística | Modelos anidados |
Incorporación de modelos a Procesos | |
Análisis estadístico exploratorio | |
Estadísticas de zona | |
Estrategias de muestreo |
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Maria Belén Abrigato
- Estudiante: León Felipe Álvarez Sánchez
- Estudiante: Facundo Martín Antonietti
- Estudiante: Alejandro José Aramayo
- Estudiante: Lorenzo Arduino Lescano
- Estudiante: Camila Arregui
- Estudiante: Joaquín Asad
- Estudiante: Laura Barrera
- Estudiante: Cristián Guillermo Battcock
- Estudiante: Christian Bernhardt
- Estudiante: María Eugenia Cabrera García
- Estudiante: Facundo Javier Calderon
- Estudiante: maximiliano camarda
- Estudiante: Victoria Canova
- Estudiante: Ignacio Caravello
- Estudiante: Maria Eugenia Carignano
- Estudiante: Luciana Luz Castillo Sanchez
- Estudiante: Luciana Chaldain
- Estudiante: Janet Priscila Cian
- Estudiante: Ana Clara Cobas
- Estudiante: Lorena Córica
- Estudiante: soledad coronel
- Estudiante: Juan José Correa
- Estudiante: Juliana Ayelén Cueto Rojo
- Estudiante: Alfredo Dabrio
- Estudiante: Macarena De Los Santos
- Estudiante: Samanta Del Soldato
- Estudiante: Gonzalo Dieguez Gaviola
- Estudiante: Yanina Ditz
- Estudiante: ana emilia espinosa
- Estudiante: Gabriel Falero
- Estudiante: Janinna Faraone
- Estudiante: Daniela Fiad
- Estudiante: Analia Figueira
- Estudiante: Manuel Fuentes
- Estudiante: Agustina Belen Gallardo
- Estudiante: FERNANDO GARCIA
- Estudiante: Jorge Omar Garcia
- Estudiante: RUBEN DARIO GARECA
- Estudiante: Mónica Noemí Gil
- Estudiante: Román González Pérez
- Estudiante: Noelia Vanina Got
- Estudiante: María Constanza Heilbron
- Estudiante: Daniela Marisel Ibañez
- Estudiante: Agustin Iberlucea Saglietto
- Estudiante: Juan Ignacio Inchauspe
- Estudiante: Andrea Izquierdo
- Estudiante: Laura Jiménez Ospina
- Estudiante: Federico Krapp
- Estudiante: Cristina Lafflitto
- Estudiante: Alejandro Javier Lamela
- Estudiante: JAVIER LATORRE
- Estudiante: Cecilia Lenzberg
- Estudiante: franco lescano
- Estudiante: Sebastian Lopez
- Estudiante: maximiliano daniel lopez silva
- Estudiante: Guadalupe Lovotti
- Estudiante: federico lowe
- Estudiante: María Eugenia Mackinson
- Estudiante: Clara Mancini
- Estudiante: Zuleica Marchetti
- Estudiante: Marcela Marghetich
- Estudiante: Débora Carolina Marié
- Estudiante: Leticia Marroquim Carvalho
- Estudiante: monica susana martinez
- Estudiante: BETIANA MARUSICH
- Estudiante: Laura Elizabeth Mayerhofer
- Estudiante: Sofia Florencia Medina
- Estudiante: Juan Pablo Sebastian Melchiori
- Estudiante: Evangelina Victoria Melgarejo
- Estudiante: JOSE MARIA MONTI
- Estudiante: valeska morales
- Estudiante: Esmeralda Morales Domínguez
- Estudiante: Laura Estefanía Motta Milesi
- Estudiante: Alejandro Natalicio
- Estudiante: Gretel Luz Navarrete
- Estudiante: Renata Nicora Chequín
- Estudiante: Alvaro Iván Niño Uribe
- Estudiante: SOLEDAD OTTAVIANI
- Estudiante: Herman Oyarzabal
- Estudiante: Valentino Palazzo
- Estudiante: Omar Antonio J. Panozzo
- Estudiante: Lorena Peñafiel Chiriboga
- Estudiante: Patricio Perez Argañaraz
- Estudiante: Juan Cruz Picat
- Estudiante: ALEJO POMARES
- Estudiante: Fabricio Puigdengolas Márquez
- Estudiante: Luis Gerardo Quevedo
- Estudiante: Hugo Marcelo Rios
- Estudiante: Julio Martin Riquelme
- Estudiante: Christian Rodriguez
- Estudiante: Facundo Rodriguez
- Estudiante: Teresa Ruiz
- Estudiante: Lisa Graciela Salinas
- Estudiante: Agustina Denise Sánchez
- Estudiante: Gustavo Santamarina
- Estudiante: Marcelo Agustin Suarez Figueroa
- Estudiante: Dolores Ester Tameres Dip
- Estudiante: Roman Tanducci
- Estudiante: Leticia tevez
- Estudiante: Romina Torre
- Estudiante: Sergio Marcelo Troglio
- Estudiante: Carolina Ulvedal
- Estudiante: María Eugenia Valfosca
- Estudiante: Patricia Vela
- Estudiante: Josefina Vera-Candioti
- Estudiante: Nicolas Welschen
- Estudiante: Ana Lucia Zamora Belli
- Estudiante: Josefina Paula ZILIO
- Estudiante: Jerónimo Juan Zuazo
- Estudiante Inactivo: Nicolás Albarenga
- Estudiante Inactivo: Daniel Alejandro Alpi
- Estudiante Inactivo: Laura Aon
- Estudiante Inactivo: Gaston Bernal
- Estudiante Inactivo: Ernestina Bonacina
- Estudiante Inactivo: Diego Martin Carro
- Estudiante Inactivo: Emanuel Castellani
- Estudiante Inactivo: cristian caturelli
- Estudiante Inactivo: Martin Ignacio Chiban Goñi
- Estudiante Inactivo: MARIA JOSE Corriale
- Estudiante Inactivo: Shagira Cortez Fraymuth
- Estudiante Inactivo: claudia delamota
- Estudiante Inactivo: matias diez
- Estudiante Inactivo: Romina Gargarello
- Estudiante Inactivo: Santiago Izaguirre
- Estudiante Inactivo: Facundo Leon
- Estudiante Inactivo: Gustavo Lopez Goyeneche
- Estudiante Inactivo: Edgardo Marcos
- Estudiante Inactivo: Abraham Abdul Matar
- Estudiante Inactivo: Julieta Montecchia
- Estudiante Inactivo: Mauricio Nolasco
- Estudiante Inactivo: Carlos Ojeda
- Estudiante Inactivo: Juan Cruz Picat
- Estudiante Inactivo: Daniela Carolina Quiroz
- Estudiante Inactivo: marcela rodriguez
- Estudiante Inactivo: esteban rossi
- Estudiante Inactivo: Franco Salvadores
- Estudiante Inactivo: Angeles Jael Sánchez Erásun
- Estudiante Inactivo: Julieta Sganga
- Estudiante Inactivo: Jazmín Marcela del Rosario Sorani
- Estudiante Inactivo: susana stocco
- Estudiante Inactivo: Ana Stella Yañez Calderon
- Estudiante Inactivo: Marlene Rocío Zárate Betzel
Modalidad: A distancia, dictado en la plataforma virtual del Centro REDES
Duración: 6 semanas Horas de curso: 96 horas |
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Descripción general del curso:
El modo clásico de manejo agrícola prestaba relativamente poca atención a la variabilidad en las condiciones del suelo y a la influencia de la topografía local en la distribución del agua. En consecuencia, grandes superficies de cultivo recibían un tratamiento homogéneo en cuanto a insumos como fertilizantes, riego y fumigación, basado en apreciaciones generalizadas. El costo relativamente bajo de los insumos respecto del valor de venta de los productos, permitía su uso intensivo, homogeneizando artificialmente la variabilidad del campo. El aumento en los precios de los insumos, unido al encarecimiento de la tierra y a la necesidad de expandir la frontera agrícola a zonas menos adecuadas, ha obligado a abandonar el modo clásico de manejo en favor de otro basado en la atención a la variabilidad. Este modo de manejo se conoce como agricultura de precisión, agricultura por zonas de manejo o agricultura sitio-específica.
El desarrollo de la agricultura de precisión se basa en una premisa y en una necesidad. La premisa es que los campos de cultivo no son uniformes en cuanto a la distribución de nutrientes, humedad del suelo, topografía, y otras variables. Por lo tanto, sembrar ignorando esta variabilidad naturalmente conduce a un mal manejo que redunda en malgasto de fertilizantes, riego y otros recursos, y no contribuye a mejorar la productividad. La necesidad de tomar en cuenta la variabilidad es por un lado financiera, ya que el costo de los agroquímicos es cada día más elevado y conviene no desperdiciarlos aplicándolos en tierras que no los necesitan. Y por otro lado es ambiental, ya que por legislación, así como por responsabilidad social, su uso debe quedar limitado a lo estrictamente necesario. La agricultura de precisión se conoce también como agricultura por ambientes, para poner énfasis en la concepción de que un lote se compone de ambientes, o zonas, con características en parte comunes pero en parte diferentes. La agricultura de precisión es una agricultura sitio-específica. Es en la delimitación de dichas zonas donde intervienen los sistemas de información geográfica y las imágenes satelitales.
Programa del curso
Módulo 1 |
Los SIG en la agricultura de precisión
Introducción a los Sistemas de Información Geográfica (SIG) Breve introducción a QGIS Confección de mapas de zonas de manejo
Interpolación Depuración de registros de cosechadora con YieldEditor |
Módulo 2 |
Introducción a productos satelitales multiespectrales
Concepto de radiancia y reflectancia
Descarga de imágenes
Composición de bandas espectrales
Indices espectrales
Casos de estudio |
Módulo 3 | Clasificación espectral
Casos de estudio
Estrategias de muestreo en la agricultura de precisión
Casos de estudio |
Módulo 4 | Introducción a los productos MODIS
Introducción a los productos híbridos
Casos de estudio |
Dinámica de la cursada:
Este curso se desarrolla completamente en formato virtual con lo cual permite realizar la capacitación desde cualquier parte del país y de la región. De la misma forma, el formato habilita a que cada alumno ingrese a la plataforma en el momento y horario que le resulte más productivo, ya que el material queda subido a la misma y no existen restricciones de ingreso ni obligación de horarios o encuentros virtuales.
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: sergio acierne
- Estudiante: Gonzalo Acuña
- Estudiante: Diego Jose Manuel Aguero
- Estudiante: sofia aguiar
- Estudiante: Nicolás Albarenga
- Estudiante: Eugenia Alfonso
- Estudiante: Milagros Alzúa
- Estudiante: Thomas Artopoulos
- Estudiante: Melisa Audicio
- Estudiante: Maria Elisa Avellaneda
- Estudiante: Carlos Matias Barrio
- Estudiante: Valentina Bonomo
- Estudiante: alfredo borgatta
- Estudiante: Santiago Jose Borghetti
- Estudiante: julio borgiani
- Estudiante: Luciano Ruben Brunetto
- Estudiante: Pablo Carletti
- Estudiante: Walter De Jesus CASTILLO
- Estudiante: Roberto Gabriel Castillo Slawycz
- Estudiante: Gabriel Codagnone
- Estudiante: sofia cortizas ramos
- Estudiante: Monica Diaz
- Estudiante: Gonzalo Dieguez Gaviola
- Estudiante: Agustina Flores Otoya
- Estudiante: Noelia Gobel
- Estudiante: Carla Silvana Gómez
- Estudiante: Matias Gonzalez
- Estudiante: Roberto González
- Estudiante: Tomas Gonzalez
- Estudiante: Milena Gramaglia
- Estudiante: Facundo Gutierrez
- Estudiante: Nicolas Hombrado
- Estudiante: Cristián Hopff
- Estudiante: Santiago Izaguirre
- Estudiante: Gustavo Marcelo Larsen
- Estudiante: franco lescano
- Estudiante: Milagros Lucas
- Estudiante: Pablo Meliton Martinez
- Estudiante: Joaquín Nava Rocca
- Estudiante: Luis Enrique Nieva
- Estudiante: Mauricio Nolasco
- Estudiante: Leonardo Gastón Oharriz
- Estudiante: Gonzalo Otondo
- Estudiante: Agustin Oviedo Bustos
- Estudiante: Leonardo Paccela
- Estudiante: Adalberto Lujan Páez
- Estudiante: Emilio Peragallo
- Estudiante: Verónica Perazzo
- Estudiante: JOHN EDUARDO PEREZ RUIZ
- Estudiante: Martina Puente Miller
- Estudiante: Ivan Riva
- Estudiante: Sofía Belén Riva
- Estudiante: Soledad Rojo
- Estudiante: Mariano Russell
- Estudiante: nicolas saley
- Estudiante: Pedro Sanchez Gavier
- Estudiante: Augusto Santillan
- Estudiante: Guillermina Inés Schulz
- Estudiante: María Emilia Schulz
- Estudiante: Enrique Scrimaglio
- Estudiante: Gaston Sotillo
- Estudiante: augusto soto
- Estudiante: Tomas Stempels
- Estudiante: susana stocco
- Estudiante: Santiago Tojo
- Estudiante: Sonia Torino
- Estudiante: Sara Ungaro Korn
- Estudiante: María Eugenia Valfosca
- Estudiante: Henry Valle
- Estudiante: Juan Ignacio Zabala
- Estudiante Inactivo: Aldana Ardizzi
- Estudiante Inactivo: Martin Ignacio Chiban Goñi
- Estudiante Inactivo: Rocío Gallardo Jara
- Estudiante Inactivo: Agustin Nieto
- Estudiante Inactivo: Mauricio Soberón
- Estudiante Inactivo: Sergio Marcelo Troglio
Duración: 6 semanas Horas de curso: 96 horas |
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Destinatarios: Para quien desee aprender a programar en R, o simplemente utilizarlo en sus labores profesionales, este curso les dará el conocimiento necesario para hacerlo.
Modalidad: A distancia.
Requisitos: el software que se utiliza de de distribución libre y gratuita.
Este curso no requiere conocimientos previos de R. Se parte de cero y se construye conocimiento hasta un nivel intermedio avanzado. R no es un lenguaje difícil de aprender pero de todos modos requiere incorporar una cantidad importante de conceptos y de comandos propios de un lenguaje complejo.
Descripción general del curso:
El lenguaje R surgió del entorno de la Estadística pero se expandió al universo del aprendizaje automatizado (machine learning), de la inteligencia artificial y de la minería de datos, donde actualmente desempeña un papel preponderante.
Las ventajas relativas de R son: acceso libre y gratuito, óptimas herramientas para extraer datos de tablas externas y generar conjuntos aptos para el análisis, excelentes bibliotecas gráficas, estructura compatible con muchos otros programas (Python, QGIS, ArcGIS), operación independiente del sistema operativo, nutrida fuente de rutinas aplicables a muy diversas operaciones en Ciencia de Datos y, por supuesto, en Estadística. Una ventaja adicional es que R agrega valor a los antecedentes profesionales para muchos empleos. Junto con Python, R es el lenguaje más requerido en Ciencia de Datos.
Se ha dicho que a diferencia de otros lenguajes, R no se puede enseñar en abstracto, sino que debe estar enlazado con aplicaciones. Tal es la premisa de este curso. En una primera parte se hace una concisa pero exhaustiva presentación de las herramientas esenciales en R, apoyándose en breves ejemplos de aplicación. Al completar este tramo del curso los participantes habrán adquirido el conocimiento para trabajar con R. En una segunda parte R se aplica en numerosos casos reales tomados de muy diversas disciplinas, como se detalla en el Programa Analítico. Los fundamentos teóricos de las variadas técnicas matemáticas y estadísticas empleadas en los ejemplos se dan sucintamente. Estos ejemplos les inspirarán para darle a R uso cotidiano en sus propias actividades profesionales.
Programa del curso
Primera Parte Conceptos fundamentales |
|
Segunda Parte Aplicaciones |
|
Dinámica de la cursada:
Este curso se desarrolla completamente en formato virtual con lo cual permite realizar la capacitación desde cualquier parte del país y de la región. De la misma forma, el formato habilita a que cada alumno ingrese a la plataforma en el momento y horario que le resulte más productivo, ya que el material queda subido a la misma y no existen restricciones de ingreso ni obligación de horarios o encuentros virtuales.
El curso se distribuye en seis semanas. En las cuatro semanas iniciales la mayor parte de los participantes habrá podido completar la primera parte del curso y comenzado la exploración de los ejemplos reales. Quienes por falta de tiempo no hayan podido hacerlo disponen de dos semanas adicionales.
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Constanza Ivone Alvarez Jaramillo
- Estudiante: Alejandro José Aramayo
- Estudiante: José Bocco
- Estudiante: Nicolás Caloni
- Estudiante: Carolina Castagnet
- Estudiante: Juan Manuel Cerdá
- Estudiante: Alejandro Cordiglia
- Estudiante: Pedro Favorito
- Estudiante: Julio Fontana
- Estudiante: Marco Gaiero
- Estudiante: Matias Gatto
- Estudiante: María Victoria Guasone
- Estudiante: carla Larragueta
- Estudiante: Miriam Lima
- Estudiante: Juan José Lloret
- Estudiante: Yanina Loiza
- Estudiante: Guadalupe Lovotti
- Estudiante: Pilar Martinez
- Estudiante: Erwin German Guillermo May
- Estudiante: Gabriela Fernanda Mollo Brisco
- Estudiante: Sara Moreno
- Estudiante: Juan Patricio Nogueira
- Estudiante: SOLEDAD NOMDEDEU
- Estudiante: Clara Pinasco
- Estudiante: Facundo Prieto
- Estudiante: Barbara Rearte
- Estudiante: Natalia Rodriguez
- Estudiante: Jerónimo Rodríguez Prieto
- Estudiante: Karina Luciana Roitman
- Estudiante: Camila Sala
- Estudiante: Mabel Ofelia Straccia
- Estudiante: Facundo Torres Fernandez
- Estudiante: Marina Travacio
- Estudiante: Santiago Trujillo
- Estudiante Inactivo: Lucila Bertotti
- Estudiante Inactivo: Juan Pablo Cardozo
- Estudiante Inactivo: Florencia de Avila Cunha
- Estudiante Inactivo: Yanina Ditz
- Estudiante Inactivo: Manuel Jacubowicz
- Estudiante Inactivo: Carina Lifschitz
- Estudiante Inactivo: Tomas Stempels
- Estudiante Inactivo: Sebastian Villasante
El curso se extiende por seis semanas. En las primeras cuatro semanas se presenta todo el contenido. Las últimas dos semanas se emplean en repaso, puesta al día y desarrollo del Proyecto Personal, optativo. El Proyecto Personal brinda la oportunidad de desarrollar un tema de interés particular para el participante.
Destinatarios: La naturaleza multipropósito de Python, unido a la facilidad de aprendizaje, lo hacen atractivo tanto para jóvenes estudiantes como para profesionales formados. Este es un curso de introducción a Python que le llevará hasta un nivel intermedio de manejo del lenguaje. Quienes tengan nociones de Python, o provengan de otros lenguajes, también encontrarán material útil.
Nivel y requisitos
El nivel del curso es básico a intermedio. No se presupone conocimiento previo en Python ni en programacion en general
Requerimientos de computación:
Los programas que se emplean son poco exigentes en espacio físico en el disco duro y de uso de la memoria RAM. Una PC con procesador Intel i5, o de rango equivalente, es suficiente para trabajar sin dificultad.Se emplea software de acceso libre y gratuito.
- Profesor: Augusto Gonzalez Bonorino
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: María Julieta Aguirre
- Estudiante: santiago anauch
- Estudiante: Lorenzo Arduino Lescano
- Estudiante: André Beloqui
- Estudiante: alejo bertera
- Estudiante: federico bessone
- Estudiante: Nicolás Guido Bolcatto
- Estudiante: Florencia Romina Calizaya
- Estudiante: Elio Rodrigo Castillo
- Estudiante: Celso Cattaneo
- Estudiante: Julián Della Giustina
- Estudiante: Edgar Javier Diaz Ramos
- Estudiante: agustin domecq
- Estudiante: patricia dosio
- Estudiante: Jonathan Ehrhorn
- Estudiante: Maricruz Fernandez
- Estudiante: Marilina Fernandez
- Estudiante: Julian Flores Matrero
- Estudiante: Juan Pablo Franco
- Estudiante: Ramiro Gacitúa Bustos
- Estudiante: Maria Paula Galotta
- Estudiante: Matias Galotta
- Estudiante: Mauricio Roque Ganuza
- Estudiante: OSKAR REINALDO GARCIA RAMIREZ
- Estudiante: Matias Gatto
- Estudiante: Dario Amilcar Godoy
- Estudiante: Alejandro Gómez
- Estudiante: Carola Goncalves Vila Cova
- Estudiante: José Guardo
- Estudiante: Nicolás Holotte
- Estudiante: carina iesari
- Estudiante: Tomas Kierszenowicz
- Estudiante: Julian Gabriel Leone
- Estudiante: Yanina Loiza
- Estudiante: Aylen Mángano
- Estudiante: Maximiliano Maronna
- Estudiante: David Israel Medina Núñez
- Estudiante: María Victoria Mercado
- Estudiante: Leandro Gabriel Miglioretti
- Estudiante: Yoel Milsztejn
- Estudiante: Sebastian Montironi
- Estudiante: Gustavo Sergio Noceda
- Estudiante: Juliana Marcela Orjuela Palacio
- Estudiante: Raúl Rapacioli
- Estudiante: Juan Manuel Rodriguez Repeti
- Estudiante: Florencia Rolleri
- Estudiante: Lucio Rostagno
- Estudiante: Guillermina Soledad Santecchia
- Estudiante: Corina Sanucci
- Estudiante: Débora Soria
- Estudiante: Leonidas Szyszeja
- Estudiante: Anabella Urutti
- Estudiante: Damián Vazquez
- Estudiante: Yesica Vega
- Estudiante: Nicolas Vuono
- Estudiante: Anabelén Zubiri
- Estudiante Inactivo: Marcos Alfonso Oehler
- Estudiante Inactivo: Matias Barria
- Estudiante Inactivo: Nicolas Baseggio
- Estudiante Inactivo: maria carolina buffoni
- Estudiante Inactivo: Gabriela Catalán
- Estudiante Inactivo: Jose Ignacio Favale
- Estudiante Inactivo: Esteban Gomez Santiago
- Estudiante Inactivo: sebastian herrera
- Estudiante Inactivo: Manuel Jacubowicz
- Estudiante Inactivo: Luciano Martinese
- Estudiante Inactivo: Federico Massei
- Estudiante Inactivo: Vladimir Molina Alvarado
- Estudiante Inactivo: Jose Fernando Mosquera Mosquera
- Estudiante Inactivo: leandro rancatti
- Estudiante Inactivo: Florencia Rolleri
- Estudiante Inactivo: Agustin Soria
- Estudiante Inactivo: SILVINA SPAGNOLO
- Estudiante Inactivo: Federico Thomsen
- Estudiante Inactivo: Nicolás Turiano
- Estudiante Inactivo: agustina vila ortiz
- Estudiante Inactivo: Nelson Federico Vilte
Modalidad y Carga horaria
El curso está organizado en ocho módulos con una carga horaria total estimada en 96 horas. Los ejercicios están acompañados por más de 300 páginas de instrucciones paso-a-paso y una decena de videos.
Típicamente los participantes en cursos a distancia tienen obligaciones profesionales que limitan las horas que pueden dedicarles. Por su carácter modular el curso se adecua a esta limitación asegurando la adquisición de un manejo básico de QGIS que permita la elaboración de un proyecto personal a elección de cada participante. De todos modos, puesto que la mayor parte del material didáctico queda en vuestro poder, quienes no hayan podido asimilar todo el contenido podrán hacerlo en el futuro.
Nivel y requisitos
El objetivo de este curso es conducir a los participantes hasta un nivel básico a intermedio alto en el manejo de QGIS, en 8 semanas, brindándoles herramientas suficientes para aplicarlo a las tareas profesionales habituales.
No se requieren conocimientos previos en SIG o QGIS.
El software utilizado en el curso es de distribución libre y gratuita. Los inscriptos recibirán las instrucciones pertinentes para la descarga.
Evaluación y Certificado
El Centro REDES emite certificados de asistencia (PARTICIPACIÒN), y opcionalmente certificados con calificación numérica (APROBACIÒN). Estos últimos requieren la presentación de un Proyecto Personal sobre un tema a elección del participante.
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Programa de contenidos
Estrategias de muestreo
MODULO 1 | Operando con QGIS |
Presentación de QGIS | Complementos (‘plugins’) |
Carga de datos: ASCII; vectoriales, ráster, y sus propiedades | |
Sistemas de coordenadas y proyección de mapas (SRC); reproyección | |
Georreferenciación | |
Simbolización y etiquetado de objetos | |
Recorte de capas ráster y vectoriales | |
Creación y edición de vectores | |
Obtener información de capas | |
MODULO 2 | Atributos ocultos y visibles |
Atributos | Crear atributos |
Tablas de atributos: exploración y modificación | |
Selección de objetos por atributos | |
Consultas multicriterio | |
Visualización selectiva | |
Ejercicios de síntesis | |
MODULO 3 | Manejo del color |
Simbolización y etiquetado de capas vectoriales | Simbolización con Símbolo único, Categorizado y otros modos |
Simbolización por métodos avanzados | |
Modos de mezcla de colores | |
Simbolización por agrupamientos, mapas de coropletos | |
Creación y edición de capas vectoriales | |
MODULO 4 | Propiedades de los archivos ráster |
Rásaters | Simbolización de capas ráster: monobanda, multibanda, paletas |
Trabajando con modelos digitales de elevación | |
Construir mapas de pendiente, orientación de laderas, y otros | |
Edición y procesamiento de rásters | |
Reclasificación, remuestreo, reescalado | |
Rasterización | |
Trazado de perfiles topográficos | |
MODULO 5 | Composición de mapas |
Presentación visual | El Diseñador de impresión |
Leyenda, escala gráfica, coordenadas y otros accesorios | |
Incorporación de fotografías, tablas de atributos y texto explicativo | |
Diseño de un póster | |
Mapas en la web | |
Interactuar con Google Earth y Google Maps | |
MODULO 6 | Análisis por superposición: disolución, unión, intersección |
Análisis geoespacial I | Selección por cercanía y buffers |
Análisis por proximidadMatriz de distancia | |
Selección multicriterio | |
MODULO 7 | Indices de vegetación |
Análisis geoespacial II | Temperatura de superficie |
Análisis de visibilidad | |
Decisión por criterios múltiples | |
Camino de costo mínimo | |
MODULO 8 | El modelador gráfico |
Automatización y Estadística | Modelos anidados |
Incorporación de modelos a Procesos | |
Análisis estadístico exploratorio | |
Estadísticas de zona | |
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Javier Abregú
- Estudiante: Mariela Alvarez Piccinetti
- Estudiante: GUSTAVO RAMON AMAR
- Estudiante: Danielle Anjos dos Santos
- Estudiante: Laura Aon
- Estudiante: Diego Rafael Arcajo
- Estudiante: Aldana Ardizzi
- Estudiante: María del Milagro Barrios
- Estudiante: Nora Burroni
- Estudiante: FERNANDO CAMARA
- Estudiante: Griselda Concepción Cañari Arcángel
- Estudiante: Silvio Antonio Casimiro
- Estudiante: David Cerletti
- Estudiante: Nelson Colihueque
- Estudiante: Bárbara de Lassaletta
- Estudiante: Martina Di Bastiano
- Estudiante: Manuel Estevez
- Estudiante: Nicolás Facetti
- Estudiante: Agustina Fogel
- Estudiante: Luciano Galeffi
- Estudiante: Gonzalo Garcia
- Estudiante: Leila Gonzalez
- Estudiante: Marcelo Groisman
- Estudiante: Dante Hernandez Maizon
- Estudiante: Gabriela Yanina Iglesias
- Estudiante: Ricardo Kosterlitz
- Estudiante: Mariano Lastra
- Estudiante: Milton Fernando Leal Cariaga
- Estudiante: EVANGELINA LOZANO
- Estudiante: Matías Lucaioli
- Estudiante: Regina Luraschi
- Estudiante: Andres Maciel
- Estudiante: Eleonora Mamaní
- Estudiante: Lucia Marziotte
- Estudiante: María Emilia Micolini
- Estudiante: Florencia Minola
- Estudiante: silvia mirenda
- Estudiante: Walter Daniel Moscoloni
- Estudiante: Fernando Mrozek
- Estudiante: Romina Navarro
- Estudiante: Daniela Negro Sirch
- Estudiante: Valentina Novena
- Estudiante: Daiana Olsen
- Estudiante: Luis Diego Oviedo
- Estudiante: Carolina Paredes
- Estudiante: Graciela Pasteris
- Estudiante: Leonardo Perez Esquivel
- Estudiante: Vanina Perretta Del missier
- Estudiante: Franco Pessina
- Estudiante: Micaela Prieto Marconi
- Estudiante: Natalia Puigdellibol
- Estudiante: augusto ezequiel pujol
- Estudiante: mario quaroni
- Estudiante: juan martin raimondo
- Estudiante: Sebastián Rojas
- Estudiante: Melina Magali Romero
- Estudiante: Melisa Rossi
- Estudiante: Claudio Saavedra
- Estudiante: Ana Gabriela Salva
- Estudiante: Franco Salvadores
- Estudiante: Angeles Jael Sánchez Erásun
- Estudiante: Isabela Sánchez Vargas
- Estudiante: Fátima Catalina Schoenfeldt
- Estudiante: María Eugenia Segura
- Estudiante: Julieta Sganga
- Estudiante: Pablo Suárez
- Estudiante: Mariana Gabriela Torres
- Estudiante: Javier Alejandro Vazquez
- Estudiante: Agustin Villa
- Estudiante: Rodrigo Villarreal
- Estudiante: Javier Viñuela
- Estudiante Inactivo: Jose Maria Acuña Artur de la Villarmois
- Estudiante Inactivo: Juan Marcelo Almaraz
- Estudiante Inactivo: Franco Ezequiel Almuna
- Estudiante Inactivo: Sergio Martin Amestoy
- Estudiante Inactivo: Adrian Beninati
- Estudiante Inactivo: Sebastian Alberto Bueti
- Estudiante Inactivo: Diego Cattaneo
- Estudiante Inactivo: Emilia Diez
- Estudiante Inactivo: Silvina Geldres
- Estudiante Inactivo: José González
- Estudiante Inactivo: sergio magallanes
- Estudiante Inactivo: BRAIAN MANRIQUE
- Estudiante Inactivo: Soledad Martino
- Estudiante Inactivo: Julieta Montecchia
- Estudiante Inactivo: Florencia Eva Plaul
- Estudiante Inactivo: Julián Quintana
- Estudiante Inactivo: Patricio Saez de Arregui
- Estudiante Inactivo: Paul Toconás
- Estudiante Inactivo: vanesa giselle velazquez
- Estudiante Inactivo: Pablo Viggiano
Modalidad y Carga horaria
El curso se desarrolla en ocho módulos. El desarrollo de los módulos se apoya en instructivos detallados y videos, e incluye los conceptos teóricos necesarios para comprender los ejercicios.
La ejecución de todos los ejercicios y el Proyecto Personal estimativamente insumirá un total de 96 horas.
Dado que es un curso de nivel avanzado, cada participante evaluará la conveniencia de omitir ejercicios, remitiendo la ejecución para después de finalizado el curso, apoyándose en los instructivos que podrán descargar a voluntad.
Nivel y requisitos
Aun cuando los instructivos detallan paso a paso las acciones a ejecutar, es conveniente que los participantes tengan familiaridad con algún programa SIG y el concepto general de imagen satelital. Se aplican varios programas de computación (QGIS, GRASS, SAGA, Multispec, Giovanni y otros), todos ellos de acceso libre y gratuito.
Evaluación y Certificado
El Centro REDES emite certificados de asistencia (PARTICIPACIÓN), y opcionalmente certificados con calificación numérica (APROBACIÓN). Estos últimos requieren la presentación de un Proyecto Personal sobre un tema a elección del participante.
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Cristina del Valle Arias
- Estudiante: Mirta Calandroni
- Estudiante: Karla Valeria Durán
- Estudiante: Laura Carolina Florez
- Estudiante: Daniel Garcia
- Estudiante: Angel Grimas
- Estudiante: Freddy Javier Merchan Reyes
- Estudiante: Fabian Andres Ortiz Padilla
- Estudiante: Vanina Perretta Del missier
- Estudiante: Marino Puricelli
- Estudiante: Eduardo Antonio Salas
- Estudiante: Janet Sarapura
- Estudiante: Sandra Sobrado
- Estudiante Inactivo: juan manuel cambre gutierrez
- Estudiante Inactivo: Hector Centurion
- Estudiante Inactivo: Manuel Isla
- Estudiante Inactivo: sergio magallanes
- Estudiante Inactivo: luis ortega
Modalidad: A distancia, dictado en la plataforma virtual del Centro REDES
Duración: 6 semanas Horas de curso: 96 horas |
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Descripción general del curso:
El modo clásico de manejo agrícola prestaba relativamente poca atención a la variabilidad en las condiciones del suelo y a la influencia de la topografía local en la distribución del agua. En consecuencia, grandes superficies de cultivo recibían un tratamiento homogéneo en cuanto a insumos como fertilizantes, riego y fumigación, basado en apreciaciones generalizadas. El costo relativamente bajo de los insumos respecto del valor de venta de los productos, permitía su uso intensivo, homogeneizando artificialmente la variabilidad del campo. El aumento en los precios de los insumos, unido al encarecimiento de la tierra y a la necesidad de expandir la frontera agrícola a zonas menos adecuadas, ha obligado a abandonar el modo clásico de manejo en favor de otro basado en la atención a la variabilidad. Este modo de manejo se conoce como agricultura de precisión, agricultura por zonas de manejo o agricultura sitio-específica.
El desarrollo de la agricultura de precisión se basa en una premisa y en una necesidad. La premisa es que los campos de cultivo no son uniformes en cuanto a la distribución de nutrientes, humedad del suelo, topografía, y otras variables. Por lo tanto, sembrar ignorando esta variabilidad naturalmente conduce a un mal manejo que redunda en malgasto de fertilizantes, riego y otros recursos, y no contribuye a mejorar la productividad. La necesidad de tomar en cuenta la variabilidad es por un lado financiera, ya que el costo de los agroquímicos es cada día más elevado y conviene no desperdiciarlos aplicándolos en tierras que no los necesitan. Y por otro lado es ambiental, ya que por legislación, así como por responsabilidad social, su uso debe quedar limitado a lo estrictamente necesario. La agricultura de precisión se conoce también como agricultura por ambientes, para poner énfasis en la concepción de que un lote se compone de ambientes, o zonas, con características en parte comunes pero en parte diferentes. La agricultura de precisión es una agricultura sitio-específica. Es en la delimitación de dichas zonas donde intervienen los sistemas de información geográfica y las imágenes satelitales.
Programa del curso
Módulo 1 |
Los SIG en la agricultura de precisión
Introducción a los Sistemas de Información Geográfica (SIG) Breve introducción a QGIS Confección de mapas de zonas de manejo
Interpolación Depuración de registros de cosechadora con YieldEditor |
Módulo 2 |
Introducción a productos satelitales multiespectrales
Concepto de radiancia y reflectancia
Descarga de imágenes
Composición de bandas espectrales
Indices espectrales
Casos de estudio |
Módulo 3 | Clasificación espectral
Casos de estudio
Estrategias de muestreo en la agricultura de precisión
Casos de estudio |
Módulo 4 | Introducción a los productos MODIS
Introducción a los productos híbridos
Casos de estudio |
Dinámica de la cursada:
Este curso se desarrolla completamente en formato virtual con lo cual permite realizar la capacitación desde cualquier parte del país y de la región. De la misma forma, el formato habilita a que cada alumno ingrese a la plataforma en el momento y horario que le resulte más productivo, ya que el material queda subido a la misma y no existen restricciones de ingreso ni obligación de horarios o encuentros virtuales.
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: pedro armando alarcon
- Estudiante: jose Alfaro
- Estudiante: Hernán Ariel Andrade
- Estudiante: Nadia Arias
- Estudiante: Matías Biondi
- Estudiante: Alejandrina Egozcue
- Estudiante: Analia Felice
- Estudiante: Rocío Gallardo Jara
- Estudiante: Esteban Nicolas Garrido Contreras
- Estudiante: Alberto Gatti
- Estudiante: Matias Gelich
- Estudiante: Agustin Iberlucea Saglietto
- Estudiante: julen lejarcegui
- Estudiante: Roberto Hernan Llanos
- Estudiante: Bernardo López Sauqué
- Estudiante: Carla Rosana Louge
- Estudiante: federico lowe
- Estudiante: Darío Lungo
- Estudiante: Freddy Javier Merchan Reyes
- Estudiante: Agustin Nieto
- Estudiante: MARIA GUADALUPE PEREZ
- Estudiante: Maria Fernanda Perpiña
- Estudiante: Luis Andrés Piazzini
- Estudiante: Gerardo Salgado
- Estudiante: Marina Viera
- Estudiante Inactivo: facundo bentatti
- Estudiante Inactivo: Ruben Emanuel Cuenca
- Estudiante Inactivo: armando ghene ismiño riquelme
- Estudiante Inactivo: Veronica Leiva
- Estudiante Inactivo: Andres Maciel
- Estudiante Inactivo: Cecilia Reymúndez
- Estudiante Inactivo: Jose Luis Ricardo Zárate Sotelo
El curso se extiende por seis semanas. En las primeras cuatro semanas se presenta todo el contenido. Las últimas dos semanas se emplean en repaso, puesta al día y desarrollo del Proyecto Personal, optativo. El Proyecto Personal brinda la oportunidad de desarrollar un tema de interés particular para el participante.
Destinatarios: La naturaleza multipropósito de Python, unido a la facilidad de aprendizaje, lo hacen atractivo tanto para jóvenes estudiantes como para profesionales formados. Este es un curso de introducción a Python que le llevará hasta un nivel intermedio de manejo del lenguaje. Quienes tengan nociones de Python, o provengan de otros lenguajes, también encontrarán material útil.
Nivel y requisitos
El nivel del curso es básico a intermedio. No se presupone conocimiento previo en Python ni en programacion en general
Requerimientos de computación:
Los programas que se emplean son poco exigentes en espacio físico en el disco duro y de uso de la memoria RAM. Una PC con procesador Intel i5, o de rango equivalente, es suficiente para trabajar sin dificultad.Se emplea software de acceso libre y gratuito.
- Profesor: Augusto Gonzalez Bonorino
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Federika Alvarez
- Estudiante: Ricardo Alberto Berger
- Estudiante: Lucila Bertotti
- Estudiante: Santiago Borghi
- Estudiante: Jorge Cadavid
- Estudiante: Juan Pablo Cardozo
- Estudiante: Gabriela Carrasco
- Estudiante: Yasmin Croci
- Estudiante: Martin Di Peco
- Estudiante: Nelson Javier Dominguez
- Estudiante: Javier Echeverría
- Estudiante: Jeremias Galarze
- Estudiante: Federico García
- Estudiante: Oscar González
- Estudiante: Soledad Granelli
- Estudiante: Maria Victoria Guerzoni
- Estudiante: Manuel Esteban Herrera
- Estudiante: Juan Ariel Insaurralde
- Estudiante: Jimena Martinez
- Estudiante: David Moya
- Estudiante: Raul Real
- Estudiante: Hugo Marcelo Rios
- Estudiante: juan ignacio Rodriguez Eugui
- Estudiante: Ricardo Federico Sebastiani
- Estudiante: Fernando Tortosa
- Estudiante: Leandro Varela
- Estudiante: carlos zabala
- Estudiante Inactivo: Martina Alvarez
- Estudiante Inactivo: Guillermo Brown
- Estudiante Inactivo: Nazareno Castinelli
- Estudiante Inactivo: María José Deiana
- Estudiante Inactivo: Valentin Fadel
- Estudiante Inactivo: Emanuel Alejandro Fernández Sánchez
- Estudiante Inactivo: Máximo Ferrari
- Estudiante Inactivo: FERNANDO GARCIA
- Estudiante Inactivo: Silvia Heuman
- Estudiante Inactivo: Manuel Jacubowicz
- Estudiante Inactivo: Walter Daniel Moscoloni
- Estudiante Inactivo: Luis Enrique Nieva
- Estudiante Inactivo: marina palma
- Estudiante Inactivo: Elsa Reyes
- Estudiante Inactivo: Axel Troncoso
Duración: 6 semanas Horas de curso: 72 horas |
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Duración
El curso se extiende por seis (6) semanas. En las primeras cuatro semanas se presenta todo el contenido. Las últimas dos semanas se emplean en repaso, puesta al día y desarrollo del Proyecto Personal, optativo. El Proyecto Personal brinda la oportunidad de desarrollar un tema de interés especial para el participante. La presentación del Proyecto Personal es optativa, excepto para quienes desean recibir un certificado con calificación numérica, quienes están obligados a presentarlo.
Modalidad: A distancia.
El curso se imparte a distancia. Comprende cuatro módulos semanales con el adicional de dos semanas para repaso y/o preparación del Proyecto Personal (optativo).
Las presentaciones son en videos, acompañados por textos que agregan información de base y proponen ejercicios adicionales.
Requisitos:
No se requiere experiencia con el programa HMS. Sí se requiere conocimientos de hidrología. El curso es fuertemente práctico y dedica poco tiempo a los aspectos teóricos.
Descripción general del curso:
La implementación de sistemas de alerta temprana de inundación, la delimitación de zonas inundables, la estimación de caudales de diseño para obras hídricas, la cuantificación del efecto de cambios en el uso de la tierra en la escorrentía, son algunas de las aplicaciones del modelado hidrológico. El programa HMS, diseñado y mantenido por el Hidrologic Engineering Center (HEC) del Cuerpo de ingenieros de los EEUU, es una de las herramientas más empleadas para calcular hidrogramas de salida de cuencas hídricas. Este curso introduce al uso de HMS.
HMS está diseñado para simular la conversión de un volumen de lluvia en escorrentía, el traslado del caudal por laderas y cauces, y el cálculo del hidrograma a la salida, incluyendo el volumen y el retardo del pico, facilitando la comparación entre condiciones de cuenca que difieran en la tasa de infiltración. La salida de HMS puede alimentar el cálculo hidráulico con HEC-RAS.
En seis semanas los participantes aprenderán a crear sus propios modelos hidrológicos, definir valores para los parámetros necesarios, evaluar los resultados y calibrar el modelo. Se emplean únicamente programas de acceso libre y gratuito.
El curso incluye la opción de presentar un Proyecto Personal, el cual puede servir como borrador de un proyecto profesional.
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Mabel Amarilla
- Estudiante: Alejandra Daziano
- Estudiante: Boris G. Diaz
- Estudiante: celeste pilar ferradas
- Estudiante: Fernando Gabriel Locci
- Estudiante: Matias Marticorena
- Estudiante: Fabricio Puigdengolas Márquez
- Estudiante: Soledad Rojo
- Estudiante: Tomás Pablo Sepulveda Rivera
- Estudiante: Gastón Vento
- Estudiante: Esteban Villalba