Curso práctico de Datos Climáticos y Oceanográficos con Python

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Temario por sesion

Sesion 1: Datos climaticos y oceanograficos

Objetivo: preparar datos ambientales en Python.

• Objetivo: preparar datos ambientales en Python.
• Fuentes habituales: estaciones, grillas, NetCDF, CSV y APIs.
• Entornos con Python, Jupyter, NumPy, Pandas, xarray y Matplotlib.
• Fechas, husos horarios, unidades y metadatos.
• Lectura, limpieza y control de calidad inicial.
• Practica: cargar una serie temporal y diagnosticar problemas.
• Resultado: dataset ambiental limpio y documentado.

Practica: Practica: cargar una serie temporal y diagnosticar problemas.

Resultado: Resultado: dataset ambiental limpio y documentado.

Sesion 2: Series temporales y estadistica

Objetivo: analizar variabilidad temporal y eventos.

• Objetivo: analizar variabilidad temporal y eventos.
• Resampleo, acumulados, promedios moviles y anomalías.
• Deteccion de faltantes, extremos y consistencia basica.
• Graficos de series, climatologias y distribuciones.
• Interpretacion tecnica sin sobreprometer conclusiones.
• Practica: analisis de precipitacion, viento, nivel o temperatura.
• Resultado: notebook con graficos y metricas temporales.

Practica: Practica: analisis de precipitacion, viento, nivel o temperatura.

Resultado: Resultado: notebook con graficos y metricas temporales.

Sesion 3: Datos espaciales y grillas

Objetivo: trabajar con campos climatico-oceanograficos georreferenciados.

• Objetivo: trabajar con campos climatico-oceanograficos georreferenciados.
• NetCDF, coordenadas, dimensiones y seleccion por region.
• Mapas, cortes, perfiles y comparacion entre periodos.
• Uso de cartografia basica y exportacion de resultados.
• Buenas practicas de memoria para archivos grandes.
• Practica: mapa de variable ambiental en una region.
• Resultado: visualizacion espacial reproducible.

Practica: Practica: mapa de variable ambiental en una region.

Resultado: Resultado: visualizacion espacial reproducible.

Sesion 4: Proyecto final aplicado

Objetivo: integrar lectura, analisis y visualizacion.

• Objetivo: integrar lectura, analisis y visualizacion.
• Definicion de pregunta tecnica y fuente de datos.
• Procesamiento temporal y espacial dentro de un alcance realista.
• Graficos finales, interpretacion y limitaciones.
• Organizacion del notebook y archivos de salida.
• Practica: exposicion de resultados.
• Resultado: reporte tecnico breve con datos climaticos u oceanograficos.

Practica: Practica: exposicion de resultados.

Resultado: Resultado: reporte tecnico breve con datos climaticos u oceanograficos.

Resultados de aprendizaje

• Identificar fuentes globales de datos oceanográficos y climáticos.
• Descargar datos NOAA, WAVEWATCH III, GFS, ERA5 y Copernicus Marine.
• Leer y procesar GRIB2/NetCDF con Python.
• Extraer series temporales, recortar regiones y generar mapas técnicos.

Proyecto final

Proyecto aplicado integrador con evidencia verificable y presentación breve.

Entregables

Consultar en la convocatoria.

Herramientas

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Metodologia

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Requisitos

Consultar en la convocatoria.

Certificacion

Certificado físico y firmado