1. Introducción a la Analítica de Datos y Geoestadística 5 horas

• – Fundamentos de la analítica de datos
• – Introducción a la geoestadística
• – Aplicaciones en energías renovables

2. Fundamentos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado 5 horas

• – Diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado
• – Algoritmos comunes y sus aplicaciones en energías renovables

3. Deep Learning: Conceptos y Aplicaciones 5 horas

• – Introducción a deep learning
• – Aplicaciones de deep learning en energías renovables

4. Comparativa: Algoritmos Genéticos vs Redes Neuronales Artificiales 5 horas

• – Principios de algoritmos genéticos
• – Redes neuronales artificiales
• – Comparación y casos de uso en energías renovables

5. Modelado, Simulación y Optimización con Machine Learning 5 horas

• – Técnicas de modelado y simulación
• – Optimización de modelos con machine learning
• – Ejemplos aplicados a energías renovables

6. Gemelos Digitales en Energías Renovables 5 horas

• – Concepto de gemelos digitales
• – Implementación y beneficios en el sector de energías renovables

7. Aplicaciones de la Analítica de Datos en Proyectos de Energías Renovables 5 horas

• – Casos de estudio y ejemplos prácticos
• – Herramientas y técnicas específicas

8. Predicción de Datos con IA en Energías Renovables 5 horas

• – Métodos de predicción y forecasting
• – Aplicaciones prácticas y análisis de resultados

9. Caracterización Geotérmica mediante IA 5 horas

• – Uso de IA en la caracterización geotérmica
• – Herramientas y técnicas

10. Gobierno de Datos, Datos Abiertos y Gobierno Digital 5 horas

• – Principios de gobierno de datos
• – Importancia de los datos abiertos
• – Estrategias de gobierno digital en el contexto de energías renovables

Juan Carlos Vega

Geofísico con más de 15 años de experiencia en O&G. Maestría en ciencias de la tierra de la Universidad EAFIT de Medellín y especialista en Inteligencia Artificial. En los últimos cinco años ha sido consultor en diferentes proyectos de exploración y desarrollo integrado con inteligencia artificial y energías no convencionales.

• – Geólogo egresado de la Univ. Industrial de Santander, Colombia
• – Maestría en ciencias de la tierra de la universidad EAFIT de Medellín, Colombia.
• – Gerente de proyectos de la compañía V Energy s.a.s
• – Coordinador de proyectos de la escuela de geología de la Univ. Industrial de Santander, Colombia
• – Profesor de Educ. Continua del a Univ. De los Andes, Colombia
• – Consultor geofísico y desarrollador de proyectos de machine learning para proyectos agrícolas y energéticos en Colombia.

La metodología del curso es 100% online, a través de nuestro intuitivo Campus virtual, donde se expondrán los temas mediante:

• – Vídeos
• – Contenidos interactivos multimedia
• – Clases en directo
• – Textos
• – Casos prácticos
• – Ejercicios de evaluación
• – Documentación complementaria

Cabe destacar la realización de videoconferencias en directo, donde profesor y alumnos interactúan en un continuo intercambio de conocimiento y resolución de dudas. Estas videoconferencias se grabarán, para poder ser descargadas por el alumno a partir del día siguiente de la celebración de la misma.

Además de esto, el alumno podrá hacer uso del foro de la plataforma, punto de encuentro en el que poder interactuar con profesor y alumnos.

Se establecerá así mismo un sistema de tutorías a través del correo electrónico del profesor, que resolverá las posibles dudas acerca del curso, y que servirá de enlace con el profesor para cuestiones específicas de cada módulo.

*Toda la documentación del curso, tanto textos y ejercicios, podrá ser descargada por el alumno.

Todos los estudiantes y profesionales dedicados a los sectores de ingeniería, exploración y producción. Si te encuentras en el campo de la energía renovable y deseas fortalecer tus conocimientos en programación en Python, así como en los principios básicos de Inteligencia Artificial (Machine Learning y Deep Learning), este curso es para ti. “ANALÍTICA DE DATOS CON IA PARA ENERGÍAS RENOVABLES” está especialmente diseñado para ingenieros, científicos de datos, analistas de energía, geólogos, especialistas en energías renovables, y cualquier persona interesada en la planificación, aplicación, análisis y predicción de proyectos de energías renovables como geotermia, energía solar y eólica. Únete a nosotros para explorar cómo la analítica de datos y la IA pueden revolucionar tus proyectos y avanzar tu carrera en esta industria dinámica.

Así mismo, puede ser descargado por el alumno, reenviado por correo, compartido en redes sociales, así como incrustado en cualquier web.

Los conocimientos adquiridos en el curso “ANALÍTICA DE DATOS CON IA PARA ENERGÍAS RENOVABLES” pueden abrir una amplia gama de oportunidades laborales y proyectos en varios sectores. Aquí te detallo algunas de las oportunidades más relevantes:

Oportunidades Laborales:

Ingeniero de Datos en Energías Renovables:

• – Diseñar y gestionar sistemas de datos específicos para proyectos de energía solar, eólica y geotermia.
• – Optimizar la recolección y el análisis de datos para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad.

Científico de Datos:

• – Analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias en el consumo y la producción de energía.
• – Desarrollar modelos predictivos para optimizar la generación y distribución de energía renovable.

Ingeniero de Machine Learning:

• – Implementar algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la predicción y gestión de recursos energéticos.
• – Crear sistemas inteligentes que optimicen el uso de energías renovables en tiempo real.

Consultor en Energías Renovables:

• – Asesorar a empresas y gobiernos en la implementación de tecnologías de IA y analítica de datos para proyectos de energía renovable.
• – Proponer soluciones basadas en datos para aumentar la eficiencia y reducir costos.

Especialista en Gemelos Digitales:

• – Desarrollar y mantener gemelos digitales de instalaciones de energía renovable para mejorar el monitoreo y la optimización de operaciones.

Analista de Energía:

• – Realizar análisis detallados sobre el rendimiento y la eficiencia de diferentes fuentes de energía renovable.
• – Proporcionar informes y recomendaciones basados en datos para mejorar las estrategias de energía.

Oportunidades de Proyectos:

Optimización de Parques Eólicos:

• – Utilizar modelos predictivos para mejorar la eficiencia y el mantenimiento de turbinas eólicas.
• – Implementar sistemas de IA para prever y mitigar problemas antes de que ocurran.

Análisis y Predicción de la Producción Solar:

• – Desarrollar modelos de predicción para anticipar la producción de energía solar basados en datos históricos y condiciones meteorológicas.
• – Optimizar el uso de paneles solares para maximizar la producción energética.

Proyectos de Energía Geotérmica:

• – Utilizar técnicas de IA para la caracterización de recursos geotérmicos y optimización de la producción.
• – Implementar soluciones de analítica de datos para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad de las operaciones geotérmicas.

Implementación de Gemelos Digitales:

• – Crear gemelos digitales de plantas de energía renovable para mejorar el monitoreo, la simulación y la optimización de operaciones.
• – Utilizar datos en tiempo real para ajustar y mejorar la eficiencia operativa.

Proyectos de Gobierno Digital y Datos Abiertos:

• – Colaborar con gobiernos y organizaciones en proyectos de datos abiertos para promover la transparencia y mejorar la toma de decisiones en el sector energético.
• – Desarrollar plataformas de gobierno digital para la gestión eficiente de recursos energéticos.