Descripción general
La ciencia de datos espaciales utiliza información geográfica para analizar cómo se relacionan los factores ambientales con cuestiones específicas, como el cambio climático o la asignación de recursos. Al analizar las relaciones y los patrones espaciales, comprenderá el «dónde» y el «porqué» de los fenómenos. Esta guía ofrece recursos de aprendizaje electrónico sobre las herramientas y técnicas más recientes para la ciencia de datos espaciales que utilizan la tecnología ArcGIS.
Esta guía está dirigida a docentes que desean utilizar recursos de aprendizaje en línea autorizados de Esri como parte de cursos universitarios. Los elementos que se enumeran están disponibles a fecha de 19 de octubre de 2026, a través de Esri Academy. Se prevé actualizar esta guía anualmente. La información proporcionada en esta guía puede cambiar sin previo aviso. Las nuevas entradas aparecen en naranja.
Todos los elementos que se enumeran son cursos web, salvo que se indique lo contrario. Para ver las descripciones completas, utilice los enlaces proporcionados. El catálogo completo de Esri Academy está disponible en esri.com/training/catalog. Envíe sus preguntas sobre los cursos por correo electrónico a GIStraining@esri.com o llame al (800) 447-9778, ext. 5757.
Un plan de aprendizaje es un conjunto de contenidos de aprendizaje dispuestos en un orden sugerido. Puede crear su propio plan o copiar y editar uno que encuentre. Puede asignar su plan a estudiantes o colegas y hacer un seguimiento de su progreso. Consulte la página de preguntas frecuentes de Esri Academy (filtro: planes de aprendizaje) para obtener más información.
Usted y sus estudiantes podrían tener acceso ilimitado a toda la colección de cursos de aprendizaje electrónico a su propio ritmo (cursos web, seminarios de capacitación y más) si su institución cuenta con un producto que reúne los requisitos y tiene una suscripción de mantenimiento vigente. Para determinar si este es su caso, póngase en contacto con el administrador de licencias de software de Esri de su institución, consúltelo en línea o escriba a educationinfo@esri.com.
Tecnología
Ciencia de datos espaciales
Los siguientes recursos presentan conceptos y habilidades de datos espaciales para flujos de trabajo de ciencia de datos espaciales.
- Ciencia de datos espaciales: la nueva frontera de la analítica: Explora la aplicación de la ciencia de datos espaciales para encontrar patrones y mejorar los modelos predictivos. Muestra cómo integrar paquetes populares de ciencia de datos de código abierto en los análisis. (MOOC, 6 semanas; del 23 de septiembre al 4 de noviembre de 2026.)
- Introducción a la IA en ArcGIS: Presenta las capacidades de IA geoespacial de ArcGIS, el enfoque de Esri sobre una IA confiable, casos de uso y prácticas recomendadas para adoptar la IA de manera responsable. (1 h, 5 min)
Planes de aprendizaje relacionados
Fundamentos de ArcGIS
Los siguientes cursos web abarcan habilidades y conceptos de SIG y ArcGIS Pro que pueden ser útiles para estudiantes de ciencia de datos.
- Fundamentos de SIG: Presenta los componentes y las capacidades fundamentales de los SIG, y explica cómo ArcGIS puede ayudar a las organizaciones a satisfacer sus necesidades empresariales. (2 h, 35 min)
- Fundamentos de ArcGIS Pro: Presenta herramientas para integrar, visualizar, analizar y compartir datos. (50 min)
- Introducción a los datos espaciales: Presenta conceptos fundamentales de los datos espaciales, incluidos los dos modelos que se utilizan para cartografiarlos: entidades vectoriales y rásteres. (1 h, 30 min)
- Fundamentos de los sistemas de coordenadas geográficas: Enseña los conceptos fundamentales de los sistemas de coordenadas utilizados para localizar entidades en la Tierra. (1 h, 15 min)
- Introducción al análisis espacial: Presenta las seis categorías de análisis espacial que pueden ayudarle a responder preguntas geográficas. (1 h, 10 min)
- Introducción al geoprocesamiento: Presenta conceptos clave y técnicas de geoprocesamiento utilizadas para el análisis, incluida la configuración del entorno de geoprocesamiento. (1 h, 30 min)
- Mantenimiento de la integridad de los datos de atributos con ArcGIS Pro: Ofrece conceptos fundamentales y flujos de trabajo para mantener la integridad de los datos espaciales en ArcGIS Pro. Abarca la precisión y coherencia de los datos, el control de calidad y las herramientas de edición basadas en topología. (3 h, 5 min)
- Mantenimiento de la integridad de los datos espaciales con ArcGIS Pro: Presenta flujos de trabajo para verificar y corregir errores de atributos y geometría en ArcGIS Pro. Explica cómo abordar incoherencias comunes en los datos para obtener conjuntos de datos espaciales precisos y fiables. (3 h)
- Simbolizar capas de mapa: Enseña los principios básicos de la simbología cartográfica. (1 h, 45 min)
Tutorial de Esri
Fundamentos de ArcGIS y la programación con Python
Los siguientes recursos presentan las bibliotecas de Python de ArcGIS, los cuadernos de ArcGIS y los conocimientos necesarios para comenzar a programar en Python con datos geoespaciales. (Consulte una descripción general de las bibliotecas de Python de ArcGIS.)
- Fundamentos de los cuadernos de ArcGIS: Presenta los cuadernos de ArcGIS en ArcGIS Pro. Expone la interfaz y las funciones para crear cuadernos de Python y realizar análisis de datos espaciales. (1 h)
- Flujos de trabajo de ciencia de datos con cuadernos de ArcGIS: Presenta el proceso para realizar tareas de ingeniería de datos con cuadernos de ArcGIS en ArcGIS Pro. (2 h)
- Python para todos: Presenta conceptos básicos de Python y el entorno de programación en Python de ArcGIS. (3 h, 30 min)
- Consejos y trucos de Python para ArcGIS: Ofrece consejos y atajos de Python mientras los presentadores explican cómo elegir un enfoque de programación eficaz, así como crear y depurar scripts. (Seminario de capacitación: en directo el 13 de junio de 2024. La grabación de una hora estará disponible después.)
- Python 101 para ArcGIS: Presenta conceptos fundamentales de programación y estructuras del lenguaje Python, y enseña a añadir lógica a las líneas de código para automatizar flujos de trabajo de cartografía, análisis y gestión de datos en ArcGIS. (Seminario de capacitación, 1 h)
Plan de aprendizaje relacionado
Tutorial de Esri
Programación con ArcGIS y Python
Los siguientes cursos enseñan a los estudiantes a crear scripts de Python para flujos de trabajo habituales con datos espaciales. Las descripciones indican qué solución se utiliza: ArcGIS Pro/ArcPy, ArcGIS API for Python o ambas.
Planes de aprendizaje relacionados
R-ArcGIS Bridge
ArcGIS ofrece un conjunto de herramientas estadísticas de análisis de clústeres que permiten especificar cada parámetro del análisis. Los siguientes cursos presentan los conceptos y las habilidades necesarios para utilizar las distintas herramientas. (Consulte una descripción general de R-ArcGIS Bridge.)
- Introducción a R-ArcGIS Bridge: Presenta cómo integrar las funciones de R con ArcGIS y sus capacidades, como acceder a los servicios de ubicación de ArcGIS y utilizarlos en un entorno R, y crear herramientas de script de ArcGIS Pro que utilicen código R. (1 h, 55 min)
Tutorial de Esri
Capacidades
Detección de patrones
ArcGIS ofrece un conjunto de herramientas estadísticas de análisis de clústeres que permiten analizar dónde existen clústeres. Los siguientes cursos presentan los conceptos y las habilidades necesarios para utilizar estas herramientas. Encontrará más cursos en la Guía de educación superior sobre aprendizaje electrónico de Esri para IA geoespacial.
Plan de aprendizaje relacionado
Tutorial de Esri
Análisis espacio-temporal
Las siguientes opciones enseñan métodos para ampliar el análisis estadístico de clústeres y encontrar patrones tanto en el espacio como en el tiempo.
Plan de aprendizaje relacionado
Tutoriales de Esri
Analítica predictiva y aprendizaje automático
Estos recursos presentan la interpolación, la regresión, la clasificación y el modelado, y muestran cómo el aprendizaje automático permite realizar predicciones espaciales, descubrir patrones, analizar el medioambiente, trabajar con imágenes y tomar decisiones.
- Interpolación geoestadística: introducción: Explica conceptos clave de la interpolación geoestadística. Muestra cómo usar ArcGIS Pro para evaluar los supuestos relacionados con los datos. (1 h y 40 min)
- Interpolación geoestadística: uso de kriging bayesiano empírico y predicción de regresión EBK: Explica cómo ArcGIS Pro automatiza los aspectos más complejos de la creación de un modelo de kriging válido. Muestra cómo realizar un análisis exploratorio de datos espaciales. Enseña a crear superficies de predicción y validar los resultados mediante validación cruzada. (3 h y 45 min)
- Interpolación geoestadística: reagregación de datos mediante interpolación areal: Enseña los dos principales casos de uso de la interpolación areal, que aplica la teoría del kriging a datos promediados o agregados dentro de polígonos: reducir la escala de un conjunto de datos de polígonos de origen y usar la superficie de predicción para completar los datos faltantes de los polígonos. (3 h y 45 min)
- Interpolación geoestadística: creación de una superficie de predicción 3D: Enseña a interpolar conjuntos de datos de puntos 3D mediante el kriging bayesiano empírico 3D (EBK 3D). (3 h y 20 min)
- Análisis de regresión: creación de un modelo de regresión con ArcGIS Pro: Enseña a realizar un análisis exploratorio de datos y crear un modelo de regresión lineal generalizado para predecir la temperatura mensual en estaciones meteorológicas. (Práctica de ArcGIS, 1 h y 40 min)
- Análisis de regresión: realización de una regresión de bosque aleatorio con ArcGIS Pro: Enseña a entrenar un modelo de regresión y, luego, crear uno nuevo con las variables independientes más importantes. Utiliza la reducción de escala estadística para predecir la temperatura mensual. (Práctica de ArcGIS, 1 h y 25 min)
- Introducción al análisis de regresión: Presenta los conceptos fundamentales del análisis de regresión y ofrece una descripción general de las técnicas de regresión habituales que se pueden realizar en ArcGIS Pro. (1 h y 15 min)
- Interpolación espacial con ArcGIS Pro: Ofrece un resumen de los distintos métodos de interpolación espacial disponibles en la extensión Geostatistical Analyst de ArcGIS Pro y enseña a elegir los métodos adecuados para crear una superficie de predicción. (Seminario de capacitación, 1 h)
- Análisis de clasificación y regresión basadas en bosques con ArcGIS Pro: Enseña a crear, evaluar, interpretar y aplicar modelos de regresión basados en bosques en ArcGIS Pro para predecir valores desconocidos y modelar relaciones complejas. (1 h y 50 min)
- Aprendizaje profundo con ArcGIS Pro: Muestra cómo los modelos de aprendizaje profundo preentrenados de ArcGIS Living Atlas pueden ayudar en el análisis SIG y la toma de decisiones. (2 h y 15 min)
- Aprendizaje profundo con ArcGIS Online: Enseña a aplicar modelos de aprendizaje profundo preentrenados en ArcGIS Online para respaldar el análisis y la toma de decisiones operativas. (1 h y 40 min)
- Introducción a la IA en ArcGIS: Presenta las capacidades de IA geoespacial en ArcGIS, el enfoque de Esri para una IA confiable, casos de uso de implementación y prácticas recomendadas para adoptar la IA de forma responsable. (1 h y 5 min)
- Ciencia de datos espaciales: la nueva frontera de la analítica: Explora la aplicación de la ciencia de datos espaciales para encontrar patrones y mejorar el modelado predictivo. Muestra cómo integrar en los análisis paquetes populares de ciencia de datos de código abierto. (MOOC, 6 semanas; del 23 de septiembre al 4 de noviembre de 2026.)
- Introducción a la clasificación de imágenes: Presenta técnicas para crear rásteres temáticos clasificados en ArcGIS. Es un curso prerrequisito o puente para quienes pasan del análisis espacial a los flujos de trabajo de aprendizaje automático y aprendizaje profundo con imágenes. (1 h y 15 min)
- Realización de una clasificación de imágenes supervisada basada en píxeles: Presenta la técnica de clasificación de imágenes supervisada basada en píxeles para crear rásteres temáticos clasificados. (1 h y 20 min)
- Realización de una clasificación de imágenes no supervisada basada en píxeles: Enseña a identificar grupos de píxeles creados por computadora para crear rásteres temáticos clasificados en ArcGIS. (55 min)
- Realización de una clasificación de imágenes supervisada basada en objetos: Presenta la clasificación de imágenes basada en objetos o segmentos identificados por el usuario, combinada con el aprendizaje automático. (1 h y 15 min)
Plan de aprendizaje relacionado
Tutoriales de Esri
Modelado de idoneidad
Estos recursos enseñan herramientas y métodos espaciales que pueden utilizarse para resolver problemas de idoneidad, como encontrar la mejor ubicación, asignar recursos de manera eficaz o minimizar costos. También podría interesarle la página de Recursos de estadística espacialdel equipo de Estadística Espacial de Esri.
Plan de aprendizaje relacionado
Tutoriales de Esri
Datos multidimensionales
Estos recursos enseñan sobre vóxeles, un tipo de datos que se utiliza para visualizar datos multidimensionales, con aplicaciones en las ciencias atmosféricas, oceánicas y geológicas.
Tutoriales de Esri
Reflexiones finales para educadores
Puede consultar las listas de cursos de capacitación nuevos, próximos a retirarse y retirados en la página Cursos de capacitación nuevos y retirados. Recibirá un mensaje cuando se anuncien retiros. (Haga clic en el botón de alertas mientras haya iniciado sesión en Training para verlas.)
Si piensa asignar un MOOC a un grupo de estudiantes o a toda una clase, consulte los siguientes recursos:
Para solicitar la transferencia del historial de capacitación de una cuenta institucional a otra cuenta, los estudiantes deben comunicarse con el Servicio de atención al cliente de Esri en service@esri.com o llamar al (888) 377-4575.
* Nota: Las fechas de los MOOC de 2027 aún no se habían definido cuando se publicó esta guía. Visite www.esri.com/training/mooc para consultar los cursos MOOC y las fechas más recientes.
URL de la guía de ciencia de datos espaciales
Puede acceder a la guía publicada mediante el siguiente enlace:
https://trainingassets.esri.com/assets/downloads/Higher_Ed_Guide_Esri_Spatial_Data_Science.pdf
