Unidades

1. Introducción a la Inteligencia Artificial y Disciplina de Verificación en Ingeniería Agrícola 2. Agricultura de Precisión y Estructuración de Datos Agrícolas 3. Monitoreo de Sanidad Vegetal con Satélite y Drone: NDVI e Índices de Vegetación 4. Interpretación del análisis de suelos y optimización de la fertilización. 5. Optimización del riego y gestión del agua 6. Diagnóstico de enfermedades y plagas: análisis y decisión de imágenes. 7. Apoyo a las decisiones agrícolas con datos meteorológicos y climáticos 8. Estimación de rendimiento y modelación agrícola 9. Análisis de datos agrícolas con Python 10. Trazabilidad, Registro Agrícola y Cadena de Suministro 11. Ética, privacidad, límites e integración de un extremo a otro

Unidad 9 / 11

Análisis de datos agrícolas con Python

Ganancias:

Capacidad para generar y ejecutar código para cargar, limpiar y resumir datos de campo/sensor utilizando pandas con IA.
Capacidad para visualizar análisis como series temporales de NDVI y relación fertilizante/rendimiento con gráficos
Capacidad para probar código generado por IA con datos pequeños y detectar unidades, fórmulas de índice y errores lógicos.

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