OBJETIVO DEL CURSO

El objetivo general del curso es proporcionar al alumnado los fundamentos para la comprensión del Sistema de Monitoreo de la Seguridad Alimentaria y Nutricional  en marcha,  la implementación del modelo predictivo, así como la gestión y actualización de información desde la Plataforma Digital en Power BI que muestra los resultados  de las distintas predicciones y datos SAN-tomados en campo.

Modulo 1: Introducción a la plataforma del SM-SAN

1.1. Sesión 1

• Introducción a la plataforma SM-SAN (objetivos, funcionamiento, inputs y outputs)
• Fuentes de datos (socioeconómicos, agroclimáticos, datos de campo SAN.

Modulo 2: Implementación del modelo predictivo.

2.1. Sesión 2

• Cálculo de índices agroclimáticos.
• Preparación de tabla de datos socioeconómicos y agroclimáticos.

2.2. Sesión 3

• Introducción a la ciencia de datos (objetivos y aplicaciones, qué es un modelo predictivo, tipos de modelos predictivos.
• Manejo del software Orange (primeros pasos).

2.3. Sesión 4

• Preparación del modelo predictivo y obtención de zonas de preocupación (introducción de datos, generación de datos, generación del modelo, obtención y exportación de resultados)

Modulo 3: Actualización de la plataforma

3.1. Sesión 5

• Introducción a Power BI (Qué es y para qué sirve, instalación, primeros pasos con la interfaz, ejemplos de análisis y representación de datos)

3.2. Sesión 6

• Importar los resultados en la plataforma del SM-SAN (predicción de zonas de preocupación, datos agroclimáticos, datos SAN de campo).

3.3 Trabajo final

• Unión de todos los ejercicios anteriores y generar un pequeño informe con el proceso completo de generación de zonas de preocupación y subida a la plataforma SM-SAN.

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.

Francisco Javier Abarca Álvarez

Arquitecto por la Universidad de Granada, Profesor Doctor en Arquitectura y Urbanismo en la Universidad de Granada, especialista en Inteligencia Artificial y Socio Fundador de GIS4tech S.L.

Pablo Tomás Castelló

Graduado en Arquitectura y Máster en Inteligencia de Negocio, especialista en Análisis de Datos y Power BI.

El curso se desarrollará online de forma tutorizada por un docente experto. Tal y como la formación está diseñada, hay sesiones sincrónicas en los que el tutor/a propone una sesión por videoconferencia en un momento determinado. Además, se propone el estudio de los contenidos de forma asincrónica, donde cada persona puede estudiar en el lugar y momento que desee. Estos contenidos están basados en píldoras de video y actividades de autoevaluación, dinamización de foros o trabajos prácticos y tutorías dinamizadas por un docente.

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

• Vídeos. De presentación y explicación de conceptos clave.
• Sesiones por videoconferencia. A través de Google meet o Teams que serán grabadas para ponerlos al alcance de los participantes.
• Contenidos. Habrá píldoras formativas de contenido navegable.
• Actividades. Participaciones en los foros mediante reflexiones planteadas, actividades de autoevaluación y actividades  guiadas por el/la tutor/a.
• Bibliografía. A lo largo del curso se recomiendan lecturas, algunas obligatorias para poder ampliar la exposición teórica del módulo, y otras recomendadas para ampliar conocimientos y/o despertar el interés por temas concretos.

El sistema de evaluación consistirá en varias actividades:
1. Para superar la formación online será requisito realizar todas las actividades y haberlas superado satisfactoriamente.
2. Además, será imprescindible la participación en los foros y la asistencia a las sesiones de videoconferencia.

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

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