Director
D. Jesús Ventura Fernández
(Geografía Física y Análisis Geográfico Regional)
Unidad Promotora
Departamento de Geografía Física y Análisis Geográfico Regional
Impartición
Del 16/09/2025 al 15/12/2025
Modalidad
A distancia
(Plataforma Virtual US)
Idioma de impartición
Español
Objetivos
Los objetivos generales del curso son:
- Recopilar, procesar y analizar datos espaciales masivos procedentes de fuentes abiertas y sistemas de monitorización.
- Aplicar modelos básicos de IA (machine learning) orientados al análisis espacial y la predicción territorial.
- Realizar análisis avanzados de redes espaciales, flujos y conectividad.
- Generar productos cartográficos de alta calidad.
- Integrar los resultados en informes profesionales o proyectos técnicos.
Competencias
- Capacidad para acceder, descargar y gestionar datos geoespaciales de fuentes abiertas y sistemas de monitorización.
- Habilidad para limpiar, transformar y estructurar datos espaciales en formatos adecuados para su análisis.
- Conocimiento de técnicas de aprendizaje automático (machine learning) aplicadas al análisis y predicción de fenómenos territoriales.
- Destreza para el manejo de la IA orientada al estudio de patrones, tendencias y relaciones espaciales.
- Capacidad para realizar análisis de redes espaciales, flujos y conectividad entre elementos geográficos.
- Habilidad para interpretar y visualizar los resultados de análisis complejos.
- Conocimiento de herramientas y técnicas para la generación de mapas y productos cartográficos de calidad.
- Destreza para integrar y presentar los resultados de los análisis en informes profesionales o proyectos técnicos.
- Capacidad para combinar e integrar conocimientos de Big Data, IA y SIG en la planificación y toma de decisiones territoriales.
- Habilidad para proponer soluciones innovadoras a problemas complejos de planificación y gestión del territorio.
Procedimiento de evaluación
Pruebas, Trabajos
Requisitos
Requisitos específicos de admisión a los estudios
- Según normativa del CFP para microcredenciales.
- No se exigen requisitos académicos específicos, aunque se recomienda contar con nociones básicas de análisis geográfico, estadística y/o programación. Para quienes no hayan trabajado previamente con el lenguaje R y Python, se facilitarán materiales introductorios que permitan adquirir las competencias necesarias para afrontar las tareas del módulo con autonomía.
Criterios de selección de alumnos
- Orden de Preinscripción.
Módulos / Asignaturas
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 16/09/2025 - 30/09/2025
Contenido
Se expondrán las principales utilidades que presenta la incorporación de los Sistemas de Información Geográfica en la realización de proyectos técnicos y de investigación, así como sus funcionalidades e interoperatividad. También se mostrarán recursos para la búsqueda de metadatos e información espacial en Internet. Una vez elaborada la información espacial es esencial saber generar mapas que expresen con claridad los datos que se pretende representar. Para ello, se mostrarán las principales técnicas que permiten crear mapas precisos, expresivos, legibles y eficaces.
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 01/10/2025 - 15/10/2025
Contenido
El módulo introduce al alumnado en los principios fundamentales del Big Data espacial y en las metodologías necesarias para el tratamiento de datos masivos con componente geográfico. Se trabajará con conceptos clave relacionados con el volumen, variedad, veracidad y velocidad de los datos, y se explorarán sus implicaciones en los procesos de planificación y análisis territorial. El objetivo principal del módulo será la construcción de una base de datos espacial sobre la infraestructura de recarga y el uso de vehículos eléctricos, que servirá como insumo para el módulo siguiente, centrado en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial sobre datos espaciales.
Durante el desarrollo del módulo, se utilizará el lenguaje R como principal herramienta de análisis, haciendo uso de su ecosistema especializado para el tratamiento de datos geográficos. Se abordarán procesos de obtención, limpieza, estructuración y georreferenciación de datos provenientes de fuentes abiertas, APIs públicas y catálogos institucionales, y se aplicarán librerías como sf, tidyverse, data.table, httr, arrow y duckdb. Además, se emplearán técnicas de automatización mediante RMarkdown y se elaborarán productos cartográficos básicos que faciliten la exploración inicial de la base de datos generada.
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 16/10/2025 - 09/11/2025
Contenido
En este módulo se realizará una introducción a los algoritmos de machine learning enfocados en la predicción causal, así como en la predicción clasificatoria y numérica, utilizando como base el entrenamiento en una muestra trabajada en el módulo anterior. Esta información será posteriormente representada espacialmente y analizada mediante técnicas GIS.
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 10/11/2025 - 23/11/2025
Contenido
Se realizarán ejercicios sobre casos reales a partir del manejo de funciones y extensiones de QGIS aplicados al análisis de redes. La solución de problemas relacionados con la utilización de datos espaciales permitirá el conocimiento de técnicas que ayuden a solventarlos. El dominio del módulo de Análisis de Redes de Qgis, entre otros, posibilitará al alumnado estudiar redes de transporte y resolver problemas relacionados con el estudio de la distancia y el tiempo de desplazamiento. Se trabajará sobre términos como geometrías de red, conectividad, aplicación de parámetros de impedancia, rutas óptimas y áreas de accesibilidad.
Modalidad de impartición: A distancia
Fechas de inicio-fin: 24/11/2025 - 15/12/2025
Contenido
Se asignará un tema afín a los intereses de cada estudiante dentro de las líneas establecidas por el profesorado, para que pueda resolverlo con ayuda de los conocimientos aprendidos a lo largo del curso. En ese módulo se trabajará el análisis de un estudio de caso concretado por el estudiante y su representación cartográfica final.
Profesorado
Personal Académico
- D. Antonio Gavira Narváez . Universidad de Córdoba - Ciencias Sociales, Geografía, Filosofía y Traducción e Interpretación
- D. Javier López Otero . Universidad Internacional de la Rioja - Facultad Ciencias Sociales y Humanidades
- D. Jesús Gabriel Moreno Navarro . Universidad de Sevilla - Geografía Física y Análisis Geográfico Regional
- D. Jesús Ventura Fernández . Universidad de Sevilla - Geografía Física y Análisis Geográfico Regional
Profesorado
- D. Antonio Gavira Narváez . Universidad de Córdoba - Ciencias Sociales, Geografía, Filosofía y Traducción e Interpretación
- D. Eduardo López Magán - GlobalOmnium-Aguas de Valencia
- D. Javier López Otero . Universidad Internacional de la Rioja - Facultad Ciencias Sociales y Humanidades
- D. Jesús Gabriel Moreno Navarro . Universidad de Sevilla - Geografía Física y Análisis Geográfico Regional
- D. Jesús Ventura Fernández . Universidad de Sevilla - Geografía Física y Análisis Geográfico Regional
- D. Llorenç Quetglas Llull - TRAGSATEC