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CURSO EN MODELOS PREDICTIVOS PARA LA GESTIÓN DEL RIESGO DE DESASTRES

 

INICIO

4 de agosto de 2026
INTENSIDAD: 50 horas
VALOR: $2.000.000

HORARIO

Martes, miércoles y jueves de 6:00 p.m. a 9:00 p.m.

Modalidad: Online Sincrónico

LÍNEAS DE INFORMACIÓN

PBX: (601) 325 7500
Ext: 4036 – 322 645 4619
consejero.ecco1@usa.edu.co

INSCRIPCIONES ABIERTAS

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Acerca del programaPlan de EstudiosCONFERENCISTAS

PRESENTACIÓN DEL PROGRAMA

Este curso está diseñado para capacitar profesionales en la aplicación de tecnologías de vanguardia como la ciencia de datos, la inteligencia artificial y la modelación predictiva para la gestión integral del riesgo de desastres. Su enfoque práctico integra el análisis de datos geoespaciales, sensores remotos y modelos computacionales para la identificación, evaluación y mitigación de riesgos naturales y antrópicos, alineándose con los marcos nacionales e internacionales de gestión del riesgo y adaptación al cambio climático.


PROMESA DE VALOR

Al finalizar el diplomado, el profesional estará en capacidad de diseñar e implementar sistemas de gestión del riesgo basados en datos, utilizando herramientas de modelación predictiva, inteligencia artificial y análisis geoespacial para la toma de decisiones en prevención, preparación y respuesta ante desastres.


¿POR QUÉ ES RELEVANTE EL PROGRAMA?

Según la CEPAL, los desastres naturales en América Latina han causado pérdidas por más de USD 300 mil millones en la última década. La Política Nacional de Gestión del Riesgo en Colombia exige enfoques técnicos y predictivos. Este programa responde a esa demanda con herramientas como Python, machine learning y SIG, permitiendo anticipar eventos, optimizar recursos y salvar vidas.

¿CUAL ES EL FACTOR DIFERENCIAL DEL PROGRAMA?

Integra modelación hidrológica, machine learning y datos satelitales en tiempo real. Incluye casos de estudio con datos reales de Colombia y herramientas como HEC-HMS, QGIS y Google Earth Engine. Los estudiantes aprenderán a desarrollar sistemas de alerta temprana y mapas de riesgo dinámicos.

¿A QUIÉN VA DIRIGIDO?

Profesionales en ingeniería ambiental, civil, sanitaria, geociencias, gestión del riesgo, defensa civil, administración pública, ambientalistas, consultores y funcionarios de entidades como UNGRD, Corporaciones Autónomas Regionales.


COMPETENCIAS QUE DESARROLLA EL PROGRAMA

Analizar datos geoespaciales y series temporales para identificar zonas de riesgo. Modelar escenarios de riesgo usando herramientas computacionales. Diseñar sistemas de alerta temprana con machine learning.,Evaluar vulnerabilidad y resiliencia con enfoque en políticas públicas y ODS.


IMPORTANTE

*La Universidad podrá cancelar el programa seleccionado, cuando no haya un número mínimo de participantes, y procederá a tramitar la devolución del dinero recibido. También podrá posponer la realización del programa por razones de fuerza mayor. En este caso se informará a las personas preinscritas la nueva fecha programada. El medio de contacto será a través de los medios suministrados en el momento de la inscripción.

* Se otorgará certificado a los participantes que cumplan el 80% de asistencia a las sesiones y actividades propuestas en el programa.

MÓDULO 1 – Fundamentos de la Gestión del Riesgo y Marco Normativo

  • Introducción a la GRD: conceptos, ciclo del riesgo, actores.
  • Marco legal nacional e internacional (Ley 1523, Marco de Sendai, ODS).
  • Fuentes de datos: IDEAM, SIATA, SERVIR, Copernicus.

MÓDULO 2 – Herramientas Geoespaciales para GRD

  • Introducción a QGIS/ArcGIS
  • SIG aplicado a GRD (QGIS/ArcGIS).
  • Análisis de vulnerabilidad con imágenes satelitales.
  • Mapas de riesgo y exposición usando datos abiertos.

MÓDULO 3 – Modelación Predictiva de Amenazas Naturales

  • Modelación hidrológica (HEC-HMS) para inundaciones.
  • Machine Learning para predicción de sequías y incendios.
  • Introducción a Python
  • Análisis de series de tiempo con Python.

MÓDULO 4 – Sistemas de Alerta Temprana y Toma de Decisiones

  • Diseño de SAT con IoT y drones (planteamiento teórico y maquetamiento).
  • Simulaciones y ejercicios de respuesta.
  • Comunicación del riesgo y planificación urbana resiliente.

DIEGO MAURICIO RIVERA MELGAREJO

Director Académico

Magíster en Gestión y Evaluación Ambiental y Magister en formación en Analítica y Gerencia de Datos, Administración / Analítica de datos, con experiencia docente en programas de pregrado y postgrados de área ambiental


VÍCTOR AUGUSTO LIZCANO

PhD en Ingeniería, experto en modelación hidrológica y climática.


RICARDO FONSECA

MSc en Ingeniería de Software, experto en IA y visión artificial aplicada a monitoreo ambiental.


CARLOS MARIO FERNÁNDEZ

Especialista en Sistemas de Información Geográfico con experiencia en gestión de la información geográfica y alfanumérica, análisis y procesamiento de información capturada en campo, generación de dashboards y salidas gráficas, apoyo en los procesos de escrituración, saneamiento y normalización catastral.


*Los docentes pueden ser modificados unilateralmente por la Universidad, dependiendo de su disponibilidad, garantizando en todo caso un perfil con similares competencias. Así mismo, pueden aumentar o disminuir en número.

EN LA SERGIO