- Contexto donde surge Big Data
- Definición de Big Data
- Business Intelligence y la toma de decisiones
- Cuadros de mando
- Cuadros de mando: KPI
- Definición y relevancia de la selección de las fuentes de datos
- Naturaleza de las fuentes de datos Big Data
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open Data
- Definición, Beneficios y Características
- Ejemplo de uso de Open Data
- Modelos ambientales: determinísticos y estocásticos
- Datos ambientales
- Concepto de variable aleatoria y su relevancia con respecto a los datos ambientales
- Estadística en la gestión ambiental
- Poblaciones y muestras
- Parámetros estadísticos
- Escalas de medición
- Descriptores estadísticos de datos ambientales
- Incertidumbre de la medición, exactitud, precisión y estimación del sesgo de los datos ambientales
- Variabilidad y errores en los datos de contaminación ambiental
- Aplicaciones de distribución de probabilidad
- Interpretación de estándares ambientales
- Análisis de frecuencia de inundaciones
- Datos de calidad del aire
- Necesidad y propósito del muestreo
- Métodos para seleccionar lugares y momentos de muestreo
- Monitoreo de variables hidrológicas e hidrogeológicas de cantidad y calidad de agua
- Monitoreo de la calidad del aire
- Muestreo de suelos
- Diseños de muestreo probabilísticos y no probabilísticos para el muestreo ambiental
- Distribuciones muestrales
- Estimación de parámetros ambientales (puntuales y de intervalo)
- Estimación del intervalo de confianza y determinación del tamaño de la muestra
- Análisis de correlación: análisis gráfico, covarianza, coeficiente de correlación, distribución del coeficiente de correlación y su significancia estadística
- Construcción de modelos empíricos y análisis de regresión
- Procesos no lineales en el medio ambiente y uso de transformadas
- Introducción a la regresión lineal múltiple
- Análisis de series temporales
