De Datos Ambientales a Modelos Predictivos: Ingeniería de Datos y Machine Learning
Fortalecer las capacidades del equipo HIM-SC para estructurar, estandarizar, analizar y modelar datos ambientales históricos del embalse Gatún mediante herramientas de ingeniería de datos, Power BI, Python y aprendizaje automático.
El objetivo final es implementar un sistema predictivo y automatizado que facilite la toma de decisiones basadas en evidencia.
- Machine Learning supervisado y no supervisado
- Series temporales (tendencias)
- Random Forest (importancia de variables)
- Redes neuronales (relaciones complejas)
- Estandarización histórica (desde 2003)
- Gobierno del dato y trazabilidad
- Pipeline modular compatible con DataOps + MLOps
-
Integrar y estructurar datos históricos ambientales
Consolidar registros biológicos y fisicoquímicos desde 2003 en una base integrada. -
Implementar estándares de calidad y trazabilidad del dato
Documentación, normalización y control de versiones. -
Aplicar técnicas de análisis exploratorio e interpretación visual
Uso de Power BI y librerías de visualización en Python. -
Desarrollar modelos predictivos supervisados y no supervisados
Explicar y anticipar variaciones en biodiversidad. -
Automatizar el flujo de análisis y mantener modelos vigentes
Pipelines de limpieza, entrenamiento y validación periódica. -
Capacitar al equipo para operar el sistema de manera autónoma
Transferencia de capacidades técnicas y estratégicas.
- Modelado de datos en Power BI
- Limpieza y estandarización de datos científicos
- Análisis estadístico multivariado
- Visualización avanzada (Plotly, Seaborn, Power BI dashboards)
- ML supervisado y no supervisado (scikit-learn, XGBoost, Keras, PyTorch)
- MLOps básico (Airflow, Git, MLflow)
- Gobernanza del dato ambiental
- Interoperabilidad con estándares abiertos
- Pensamiento sistémico aplicado a ecosistemas
- Storytelling científico para tomadores de decisiones
- Trabajo interdisciplinario
- Documentación reproducible (Jupyter + Git)
- Train-the-trainer para sostenibilidad interna
Excel/CSV históricos
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Preprocesamiento (Python/Pandas)
↓
Visualización y modelado en Power BI
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Análisis exploratorio (Plotly, Seaborn, Power BI)
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ML (scikit-learn, XGBoost, Keras, PyTorch)
↓
Dashboards (Power BI, Streamlit, Dash)
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Automatización + mantenimiento (Airflow / Git)
| Módulo | Nombre | Duración |
|---|---|---|
| 1 | Fundamentos de Ingeniería de Datos Ambientales | 6 h |
| 2 | Modelado Relacional y Gobierno del Dato en Power BI | 8 h |
| 3 | Preprocesamiento de Datos Ambientales | 6 h |
| 4 | Análisis Exploratorio y Storytelling Ambiental | 6 h |
| 5 | Minería de Datos y Clustering Biológico* | 8 h |
| 6 | Modelos Predictivos con ML* | 10 h |
| 7 | Automatización y Ciclo de Vida de Modelos | 6 h |
| 8 | Proyecto final aplicado | 8–12 h |
Duración total: 60 horas (6–8 semanas, sesiones de 6–8 h semanales)
- Bases de Datos y BI: Power BI, DAX, Modelado Tabular
- Python: pandas, scikit-learn, seaborn, matplotlib, plotly
- Entorno: Jupyter Notebooks, GitHub
- Dashboards: Power BI, Streamlit, Dash
- Automatización: Airflow, cron, MLflow
- Diseño de plan de formación
- Preparación de datasets históricos
- Implementación de dashboards en Power BI
- Entrenamiento de modelos predictivos
- Validación y despliegue de pipeline automatizado
Las contribuciones son bienvenidas. Por favor:
- Haz un fork del proyecto
- Crea una rama de características (
git checkout -b feature/nueva-funcionalidad) - Haz commit de tus cambios (
git commit -m 'Agregada nueva funcionalidad') - Haz push a la rama (
git push origin feature/nueva-funcionalidad) - Abre un Pull Request
Este proyecto se distribuye bajo la licencia MIT.