Curso Agricultura 4.0

Google Earth Engine, Machine Learning y Python

Aprende a procesar imágenes satelitales, comprende la óptica de los dispositivos y la vegetación, implementa algoritmos de machine learning que impulsen soluciones para la Agricultura 4.0 con Python y Google Earth Engine. Modalidad 100% online vía plataforma Zoom - Clases quedaran grabadas en Hotmart. Horarios adaptados a Costa Rica, Centroamérica y Colombia.

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¡DISPONIBLE 100% ONLINE DESDE EL 17 DE NOVIEMBRE: VIDEOS TUTORIALES, APPLETS, REPOSITORIOS Y MAS!

🚀 ¡Atención participantes del curso de Agricultura 4.0!

📅 Desde el lunes 17 de noviembre iniciamos clases.

Tendremos dos modalidades de participación:

💻 Sincrónica: en vivo por Zoom, lunes y miércoles de 5:00 p.m. a 9:00 p.m. hora Costa Rica y Centroamérica / 6:00 p.m. a 10:00 p.m. hora Colombia (del 17 de noviembre al 3 de diciembre de 2025).

🌐 Asincrónica (totalmente online): materiales disponibles por Hotmart 2 días después de cada clase. La primera grabación estará disponible desde el 19 de noviembre.

🎯 En ambas modalidades realizarás 3 cuestionarios de evaluación (sesiones 2, 4 y 6) que validan tus competencias en Agricultura 4.0.

✅ ¡Prepárate para aprender Agricultura 4.0 con GEE + Python + Machine Learning!

97% de empleadores buscan profesionales capacitados en Agricultura 4.0
76% confirma mayor demanda laboral
El 100% de nuestros egresados aplica estas herramientas para automatizar procesos en campo
Lee sus testimonios en: 'Lo que dicen nuestros egresados'

17 de Noviembre - 3 de Diciembre de 2025 | Modalidad online vía Zoom | Lunes y Miércoles 5-9 PM (Costa Rica y Centroamérica) / 6-10 PM (Colombia) | 24 horas | 6 módulos

💰 PRECIO
USD $200
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Recursos del Curso

Empieza tu viaje hacia la Agricultura 4.0 con estos recursos esenciales. Descarga nuestras infografías y prepárate para transformar tus conocimientos en tecnologías que revolucionan el campo.

Cómo abrir cuenta en Google Colab

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Cómo abrir una cuenta en GEE

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4 Proyectos con ML y GEE

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Video Tutorial: Introducción al Curso

Descubre más sobre nuestro curso de Agricultura 4.0 con Google Earth Engine, Machine Learning y Python.

Preguntas Frecuentes

No es obligatorio. El curso está diseñado desde cero, pero si ya programas avanzarás más rápido. Cubrimos desde apertura de cuenta en Google Colab hasta algoritmos ML paso a paso.

Necesitas Google Earth Engine (gratuito, basado en web), Python (gratuito, te enseñamos a operarlo en Colab o VS Code) y una cuenta Google activa.

Sí, todas las sesiones quedan grabadas en Hotmart y tienes acceso por 6 meses. Recibes el link en menos de 72 horas.

Sí, el curso otorga certificado de finalización al completar los requisitos - 24 horas académicas: nota mínima global de 75%, completar los 3 quizzes, proyecto final aprobado y asistencia mínima del 70%.

Sí. Con 8GB RAM y navegador web moderno funciona perfectamente. GEE procesa en la nube, no requieres equipo potente.

Módulo 1: Agricultura 4.0 y sensores remotos - Interacción de la radiación con la materia, tipos de sensores remotos y plataformas, firma espectral, sensores ópticos multi e hiperespectrales (4h)

Módulo 2: Creación de proyectos en GEE - Sentinel-2, MODIS, Landsat, operación de GEE en nube, descarga de imágenes, generación de índices, series temporales (4h)

Módulo 3: GEE en Google Colab - Python - Operación de GEE con Colab, generación de Web Maps, seguimiento de zonas, mapas de cambios temporales, fusión y multitemporalidad (4h)

Módulo 4: Imágenes Activas con GEE - Radar SAR, Polarización, Sentinel-1, fusión óptica-radar, algoritmo de superresolución, ejercicios prácticos en Google Colab (4h)

Módulo 5: Machine Learning con Python - Fundamentos, Regresión lineal, Random Forest, SVM, k-means, PCA, XGBoost, ejercicios prácticos en Python (4h)

Módulo 6: Machine Learning aplicado a sensores remotos - Clasificación de vegetación y suelo usando técnicas ML supervisadas y no supervisadas, clasificación de biomasa usando GEE y Python (4h)

24 horas de clases en vivo, scripts Python listos para usar, códigos GEE comentados, datasets de práctica, +4 proyectos prácticos, acceso a grabaciones por 6 meses, certificado de finalización y repositorio GitHub.

Aplica para ambos. Cubrimos: monitoreo de pasturas, suelo, análisis multitemporal, clasificación de coberturas (cultivos, pastos, suelo).

Garantía 100% de satisfacción. Si en las primeras 2 sesiones no cumple tus expectativas, devolvemos tu inversión completa.