Curso de Desarrollo Profesional en Estadística para la Ciencia de Datos Aplicada a la Calidad del Agua

Ediciones

Los alumnos serán incluidos en la edición del mes en la cual finalicen su formación, siempre y cuando cumpla los plazos mínimos, estos están establecidos por el reglamento de educación en 2 Créditos ECTS por cada semana.

Si necesitas más información sobre las ediciones de este Curso Online Acreditado por UTAMED, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

Metodología

La metodología que se desarrollará en el siguiente evento académico, será en línea de una forma E-learning incorporada dentro de un Campus Académico Online y Didáctico con las últimas innovaciones tecnológicas, para que este se adapte su resolución al dispositivo desde el cual se acceda.

Nuestro Campus Virtual estará disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana, siendo accesible desde cualquier ubicación del mundo con acceso a la red.

Una vez el alumno se inscriba, recibirá los datos de acceso a su Plataforma de estudio, junto con los datos de su profesor e instructor docente, el cual le ayudará con todas las dudas que puedan plantearse durante el programa formativo, podrá contactar con su profesor por la mensajería directa del campus o vía email.

📌 Inicio: Empiece cuando lo desee, gracias a las ediciones mensuales, puedes formarte cuando y donde usted decida.
📌 Acceso: Plataforma multidispositivo, operativa 24 horas ¡Para que pueda avanzar a su ritmo!
📌 Desarrollo: Para la obtención de su diploma, unicamente deberá visualizar y estudiar los apuntes de los diferentes temas y superar las pruebas finales.
📌 Dudas: En todo momento dispondrá de su profesor asignado, para que mediante la mensajería del campus le pueda resolver todas sus dudas.
📌 Puesto de trabajo: Si se especializa con un máster o una maestría, tendrá la posibilidad de formar parte de nuestro equipo de forma remunerada.

Objetivos Generales

• Aplicar métodos estadísticos avanzados y técnicas de ciencia de datos para analizar, modelar y predecir indicadores de calidad del agua.
• Preprocesar, limpiar e integrar conjuntos de datos ambientales heterogéneos, gestionando datos faltantes, atípicos y metadatos para obtener análisis reproducibles y fiables.
• Realizar análisis exploratorio y visualización de datos, identificando patrones, tendencias y relaciones multivariantes relevantes para la evaluación de la calidad del agua.
• Diseñar, ajustar y validar modelos temporales y espaciales (series temporales, modelos de superficie y espacio‑temporales) para caracterizar la dinámica y distribución de contaminantes acuáticos.
• Implementar y evaluar métodos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado para clasificación y predicción de eventos de calidad del agua, asegurando la interpretabilidad y la validación rigurosa de modelos.
• Cuantificar e interpretar la incertidumbre y el riesgo mediante inferencia estadística, intervalos de confianza, simulación y análisis de sensibilidad aplicados a decisiones ambientales.
• Aplicar principios de diseño de muestreo, control de calidad y gestión de datos para garantizar la trazabilidad, calidad y validez de los estudios sobre calidad del agua.
• Desarrollar flujos de trabajo reproducibles y automatizados utilizando herramientas de programación (por ejemplo R y/o Python) para el procesamiento, análisis y documentación de datos ambientales.
• Comunicar de forma clara y efectiva resultados técnicos y visualizaciones a audiencias técnicas y no técnicas, traduciendo los hallazgos en recomendaciones aplicables para la gestión del agua.
• Incorporar consideraciones éticas, normativas y de sostenibilidad en el tratamiento y uso de datos ambientales, promoviendo prácticas responsables y conformes con estándares regulatorios.

Objetivos Específicos

• Aplicar técnicas avanzadas de estadística descriptiva e inferencial para caracterizar y comparar parámetros de calidad del agua.
• Diseñar y optimizar planes de muestreo y monitoreo que permitan obtener datos representativos y adecuados para análisis estadísticos y toma de decisiones.
• Preprocesar y gestionar conjuntos de datos ambientales, incluyendo limpieza, imputación, transformación y gestión de metadatos, con criterios de reproducibilidad y calidad.
• Realizar análisis exploratorios y visualizaciones efectivas para identificar patrones, tendencias estacionales y anomalías en series temporales de calidad del agua.
• Aplicar modelos estadísticos y de machine learning (regresión, clasificación y ensamblados) para predecir variables de calidad y detectar eventos críticos, evaluando su desempeño y estabilidad.
• Implementar métodos de análisis de series temporales y detección de cambios para evaluar variabilidad, estacionalidad y tendencias a corto y largo plazo.
• Emplear técnicas de análisis multivariante (PCA, clustering, análisis de correlación) para identificar relaciones entre parámetros físico-químicos y biológicos y posibles fuentes de contaminación.
• Integrar análisis espacial y geostatístico (interpolación, kriging, modelos espaciales) para mapear y modelar la distribución geográfica de indicadores de calidad del agua.
• Cuantificar e interpretar la incertidumbre y la significancia estadística en estimaciones y predicciones para apoyar decisiones basadas en el riesgo.
• Validar, comparar y seleccionar modelos mediante métricas apropiadas, pruebas de hipótesis y técnicas de validación adaptadas a datos ambientales.
• Automatizar flujos de trabajo reproducibles y documentados para el procesamiento de datos, análisis estadístico y generación de informes técnicos y científicos.
• Comunicar resultados técnicos y científicos de forma clara, rigurosa y orientada a audiencias técnicas y de gestión mediante visualizaciones y reportes adecuados.
• Aplicar estándares de calidad de datos y criterios regulatorios para interpretar hallazgos en el contexto de normativas ambientales y programas de gestión.
• Integrar fuentes heterogéneas de datos (sensores, estaciones, bases históricas) y utilizar herramientas de programación y bases de datos para análisis reproducibles y escalables.
• Adoptar criterios éticos y de manejo responsable de datos ambientales, garantizando trazabilidad, transparencia y uso responsable de modelos predictivos.

Evaluación

La evaluación de nuestro curso online está diseñada para medir de manera integral los conocimientos y competencias adquiridas por los participantes a lo largo del programa formativo.

Evaluación tipo test: La evaluación se compone de cuestionarios tipo test divididos en cada uno de los temas del programa formativo. Cada cuestionario incluye preguntas de selección múltiple generadas de manera aleatoria, con el fin de garantizar la variedad y la equidad en la evaluación. Las preguntas están cuidadosamente ponderadas de acuerdo con la relevancia y la carga lectiva de los distintos módulos del curso.

Esta metodología permite asegurar que las preguntas reflejen con precisión los aspectos más significativos del contenido y que la evaluación cubra de forma equilibrada todos los temas impartidos.

Para aprobar el curso y recibir la certificación correspondiente, los participantes deben obtener una puntuación superior al 50% en cada uno de los cuestionarios evaluativos. Este umbral asegura que solo aquellos que hayan asimilado efectivamente los contenidos y desarrollado las competencias necesarias serán acreditados.

Salidas profesionales

• Científico de datos aplicado a la calidad del agua
• Investigador en modelización estadística de contaminantes acuáticos
• Consultor en diseño de muestreo y análisis estadístico para calidad del agua
• Gestor de programas de monitoreo y evaluación de recursos hídricos
• Especialista en control estadístico de procesos para plantas de tratamiento de agua
• Coordinador de redes de sensores y telemetría para vigilancia de calidad del agua
• Desarrollador de herramientas de análisis y visualización para datos hidroambientales
• Analista de series temporales hidrológicas y detección de tendencias ambientales
• Docente universitario en estadística aplicada a recursos hídricos
• Investigador en evaluación de riesgos y efectos de contaminantes sobre ecosistemas acuáticos
• Asesor técnico en políticas públicas y gestión basada en evidencia para recursos hídricos
• Consultor en evaluación de impacto ambiental y análisis estadístico de datos de agua
• Coordinador de calidad de datos y gobernanza de información hidrológica
• Emprendedor en plataformas analíticas y servicios de información sobre calidad del agua
• Especialista en aprendizaje automático para detección temprana de eventos de contaminación
• Responsable de control de calidad y validación de datos en laboratorios ambientales
• Gestor de proyectos de investigación transdisciplinaria en agua y salud pública
• Planificador y optimizador de redes de muestreo y vigilancia hidrológica

Competencias Generales

• Aplicar métodos estadísticos avanzados y técnicas de ciencia de datos para el análisis riguroso de datos sobre la calidad del agua.
• Diseñar y validar modelos predictivos y de inferencia que permitan evaluar tendencias, riesgos y procesos contaminantes en sistemas hídricos.
• Integrar y gestionar fuentes heterogéneas de datos ambientales (sensores, muestreos, bases históricas) garantizando la calidad y la preparación adecuada de los datos para el análisis.
• Evaluar la incertidumbre y la validez de resultados mediante técnicas de validación, diagnóstico de modelos y análisis estadístico robusto.
• Interpretar resultados estadísticos y traducir hallazgos en conclusiones científicas y recomendaciones técnicas para la gestión y toma de decisiones sobre la calidad del agua.
• Comunicar de forma clara y efectiva resultados cuantitativos y visualizaciones a audiencias técnicas y no técnicas, explicando también las limitaciones y el grado de incertidumbre.
• Aplicar principios éticos y de cumplimiento normativo en el manejo de datos ambientales y en la toma de decisiones basadas en análisis estadístico.
• Seleccionar y emplear herramientas computacionales y lenguajes de programación para reproducir análisis, automatizar procesos y desarrollar soluciones escalables de análisis de datos.
• Formular y priorizar preguntas de investigación o gestión a partir de necesidades ambientales, diseñando estrategias analíticas coherentes para abordarlas.
• Colaborar de manera interdisciplinaria integrando conocimientos estadísticos, hidrológicos, químicos y de gestión para resolver problemas complejos de calidad del agua.
• Actualizarse críticamente sobre avances metodológicos y tecnológicos en estadística y ciencia de datos aplicadas al ámbito ambiental, incorporando innovación científica en la práctica profesional.

Competencias Específicas

• Aplicar técnicas estadísticas avanzadas y métodos de Ciencia de Datos para analizar, modelar y predecir indicadores de calidad del agua a partir de conjuntos de datos heterogéneos.
• Diseñar y validar modelos de series temporales y detección de cambios para identificar tendencias, estacionalidades y eventos anómalos en parámetros de calidad del agua.
• Implementar y evaluar modelos multivariantes (p. ej., análisis de componentes principales, clustering, regresión multivariante) para caracterizar patrones espaciales y temporales en datos de calidad del agua.
• Utilizar métodos de estadística espacial y geoestadística (p. ej., kriging, interpolación, modelos espaciales) para estimar y mapear contaminantes y parámetros hidrológicos en cuencas y redes de muestreo.
• Seleccionar, ajustar y validar algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado para tareas de clasificación, predicción y monitoreo continuo de la calidad del agua.
• Cuantificar e interpretar la incertidumbre de estimaciones y pronósticos, incorporando intervalos de confianza, análisis de sensibilidad y técnicas de propagación de error aplicables a la toma de decisiones técnico‑científicas.
• Diseñar estrategias de muestreo y protocolos de calidad de datos que optimicen la representatividad y la validez de estudios de calidad del agua, incluyendo control de calidad y tratamiento de datos faltantes y atípicos.
• Integrar y armonizar fuentes de datos múltiples (laboratorio, sensores in situ, telemetría y teledetección) para generar bases de datos coherentes y aptas para análisis avanzados.
• Interpretar resultados cuantitativos y transformarlos en conclusiones y recomendaciones operativas y de gestión ambiental para profesionales y responsables de políticas públicas.
• Comunicar visualmente y de forma rigurosa hallazgos estadísticos mediante gráficos, mapas y reportes técnicos que faciliten la comprensión por audiencias técnicas y no técnicas.
• Aplicar criterios éticos y normativos en el manejo, análisis y difusión de datos ambientales, considerando privacidad, calidad de datos y cumplimiento regulatorio.
• Implementar prácticas reproducibles y trazables en análisis de datos (gestión de código, documentación y control de versiones) para garantizar la transparencia y reutilización de los estudios de calidad del agua.