DESCRIPCIÓN DEL CURSO

El curso Machine Learning aplicado a la Mineralogía y Petrología está diseñado para profesionales y estudiantes vinculados a geología, geoquímica, mineralogía, petrología y minería que buscan incorporar herramientas de análisis de datos y Machine Learning en la interpretación de información geológica.

Durante el programa, el participante aprenderá a trabajar con bases de datos geoquímicas, realizar procesos de carga, exploración, análisis estadístico y visualización de información, para posteriormente aplicar modelos de clasificación y evaluar sus resultados desde una perspectiva geológica.

¿QUÉ ABORDA EL CURSO?

El contenido integra conceptos y aplicaciones relacionadas con:

Machine Learning aplicado a mineralogía y petrología.
Relación entre geoquímica, mineralogía y petrología.
Manejo de bases de datos geoquímicas.
Carga y exploración de datos en Python.
Estadística descriptiva.
Distribución de categorías.
Exploración gráfica de datos geoquímicos.
Interpretación geoquímica y mineralógica de tendencias.
Diferenciación magmática.
Automatización de visualización de datos.
Regresión logística.
Random Forest.
Evaluación y comparación de modelos.

ENFOQUE DEL CURSO

El curso combina fundamentos de geoquímica, mineralogía y petrología con técnicas de análisis de datos y Machine Learning, permitiendo estructurar información geológica para desarrollar modelos de clasificación e interpretación.

Se trabajará especialmente con:

Python · Datos geoquímicos · Estadística descriptiva · Visualización de datos · Regresión logística · Random Forest · Clasificación de rocas

El participante comprenderá cómo utilizar modelos de clasificación para analizar información geoquímica, interpretar probabilidades y comparar el desempeño de distintas metodologías.

APLICACIÓN PRÁCTICA

Los contenidos estarán orientados a:

Cargar y explorar bases de datos geoquímicas en Python.
Analizar distribuciones y categorías mediante estadística descriptiva.
Generar visualizaciones para explorar información geoquímica.
Interpretar tendencias geoquímicas y mineralógicas.
Analizar procesos de diferenciación magmática.
Automatizar la visualización de datos.
Aplicar regresión logística para clasificación de rocas volcánicas.
Evaluar el desempeño del modelo de regresión logística.
Interpretar probabilísticamente los resultados de clasificación.
Identificar las limitaciones del modelo.
Aplicar Random Forest para clasificación.
Evaluar y comparar los resultados obtenidos por distintos modelos.

COMPETENCIAS DEL CURSO

Al finalizar, el participante podrá:

Preparar y analizar datos geoquímicos para su utilización en procesos de análisis y Machine Learning.
Aplicar estadística descriptiva y exploración gráfica para identificar patrones y tendencias.
Interpretar información geoquímica, mineralógica y petrológica desde un enfoque basado en datos.
Aplicar modelos de regresión logística en problemas de clasificación geológica.
Utilizar Random Forest para clasificación de información geológica.
Interpretar probabilidades y resultados de modelos considerando criterios geológicos.
Comparar distintos modelos de clasificación y reconocer sus principales limitaciones.
Integrar análisis de datos y Machine Learning como apoyo a procesos de interpretación mineralógica y petrológica.

RESULTADO DE APRENDIZAJE

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de analizar e interpretar información geoquímica, mineralógica y petrológica mediante técnicas de análisis de datos y modelos de Machine Learning, aplicando metodologías de clasificación como regresión logística y Random Forest para identificar patrones, evaluar resultados y complementar la interpretación geológica.

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