Curso online
Duración : 6 Semanas
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Objetivos
Al finar el curso los alumnos estarán capacitados para: Utilizar hojas de cálculo para obtener los estadísticos elementales de un conjunto de datos y realizar regresiones Programar Python en modo básico Acondicionar los datos para trabajar en SGeMS Utilizar el SGeMS en modo avanzado, programando scripts en PYTHON Conocer y entender los fundamentos de la geoestadística Realizar e interpretar modelos de variogramas de diferentes conjuntos de datos Realizar estimaciones con datos procedentes de diferentes soportes Aplicar estimaciones especiales con variables correladas o con medias variables Conocer y aplicar los mecanismos de simulación condicionada Realizar simulaciones condicionadas en casos especiales Plazas limitadas
A quién va dirigido
Ingenieros de Minas, Ingenieros civiles, Geólogos, profesionales del Medio Ambiente. En general, todo aquél interesado en el ámbito de la Geoestadística y su aplicación en proyectos de Minería e Ingeniería civil. La geoestadística también se emplea en ámbitos como la Planificación Urbanística o la meteorología por lo que los conocimientos adquiridos son extrapolables a estos sectores, con lo que el curso también está dirigido a los profesionales de estas áreas.
Temario completo de este curso
Módulo I. Herramientas Básicas
– Fundamentos de programación en Python
– Conceptos básicos
– Control de Flujo
– Funciones
– Tipos nativos de datos
– Manejo de Ficheros
– Manipulación de Objetos
– Fundamentos del entorno SGeMS
Módulo II. Estadística aplicada a Ingeniería
– Muestreo y Estadística Descriptiva
– Probabilidad
– Distribuciones más comunes
– Correlación y Regresión Lineal Simple
– Regresión Múltiple
Módulo III. Variograma
– Teoría de la variable regionalizada
– Hipótesis de Estacionaridad
– Momentos de primer y segundo orden
– Hipótesis Intrínseca
– Varianza de Estimación
– Varianza de Dispersión
– Relación de Krige
– Estructuras anidadas y efecto pepita
– Estimadores lineales
– Modelos teóricos de Variogramas
– Anisotropías
– La práctica en el análisis estructural
Módulo IV. El Kriging
– El Kriging como estimador
– Formalización del Kriging
– Kriging Lognormal
– Kriging ordinario vs simple
– Kriging Indicador con variables categorizadas
– Kriging cuasi estacionario con tendencia evaluable
– CoKriging
Módulo V. Evaluación de reservas
– Técnicas de Interpolación no basadas en Geoestadística
– Estimadores Globales
– Selección y estimación de reservas recuperables
– Validación.
Módulo VI. Simulación condicionada
– Introducción a la Simulación
– Simulación Secuencial Gausiana (SGSIM)
– Simulación Secuencial con kriging indicador (SISIM)
– Simulación Secuencial con dos variables correlacionadas (COSGSIM)
– Simulación para casos complejos con cuasi-estacionaridad y tendencia (SNESIM)