Perfil docente
Cuerpo docente — Modelado de datos y análisis geoespacial
Ingeniero Agrónomo por la Universidad Nacional de Luján y Doctor (PhD) por Wageningen University & Research, una de las instituciones de referencia mundial en ciencias del ambiente y modelado de datos. Su formación combina la base local de la UNLu con un doctorado internacional de alto nivel.
Se especializa en mapeo digital de suelos y modelado espacial de datos, un campo donde la ciencia de datos se aplica de forma intensiva: integración de fuentes heterogéneas, modelos predictivos y aprendizaje automático sobre información geoespacial. Su trayectoria profesional incluye trabajo en organismos y centros de referencia como FAO, ISRIC, INRAE, INTA y la University of Sydney.
Integró el comité académico que impulsó la Maestría en Ciencia de Datos UNLu-UADER, contribuyendo al diseño de una propuesta interinstitucional acreditada por CONEAU. Conoce de primera mano la articulación entre los fundamentos teóricos y la aplicación de la ciencia de datos a problemas reales.
En la maestría aporta una perspectiva valiosa y poco frecuente: la del modelado predictivo aplicado a datos espaciales y ambientales, donde los métodos de ciencia de datos se ponen a prueba con datos ruidosos, incompletos y de gran escala. Es un puente concreto entre la estadística, el aprendizaje automático y los problemas del mundo físico.
Áreas de especialidad
¿Qué aporta en la maestría?
Equipo Docente (UNLu). Acerca a la maestría la experiencia de aplicar ciencia de datos a problemas geoespaciales y ambientales reales: integración de fuentes heterogéneas, modelos predictivos y aprendizaje automático sobre datos de gran escala. Su recorrido en centros internacionales (FAO, ISRIC, INRAE, University of Sydney) aporta estándares metodológicos de nivel internacional al cuerpo docente.
Aprendé modelado predictivo con quien lo aplicó a escala internacional.
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