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Descripción general del curso: “QGIS Integral” es excepcional entre los cursos de QGIS a distancia por la diversidad y aplicabilidad profesional del contenido, por el método de aprendizaje por ejercitación, y por el acompañamiento tutorial con cuestionarios y ejercicios opcionales. Merced a una laboriosa destilación de los contenidos, el curso integra conocimientos básicos y avanzados de manera que en seis semanas los participantes adquirirán un fluido manejo de QGIS, el sistema de información geográfica de acceso libre y gratuito de mayor difusión global. Si usted trabaja en urbanismo, epidemiología, ciencias de la tierra y ambientales, dinámica poblacional, y aun en análisis del delito, aprender a servirse de QGIS redundará en un rápido beneficio profesional. |
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Modalidad y Carga horaria
En seis módulos semanales aprenderán a manejar QGIS. Adicionalmente, la elaboración de un Proyecto Personal (opcional) les permitirá trabajar con datos propios.
El aprendizaje se basa en numerosos ejercicios, acompañados por más de 300 páginas de instrucciones paso-a-paso, y unos cuarenta videos.
Nivel y requisitos
El objetivo de este curso es conducir a los participantes hasta un nivel intermedio 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.
IMPORTANTE:
El software utilizado en el curso es de distribución libre y gratuita. Los inscriptos recibirán las instrucciones pertinentes para la descarga.
Evaluación:
La evaluación final se basará en parte en el desempeño a lo largo del curso, y en parte en la elaboración de un proyecto propio bajo tutoría.
Programa de contenidos
Análisis por superposición: disolución, unión, intersección
Selección por cercanía y buffers
Análisis por proximidad
Matriz de distancia
Selección multicriterio
Análisis de visibilidad
Decisión por criterios múltiples
Camino de costo mínimo
Indices de vegetación
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MODULO 1 Presentación de QGIS |
Operando con 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 |
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MODULO 2 Atributos |
Atributos ocultos y visibles
Crear atributos Tablas de atributos: exploración y modificación Selección de objetos por atributos Consultas multicriterio Visualización selectiva Ejercicios de síntesis |
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MODULO 3 Simbolización y etiquetado de capas vectoriales |
Manejo del color
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 |
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MODULO 4 Rásters |
Propiedades de los archivos ráster
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 |
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MODULO 5 Presentación visual |
Composición de mapas
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 |
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MODULO 6 Análisis geoespacial I |
Análisis por superposición: disolución, unión, intersección
Selección por cercanía y buffers Análisis por proximidad Matriz de distancia Selección multicriterio Análisis de visibilidad Decisión por criterios múltiples Camino de costo mínimo Indices de vegetación |
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Giuliana Almada
- Estudiante: Paloma Amado Silvero
- Estudiante: Santiago Arena
- Estudiante: Celina Maria Argañaraz Saenz
- Estudiante: Jose Beamonte
- Estudiante: Ana Carolina Beceyro
- Estudiante: Veronica Buzzo
- Estudiante: Florencia Calvi
- Estudiante: Maria Alejandra Casado
- Estudiante: Luciano Nahuel Coletti Perroud
- Estudiante: Graciela Lorena Córdoba
- Estudiante: Cecilia Lorena Coronel
- Estudiante: Mauro Cosentino
- Estudiante: JORGE MARCELO DURAND
- Estudiante: Jimena Maria Estevez Urtubey
- Estudiante: Micaela Fernández
- Estudiante: Paula Flax
- Estudiante: Julián Humberto Frutos
- Estudiante: Dante Gamboa
- Estudiante: Maria Laura Gonzalez
- Estudiante: Agustin Ibarguren
- Estudiante: Christian Luis Inchentronn
- Estudiante: Aylen Naomi Llewellyn
- Estudiante: Carla Lorena Marín Núñez
- Estudiante: Antonella Mauri
- Estudiante: Juan Ignacio Medina Busso
- Estudiante: Eilén Moeller
- Estudiante: Isabella Molfino
- Estudiante: Rafaelys Molina
- Estudiante: tamara fatima moncagatta
- Estudiante: ANA CAROLINA MONMANY
- Estudiante: Ignacio Moreno
- Estudiante: Matias Daniel Napoli
- Estudiante: Fernanda Navarro Bunge
- Estudiante: Andrés Ojeda
- Estudiante: Maria Romina Onorato
- Estudiante: Federico Papasodaro
- Estudiante: Valentín Pozzi
- Estudiante: Juan Manuel Raposo
- Estudiante: Cecilia María Rosés
- Estudiante: Victoria Salvadeo
- Estudiante: Melina Scalco
- Estudiante: Sonia Belen Vera
- Estudiante: Elias Vergara
- Estudiante: María Eugenia Vicente
- Estudiante: Federico Zingariello
- Estudiante Inactivo: Juan Manuel Albrecht
- Estudiante Inactivo: Aldana Alvarez
- Estudiante Inactivo: Rocio de los Angeles Aranda carrera
- Estudiante Inactivo: LUZ BAEZ
- Estudiante Inactivo: Matias Exequiel Barreda
- Estudiante Inactivo: Victoria Coll Moritan
- Estudiante Inactivo: sebastian crespo
- Estudiante Inactivo: Ana Clara Denaro
- Estudiante Inactivo: Martin Foos
- Estudiante Inactivo: Agustín Forestieri
- Estudiante Inactivo: Camila Gomez
- Estudiante Inactivo: ROMINA GONC
- Estudiante Inactivo: Lorena Grana
- Estudiante Inactivo: Andrea Kees
- Estudiante Inactivo: Damian Agustin Manchento
- Estudiante Inactivo: Victoria Nieto
- Estudiante Inactivo: Andres Norambuena Russo
- Estudiante Inactivo: Diego Quezada
- Estudiante Inactivo: Fernanda Sanchez
- Estudiante Inactivo: Federico Cristian Suarez
- Estudiante Inactivo: GONZALO SUNDBLAD
- Estudiante Inactivo: Nicolas Welschen
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Descripción general del curso: Google Earth Engine es mucho más que una plataforma SIG. Es una nutrida base de datos con miles de productos fácilmente accesibles, acompañada por una panoplia de poderosos algoritmos que se ejecutan en la nube, sin exigencia para nuestra PC, en respuesta a sencillos códigos en JavaScript. Google Earth Engine facilita trabajar con múltiples productos satelitales para desarrollar series temporales, procesar clasificación supervisada y no supervisada, cálcular índices espectrales y muchas otras tareas Incorporar Google Earth Engine a vuestro bagage de herramientas computacionales resultará en un notorio incremento en la productividad. |
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Modalidad, carga horaria y evaluación
El contenido del curso está distribuído en seis módulos semanales. Dispondrán de instructivos escritos complementados con videos. El curso es fuertemente práctico, con numerosos ejercicios para asimilar mejor lo aprendido.
La carga horaria se estima en unas 10 horas por módulo.
El Centro REDES emite certificados por PARTICIPACIÓN (asistencia) y, opcionalmente, de APROBACIÓN con evaluación numérica. Estos últimos requieren la presentación de un Proyecto Personal sobre un tema a elección del participante, al finalizar el curso.
Nivel y requisitos
Este curso está dirigido a toda persona que se interese por manipular imágenes digitales. Puede ser por turismo, control de vegetación, monitoreo de expansión urbana, mapas de uso del suelo, y otros propósitos.
No se requiere conocimiento previo en el manejo de Google Earth Engine, ya que se enseña desde cero, pero es muy conveniente que tengan familiaridad con los diversos productos satelitales.
Expectativa de aprendizaje
El curso cubre los niveles básico e intermedio en el manejo de Google Earth Engine. El contenido es abundante y es posible que algunos participantes no dispongan del tiempo para desarrollar todas las secciones. Las secciones 15, 16 y 17 implican un nivel de conocimiento intermedio a avanzado y pueden ser dejadas de lado para más adelante.
El acceso a todo el material del curso permanece abierto durante un par de meses después de la finalización.
Requerimientos de computación
Google Earth Engine es poco exigente en materia de equipamiento informático, principalmente debido a que el procesamiento de los productos satelitales se ejecuta en servidores de Google en la nube.
El programa Google Earth Engine es de distribución libre y gratuita.
Acceso a los scripts
Luego de crear una cuenta en Google y resistrarse en Google Earth Engine, pueden acceder a todos los scripts mediante:
https://code.earthengine.google.com/8558f6f5ccb623e82409fad2fb9f1d20
Cada script lleva por nombre la sección y el orden que ocupa en esa sección. Por ejemplo, s10_2 refiere al script en segundo lugar en la sección 10.
Programa del curso Google Earth Engine Integral
Módulo 1
Sección 1 Contenido y organización del curso
Sección 2 Acceso y operación de Google Earth Engine
Sección 3 El explorador (EE Explorer)
Sección 4 El editor de código (CodeEditor)
Módulo 2
Sección 5 JavaScript y la nube de Google
Sección 6 Features y tablas
Sección 7 Imágenes satelitales
Módulo 3
Sección 8 Mosaicos y reductores
Sección 9 Bandas y máscaras
Sección 10 Lidiando con la nubosidad
Sección 11 Visualización y gráficos
Módulo 4
Sección 12 Preparación para el análisis
Sección 13 Indices espectrales
Sección 14 Clasificación (Machine Learning)
Módulo 5
Sección 15 Regresión lineal
Sección 16 Detección de cambios
Sección 17 Desmezcla spectral (‘spectral unmixing’)
Módulo 6
Sección 18 Casos de estudio
Sección 19 Material adicional y de apoyo
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Jose Luis Agüero
- Estudiante: pedro armando alarcon
- Estudiante: FEDERICO ASCOLANI
- Estudiante: Santiago Báez
- Estudiante: Noeli Baeza
- Estudiante: Francisco José Beltramino
- Estudiante: Cesar Eduardo Benicio Roldan
- Estudiante: Alejandro Biffis
- Estudiante: Ernestina Bonacina
- Estudiante: Lucas Matías Cabelier
- Estudiante: Silvio Antonio Casimiro
- Estudiante: Cecilia Lorena Coronel
- Estudiante: Lautaro De Luca
- Estudiante: Agustin Dedek
- Estudiante: Cecilia Escalada
- Estudiante: Hugo Fernandez
- Estudiante: Ladislao Ferrando
- Estudiante: Delfina Fey
- Estudiante: Agostina Figueroa Masanet
- Estudiante: Pablo Fontanini
- Estudiante: Diego Franco
- Estudiante: Pedro Giacobone
- Estudiante: Daniel Giampaoli
- Estudiante: Florencia Granlund
- Estudiante: JULIO HOLLMANN
- Estudiante: Pilar Jeanneret
- Estudiante: Pedro Lafluf
- Estudiante: Maria Micaela Ledesma
- Estudiante: Emanuel Luna Toledo
- Estudiante: Sebastián Mantegna
- Estudiante: David Alfredo Montenegro
- Estudiante: Sebastian Montironi
- Estudiante: MARCELA ELIZABETH MONTIVERO
- Estudiante: Valeria Parra
- Estudiante: María Florencia Pérez Nores
- Estudiante: Paula Marcela Presti
- Estudiante: Hugo Marcelo Rios
- Estudiante: Veronica Rojo
- Estudiante: Leonardo Fabio Rolin
- Estudiante: Ezequiel Rossi
- Estudiante: pablo saludes
- Estudiante: Guillermina Soledad Santecchia
- Estudiante: Leonardo Scarpa
- Estudiante: Martín Serna
- Estudiante: silvina andrea sorroche
- Estudiante: Guido Juan Tiscornia
- Estudiante: Sabrina Alejandra Torti López
- Estudiante: Agustina Valdemarca
- Estudiante: Marcelo Vega
- Estudiante: Luis Verdugo
- Estudiante: Nadia Vicenzi
- Estudiante: Federico Vincenty
- Estudiante: Rebeca Wallner
- Estudiante: Ezequiel Welsk
- Estudiante Inactivo: Sebastián Besteiro
- Estudiante Inactivo: Yasmin Croci
- Estudiante Inactivo: ROMINA GONC
- Estudiante Inactivo: Florencia Evangelina Granlund
- Estudiante Inactivo: Manuel Esteban Herrera
- Estudiante Inactivo: Fernando Matías Martins de Vargas
- Estudiante Inactivo: LUCIANO DAMIAN PACIARONI
- Estudiante Inactivo: Andrés Felipe Pérez
- Estudiante Inactivo: Franco Matías Roccia
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Duración: 6 semanas Horas de curso: 96 horas |
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Modalidad: A distancia, dictado en la plataforma virtual del Centro REDES
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
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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: Franco Allione
- Estudiante: José María Angeletti
- Estudiante: Cecilia María de los Milagros Blanco
- Estudiante: Leonardo castro
- Estudiante: Fernando Cuellar
- Estudiante: Federico De Pedro
- Estudiante: RUBEN DARIO GARECA
- Estudiante: Belen Gonzalez
- Estudiante: JULIO HOLLMANN
- Estudiante: Pei Tzu Kuo
- Estudiante: Luciano Lacoste
- Estudiante: Leandro Leone
- Estudiante: Santiago Leone
- Estudiante: Mauro Gastón Llanes
- Estudiante: Luis Ruben Agustin Martinez
- Estudiante: josé medina
- Estudiante: Emilio Francisco Mignone
- Estudiante: Lara Alejandra Montenegro
- Estudiante: Fernando Emanuel Neira Avila
- Estudiante: Matias Notte
- Estudiante: Mariana Pereyra
- Estudiante: Maria Jose Ramirez Soria
- Estudiante: Guadalupe Retamozo
- Estudiante: Santiago Nicasio Rodriguez Ledesma
- Estudiante: Manuel Saubidet
- Estudiante: Guillermo Stettler
- Estudiante Inactivo: Antonio Edgardo Andrade
- Estudiante Inactivo: javier Bollecich
- Estudiante Inactivo: Edgar Gustavo Crotto
- Estudiante Inactivo: Hernan Godoy
- Estudiante Inactivo: Kukulkan Ixcayau
- Estudiante Inactivo: jose augusto lecuona
- Estudiante Inactivo: Sergio Rodríguez
- Estudiante Inactivo: Leonardo Fabio Rolin
- Estudiante Inactivo: carlos tajan
- Estudiante Inactivo: Melanie Vico
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Descripción general del curso: Este curso presenta técnicas para extraer y procesar información de imágenes satelitales aplicando exclusivamente software de acceso libre y gratuito. El curso es excepcional por dos motivos. Uno es que cubre una amplia variedad de productos satelitales de acceso gratuito, desde imágenes multiespectrales (Landsat, ASTER, MODIS) pasando por eficaces simbiosis entre imágenes satelitales y modelos climáticos globales, como el Global Land Data Assimilation System, hasta imágenes de radar (Sentinel 1). Y el otro motivo reside en que es fuertemente práctico, enseñando mediante ejercicios no triviales con ejemplos de diversas disciplinas. Probablemente es el curso más completo de oferta virtual referido a procesamiento de imágenes satelitales. |
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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: Mariel Avila
- Estudiante: PATRICIA BARRETO WAGNER
- Estudiante: Andrea Verónica Barrientos Ginés
- Estudiante: Ana Valeria Carranza
- Estudiante: Lourdes Chocobar
- Estudiante: María Paula Codina
- Estudiante: Alexis Demartin
- Estudiante: Hernan Godoy
- Estudiante: Daniel Osvaldo Grima
- Estudiante: Walter Joubert
- Estudiante: Walter Rodrigo López
- Estudiante: Luis Ruben Agustin Martinez
- Estudiante: Jose Matias Martinez
- Estudiante: Lucas Gerardo Pereyra
- Estudiante: Hugo Marcelo Rios
- Estudiante: Natalia Janet Rodriguez
- Estudiante: Emiliano Rubio
- Estudiante: Roman Ruggera
- Estudiante: Ramiro Jesús Scherer
- Estudiante: susana stocco
- Estudiante: Miriam Vazquez
- Estudiante: Eduardo Velazquez
- Estudiante Inactivo: Antonio Edgardo Andrade
- Estudiante Inactivo: Guillermo Flavio Dessilani
- Estudiante Inactivo: daniel larrosa
- Estudiante Inactivo: Estefanía Meza Torres
- Estudiante Inactivo: Horacio Martin Pratto Chiarella
- Estudiante Inactivo: Paola Santucho
- Estudiante Inactivo: Melanie Vico
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Descripción general del curso: “QGIS Integral” es excepcional entre los cursos de QGIS a distancia por la diversidad y aplicabilidad profesional del contenido, por el método de aprendizaje por ejercitación, y por el acompañamiento tutorial con cuestionarios y ejercicios opcionales. Merced a una laboriosa destilación de los contenidos, el curso integra conocimientos básicos y avanzados de manera que en seis semanas los participantes adquirirán un fluido manejo de QGIS, el sistema de información geográfica de acceso libre y gratuito de mayor difusión global. Si usted trabaja en urbanismo, epidemiología, ciencias de la tierra y ambientales, dinámica poblacional, y aun en análisis del delito, aprender a servirse de QGIS redundará en un rápido beneficio profesional. |
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Modalidad y Carga horaria
En seis módulos semanales aprenderán a manejar QGIS. Adicionalmente, la elaboración de un Proyecto Personal (opcional) les permitirá trabajar con datos propios.
El aprendizaje se basa en numerosos ejercicios, acompañados por más de 300 páginas de instrucciones paso-a-paso, y unos cuarenta videos.
Nivel y requisitos
El objetivo de este curso es conducir a los participantes hasta un nivel intermedio 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.
IMPORTANTE:
El software utilizado en el curso es de distribución libre y gratuita. Los inscriptos recibirán las instrucciones pertinentes para la descarga.
Evaluación:
La evaluación final se basará en parte en el desempeño a lo largo del curso, y en parte en la elaboración de un proyecto propio bajo tutoría.
Programa de contenidos
Análisis por superposición: disolución, unión, intersección
Selección por cercanía y buffers
Análisis por proximidad
Matriz de distancia
Selección multicriterio
Análisis de visibilidad
Decisión por criterios múltiples
Camino de costo mínimo
Indices de vegetación
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MODULO 1 Presentación de QGIS |
Operando con 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 |
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MODULO 2 Atributos |
Atributos ocultos y visibles
Crear atributos Tablas de atributos: exploración y modificación Selección de objetos por atributos Consultas multicriterio Visualización selectiva Ejercicios de síntesis |
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MODULO 3 Simbolización y etiquetado de capas vectoriales |
Manejo del color
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 |
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MODULO 4 Rásters |
Propiedades de los archivos ráster
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 |
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MODULO 5 Presentación visual |
Composición de mapas
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 |
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MODULO 6 Análisis geoespacial I |
Análisis por superposición: disolución, unión, intersección
Selección por cercanía y buffers Análisis por proximidad Matriz de distancia Selección multicriterio Análisis de visibilidad Decisión por criterios múltiples Camino de costo mínimo Indices de vegetación |
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Maria Noelia Arce
- Estudiante: Martin Arinovich
- Estudiante: Juan Bautista Baldaccini Almandoz
- Estudiante: Ana Paula Blazina
- Estudiante: Daiana Buiatti
- Estudiante: Lucia Carrica
- Estudiante: Bernardo Fabian chayle
- Estudiante: Carlina Leila Colussi
- Estudiante: Bruno Conti
- Estudiante: david carlos corro
- Estudiante: Pablo Horacio Demaio
- Estudiante: Jimena Dorrego
- Estudiante: Jorgelina Estevez
- Estudiante: Mariana Etchepareborda
- Estudiante: Lucia Flores
- Estudiante: Rodrigo Franco
- Estudiante: RUBEN DARIO GARECA
- Estudiante: Juan Giorgi
- Estudiante: mariela marino
- Estudiante: Andrés Nelson Martin
- Estudiante: Diego Andres Martinez
- Estudiante: Eduardo Alfonso Molina
- Estudiante: Laura Nevado Laguna
- Estudiante: Belén Ocampo
- Estudiante: CARLOS ALEJANDRO Ojeda Frías
- Estudiante: josefina pascual
- Estudiante: Christian Pasquet
- Estudiante: Juan Francisco Pecot
- Estudiante: Brenda Rocio Pizzano
- Estudiante: Renzo Prevosti
- Estudiante: Micaela Rapisardi
- Estudiante: Matias Rey
- Estudiante: Erika Rivarolo
- Estudiante: María Soledad Romano
- Estudiante: Oscar Romero
- Estudiante: ANDRES GABRIEL RUFFO
- Estudiante: nestor sanchez
- Estudiante: Maria Lourdes Santillán
- Estudiante: Maria Camila Sastre Contreras
- Estudiante: Pedro Spallarossa
- Estudiante: Juan Ramon Torres
- Estudiante: Franco Ramiro Villalba
- Estudiante: Pablo Zabala
- Estudiante: María Agustina Zamar
- Estudiante Inactivo: Antonio Edgardo Andrade
- Estudiante Inactivo: Araceli Bareiro
- Estudiante Inactivo: Lucia Bottan
- Estudiante Inactivo: HUMBERTO RAFAEL BURGOS
- Estudiante Inactivo: adrian enrique bustos
- Estudiante Inactivo: Paulina Celis
- Estudiante Inactivo: Lourdes Chocobar
- Estudiante Inactivo: Luis Del Barrio
- Estudiante Inactivo: Romina Doi
- Estudiante Inactivo: Ivan Ebrecht
- Estudiante Inactivo: Milton Emmanuel Garcia Martinez
- Estudiante Inactivo: Pedro Giacobone
- Estudiante Inactivo: Enzo Giraudo
- Estudiante Inactivo: Mauricio Giuliani
- Estudiante Inactivo: Antonella Marabotto Medina
- Estudiante Inactivo: Horacio Martín Lobos
- Estudiante Inactivo: Gisela Jael Mendía
- Estudiante Inactivo: IGNACIO OHANIAN
- Estudiante Inactivo: Rebeca Panzl
- Estudiante Inactivo: Rocio Ramirez
- Estudiante Inactivo: Analia Rifai
- Estudiante Inactivo: julieta Rivera
- Estudiante Inactivo: Franco Valdano
- Estudiante Inactivo: NELSON MAURICIO VELAZQUEZ
- Estudiante Inactivo: Noelia Guadalupe Vilca
- Estudiante Inactivo: Micaela Villena
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Descripción general del curso: Google Earth Engine es mucho más que una plataforma SIG. Es una nutrida base de datos con miles de productos fácilmente accesibles, acompañada por una panoplia de poderosos algoritmos que se ejecutan en la nube, sin exigencia para nuestra PC, en respuesta a sencillos códigos en JavaScript. Google Earth Engine facilita trabajar con múltiples productos satelitales para desarrollar series temporales, procesar clasificación supervisada y no supervisada, cálcular índices espectrales y muchas otras tareas Incorporar Google Earth Engine a vuestro bagage de herramientas computacionales resultará en un notorio incremento en la productividad. |
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Modalidad, carga horaria y evaluación
El contenido del curso está distribuído en seis módulos semanales. Dispondrán de instructivos escritos complementados con videos. El curso es fuertemente práctico, con numerosos ejercicios para asimilar mejor lo aprendido.
La carga horaria se estima en unas 10 horas por módulo.
El Centro REDES emite certificados por PARTICIPACIÓN (asistencia) y, opcionalmente, de APROBACIÓN con evaluación numérica. Estos últimos requieren la presentación de un Proyecto Personal sobre un tema a elección del participante, al finalizar el curso.
Nivel y requisitos
Este curso está dirigido a toda persona que se interese por manipular imágenes digitales. Puede ser por turismo, control de vegetación, monitoreo de expansión urbana, mapas de uso del suelo, y otros propósitos.
No se requiere conocimiento previo en el manejo de Google Earth Engine, ya que se enseña desde cero, pero es muy conveniente que tengan familiaridad con los diversos productos satelitales.
Expectativa de aprendizaje
El curso cubre los niveles básico e intermedio en el manejo de Google Earth Engine. El contenido es abundante y es posible que algunos participantes no dispongan del tiempo para desarrollar todas las secciones. Las secciones 15, 16 y 17 implican un nivel de conocimiento intermedio a avanzado y pueden ser dejadas de lado para más adelante.
El acceso a todo el material del curso permanece abierto durante un par de meses después de la finalización.
Requerimientos de computación
Google Earth Engine es poco exigente en materia de equipamiento informático, principalmente debido a que el procesamiento de los productos satelitales se ejecuta en servidores de Google en la nube.
El programa Google Earth Engine es de distribución libre y gratuita.
Acceso a los scripts
Luego de crear una cuenta en Google y resistrarse en Google Earth Engine, pueden acceder a todos los scripts mediante:
https://code.earthengine.google.com/8558f6f5ccb623e82409fad2fb9f1d20
Cada script lleva por nombre la sección y el orden que ocupa en esa sección. Por ejemplo, s10_2 refiere al script en segundo lugar en la sección 10.
Programa del curso Google Earth Engine Integral
Módulo 1
Sección 1 Contenido y organización del curso
Sección 2 Acceso y operación de Google Earth Engine
Sección 3 El explorador (EE Explorer)
Sección 4 El editor de código (CodeEditor)
Módulo 2
Sección 5 JavaScript y la nube de Google
Sección 6 Features y tablas
Sección 7 Imágenes satelitales
Módulo 3
Sección 8 Mosaicos y reductores
Sección 9 Bandas y máscaras
Sección 10 Lidiando con la nubosidad
Sección 11 Visualización y gráficos
Módulo 4
Sección 12 Preparación para el análisis
Sección 13 Indices espectrales
Sección 14 Clasificación (Machine Learning)
Módulo 5
Sección 15 Regresión lineal
Sección 16 Detección de cambios
Sección 17 Desmezcla spectral (‘spectral unmixing’)
Módulo 6
Sección 18 Casos de estudio
Sección 19 Material adicional y de apoyo
- Profesor: Gustavo González Bonorino
- Estudiante: Fabiana Agudelo Chavez
- Estudiante: Maria Lourdes Fátima Albornoz
- Estudiante: Marie Claire Aravena Acuña
- Estudiante: Federico Javier Beron de la Puente
- Estudiante: Cecilia María de los Milagros Blanco
- Estudiante: Luciano Ruben Brunetto
- Estudiante: José Butto
- Estudiante: Fernando Chillón
- Estudiante: TOMÁS ALEJANDRO GUASCONI
- Estudiante: Marcos Lorda
- Estudiante: Guadalupe Lovotti
- Estudiante: Abril Lucero
- Estudiante: Jose Matias Martinez
- Estudiante: Julio Cesar Meza
- Estudiante: Facundo Jose Oddi
- Estudiante: Rebeca Panzl
- Estudiante: Raúl Rapacioli
- Estudiante: Natalia Janet Rodriguez
- Estudiante: Maria Cecilia Rubio
- Estudiante: María Luisina Torre Azzaroni
- Estudiante: Sofia Vargas
- Estudiante: Constanza Analia Villagra Fernandez
- Estudiante Inactivo: María Victoria Arancibia Abrahan
- Estudiante Inactivo: Lucia Bottan
- Estudiante Inactivo: Carolina Byl
- Estudiante Inactivo: Lourdes Chocobar
- Estudiante Inactivo: Matias del Rio
- Estudiante Inactivo: María Jimena Lasci
- Estudiante Inactivo: Yanina Mariottini
- Estudiante Inactivo: Gisela Jael Mendía
- Estudiante Inactivo: DIANA MARCELA PAREDES
- Estudiante Inactivo: María Clara Rubio
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Descripción general del curso: EPANET es un programa de computación de libre acceso, diseñado para simular el flujo de agua en redes de cañerías bajo presión. Tiene una interfaz gráfica si se corre en Windows. La operación es sencilla y la obtención de resultados es rápida. EPANET permite el diseño de redes sencillas, propias de situaciones rurales, al igual que complejas redes urbanas, sin límite de tamaño. |
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Carga horaria estimada: la carga horaria se estima en 72 horas
Destinatarios:
Profesionales con incumbencia en el diseño, manejo y control de redes hidráulicas y alumnos avanzados en disciplinas afines. El curso presupone conocimientos básicos de hidráulica.
Modalidad: A distancia. Virtual asincrónico.
En seis módulos semanales este curso enseña cómo aplicar EPANET en el diseño de redes de distribución de agua, en la operación de una red en modos estacionario y extendido, y en el modelado de la calidad del agua que circula por la red. Se trabaja con redes moderadamente complejas que incluyen válvulas, bombas y emisores.
El desarrollo de los módulos se apoya en detallados instructivos y en videos.
Requisitos: el software que se utiliza de de distribución libre y gratuita.
Descripción general del curso:
EPANET es un programa de computación diseñado para simular el flujo de agua en redes de cañerías bajo presión. El programa fue desarrollado por la U.S. Environmental Protection Agency y es difundido con acceso libre y gratuito.
EPANET permite diseñar redes nuevas y extender y modificar redes existentes. Tiene una interfaz gráfica si se corre en Windows. La operación es sencilla y la obtención de resultados es rápida. EPANET permite el diseño de redes simples, propias de entornos rurales, a extremadamente complejas, sin límite de tamaño.
Programa del curso
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MODULO 1 |
Introducción al diseño de una red hidráulica en EPANET Componentes puntuales – Nudos, Reservorios y Depósitos. |
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MODULO 2 |
Simulaciones en régimen estacionario. Redes alimentadas por gravedad. |
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MODULO 3 |
Simulaciones en régimen estacionario.Incorporación de bombas centrífugas. Simular curvas de consigna. Modulación de la demanda. Inserción de válvulas. Simulación de emergencia. Simulación de bombeo desde pozo de agua. Red de riego por aspersores. |
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MODULO 4 |
Simulaciones en régimen extendido.Curvas de modulación de la demanda, simples y múltiples. Red con bomba y válvulas. Comportamiento hidráulico de un depósito. Comparación con embalses. Controles programáticos, sencillos y lógicos. Construir una red sobre imagen georreferenciada. |
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MODULO 5 |
Simulaciones de calidad de agua.
Métodos de simulación en EPANET. Reacciones de pared y en flujo. |
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MODULO 6 |
Ejercicio de síntesis y futuro.
Red de agua potable en la Ciudad de Makkah, Arabia Saudita. |
Dinámica de la cursada:
Este curso se desarrolla completamente en formato virtual y asincrónico, 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: Mariela Alvarez Piccinetti
- Estudiante: Laura Battaglia
- Estudiante: Luana Camiletti
- Estudiante: Pablo Daniel Dans
- Estudiante: Jorge Dan Donnet
- Estudiante: Maximiliano Galarza
- Estudiante: Albertina Gonzalez
- Estudiante: Susy Beatriz Jurado
- Estudiante: Jesús Roberto Llampa
- Estudiante: Lucía Machado
- Estudiante: Leandro Damián Martin
- Estudiante: José Luis Pico
- Estudiante: Cesar Schiel
- Estudiante: jorge victor ireneo varela
- Estudiante Inactivo: Javier Castillo
- Estudiante Inactivo: Lisandro Gebel
- Estudiante Inactivo: Mariano Iglesias
- Estudiante Inactivo: María Celina Oppezzo
- Estudiante Inactivo: Jehsika Vanesa Rehbein
- Estudiante Inactivo: Diego Martin Toledo Oscari
- Estudiante Inactivo: Maximiliano Toresani
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Duración: 6 semanas Horas de curso: 72 horas |
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Modalidad: virtual asincrónico.
Este curso introduce al uso de HMS con un enfoque práctico. Numerosos ejercicios resuelven problemas reales de simulación hidrológica. Se analizan los efectos de eventos de tormenta esporádicos y modelaciones extendidas en el tiempo. Y también la simulación de lagunas de laminación y de derivaciones de caudal.
El material se presenta en más de 30 videos, complementados por ejercicios con y sin guía para aplicar lo aprendido.
El curso incluye la opción de presentar un Proyecto Personal, el cual puede servir como borrador de un proyecto profesional.
Requisitos:
No se requiere experiencia con el programa HMS, pero sí se requiere conocimientos de hidrología. El curso es fuertemente práctico y dedica poco espacio a los aspectos teóricos.
Descripción general del curso:
El programa Hydrologic Modeling System (HMS) se emplea en la implementación de sistemas de alerta temprana de inundación, la delimitación de zonas inundables, la estimación de caudales de diseño para obras hídricas, y la cuantificación del efecto de cambios en el uso de la tierra sobre la escorrentía, entre otras aplicaciones. El programa HMS ha sido diseñado y es mantenido por el Hidrologic Engineering Center (HEC) del Cuerpo de ingenieros de los EEUU.
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.
Programa del curso
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MODULO 1 |
Presentación de HEC-HMS Características de HMS Conceptos fundamentales en hidrología Creación de un modelo de cuenca Inserción de un mapa base |
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MODULO 2 |
Métodos de pérdida de agua de lluvia Inicial y Constante, SCS CN, Green y Ampt Curva Número Grupo Hidrológico de Suelos |
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MODULO 3 |
Tránsito de hidrogramasHidrograma unitarioTiempo de concentraciónCálculo de parámetros con TR-55 y Kerby-KirpichEstimación de parámetros con un programa SIGMétodos de tránsito: Retardo (Lag), Muskingum, HU de ClarkEscurrimiento subsuperficial: Métodos de Recesión y Reservorio Lineal |
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MODULO 4 |
El modelo meteorológicoMétodos: Specified Hyetograph, Gage WeightsInterpolación por Thiessen y Distancia InversaModelado extendido en el tiempo |
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MODULO 5 |
Delineación automática de subcuencas
Empleo de modelos digitales de elevación para calcular parámetros hidrológicos |
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MODULO 6 |
Tópicos especiales
Almacenaje con DSS Calibración |
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: Mariela Alvarez Piccinetti
- Estudiante: Omar Horacio Dominguez
- Estudiante: RUBEN DARIO GARECA
- Estudiante: Natalia Mazzeo
- Estudiante: Lucas Damian Olivera
- Estudiante: Lucas Gerardo Pereyra
- Estudiante: Pedro Pezzarini
- Estudiante Inactivo: María Celina Oppezzo
- Estudiante Inactivo: Juan Pablo Rolandi
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Destinatarios: El curso está dirigido a quienes tienen, o aspiran tener, injerencia en el combate contra el delito, incluyendo miembros de las fuerzas de seguridad y del medio académico. No se requiere conocimientos previos de estadística ni de QGIS. Los participantes tendrán acceso a los programas requeridos y recibirán apoyo mediante videos e instructivos escritos. |
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Modalidad: A distancia.
En cuatro módulos semanales los participantes serán expuestos a decenas de técnicas estadísticas aplicables en el análisis táctico y estratégico del delito.
Requisitos: el software que se utiliza de de distribución libre y gratuita.
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Descripción general del curso:La combinación de sofisticadas técnicas de estadística geoespacial, avanzados sistemas de información geográfica, y elevado poder de cálculo en computadoras personales, ha permitido el desarrollo de modernas herramientas analíticas para combatir el delito. Muy atrás ha quedado el ‘mapa del delito’, un recurso estático, limitado a la inspección visual. Con programas de acceso libre y gratuito, como CrimeStat, CAST (Crime Analytics for Space Time) y QGIS, este curso presenta una amplia y variada gama de técnicas de análisis espacio-temporal del delito, y las desarrolla mediante la ejecución de numerosos ejercicios empleando datos reales de incidentes criminales. |
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Programa del curso
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MODULO 1 |
Análisis exploratorio de eventos delictivos Tipos de análisis del delito: estratégico, táctico, investigativo y administrativo. Introducción a QGIS, CrimeStat y CAST. Manejo de bases de datos: extracción selectiva de información.Geocodificación. Preparación de presentaciones e informes en QGIS. |
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MODULO 2 |
Distribución espacial del delito Análisis no estadístico: buffer y selección por localización. Análisis estadístico centrográfico: medidas de tendencia central. Autocorrelación espacial: índices de I de Moran, C de Geary, G de Getis-Ord, correlogramas. Análisis de distancia: Indice de Vecino más Próximo (Nna), Nna de orden K, Estadístico K de Ripley, Matriz de Distancia. |
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MODULO 3 |
Análisis de zonas calientes (‘hot spots’) Evaluación de distribución de incidentes: Modo Fuzzy, o Difuso, Agrupamiento Jerarquizado de Vecino más Próximo (Nnh), Agrupamiento Jerarquizado de Vecino más Próximo ajustado por Riesgo (Rnha), Agrupamiento por promedios K.Densidad kernel, o focal, Densidad kernel, o focal, dual. |
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MODULO 4 |
Análisis espacio-temporal del delitoAnálisis Espacio-Temporal Estacionario del Crimen (STAC).Análisis espacio-temporal móvil (STMA).Análisis de Camino Aleatorio.Identificar la ruta del criminal.Migración del foco del delito. |
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