OBJETIVO DEL CURSO

El objetivo general del curso es proporcionar al alumnado los fundamentos para la comprensión y uso del Sistema de Monitoreo de la Seguridad Alimentaria y Nutricional de cara a la toma de decisiones apoyadas en la información contenida en la plataforma digital.

BLOQUE 1: Aporte de PREDISAN  a los factores que contribuyen a la SAN

1.1. Sesión 1

• Introducción a la plataforma PREDISAN (objetivos, funcionamiento, inputs y outputs)
• Fuentes de datos (socioeconómicos, agroclimáticos, datos de campo SAN.
• Alineamiento con la metodología CIF/IPC.

1.2. Sesión 2

• Factores de vulnerabilidad (Indicadores de salud, agroclimáticos / desastres naturales, socioeconómicos, perfiles de vulnerabilidad).
• Amenazas (Agroclimáticas / desastres naturales, socioeconómicas y otras).
• Resultados (de primer nivel y de segundo nivel)
• Impacto (disponibilidad de alimentos, acceso a alimentos, uso de alimentos).
• Predicciones
• Espacio de reportes
• Ayuda en la toma de decisiones en relación a los procesos CIF / IPC.

BLOQUE 2: Gestión de PREDISAN

2.1. Sesión 3

• ¿Cómo compartir datos para que sean incluidos en PREDISAN?
• Estándares de calidad de los datos introducidos en PREDISAN.
• Gobernanza de PREDISAN.
• Actualización de los datos en la plataforma.

BLOQUE 3: Análisis de datos y modelos predictivos.

3.1. Sesión 4

• Procesamiento de los datos.
• ¿Qué son los procesos ETL?
• Ciencia de datos. Objetivos y aplicaciones.
• Modelos predictivos
  • ¿Qué es un modelo predictivo? (nowcasting vs forecassting).
  • Machine learning vs inteligencia artificial.
  • ¿Cómo se construyen los modelos predictivos?
  • Cómo se valida la calidad de un modelo predictivo?
  • Tipos de modelos predictivos (clasificación / regresión).
  • ¿Qué predicciones hay actualmente en PREDISAN?
  • ¿Qué predicciones queremos conseguir a futuro en PREDISAN?
  • Posibles márgenes de mejora y reorientación del enfoque.

Formulario evaluable

• Como actividad evaluable, se plantea un cuestionario con preguntas de conocimiento general sobre Ciencia de Datos y sobre la información contenida en PREDISAN.

Jorge Hernández Marín

Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos por la Universidad de Granada, especialista en GIS mediante el máster UNIGIS de la Universidad de Girona y Socio Fundador y CEO de GIS4tech S.L.

Ronny Adrián Meza Acosta

Ingeniero Geofísico, Máster en Ciencias de la Información e Ingeniería Informática y Máster en Ciencia de Datos e Ingeniería de de Computadores. 

La metodología de impartición del curso es online, donde se expondrán los temas de una manera clara y detallada, mediante manuales didácticos en formato multimedia, clases en directo (videoconferencias) para explicar los puntos clave del temario, resolver dudas y aclarar conceptos, donde los profesores y los alumnos interactúan en un continuo intercambio de conocimiento y resolución de dudas.

Se propone el estudio de los contenidos de manera síncrona, facilitando a los participantes aprender a su propio ritmo.  Los contenidos del curso se encuentran recogidos en un documento en formato PDF que podrá ser descargado por los alumnos. También, se proporcionarán ejemplos de ejercicios resueltos en relación al temario impartido a lo largo del curso. Además, existirá un sistema de tutorías a través del chat activado dentro de la plataforma de aprendizaje, el cual resolverá las posibles dudas acerca del curso, y que servirá de enlace con los profesores para cuestiones específicas de cada módulo.

El curso presenta una combinación de recursos variados con el objetivo de facilitar el aprendizaje de los conceptos claves que permitan aplicar los conocimientos adquiridos.

Gestores SAN del ámbito humanitario interesados en analizar y visualizar información.

Se planteará la resolución de un formulario evaluable, que deberá ser resuelto por parte de los alumnos y las alumnas en el plazo marcado, los cuales deberán ser aprobados satisfactoriamente.

En el material del curso, el alumnado encontrará un conjunto de datos, el cual se utilizará con la finalidad de que puedan replicar las actividades que realizarán en casos reales. Lo que permitirá reforzar el conocimiento y ayudar a que puedan aclarar las dudas que le surjan al replicar los ejercicios prácticos.