MODALIDAD PRESENCIAL
Validez oficial Secretaría de Educación del Estado de Morelos (SEEM)
17DAP57319
DIPLOMADO DE ACTUALIZACIÓN PROFESIONAL
DIPLOMADO DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS CON SOFTWARE R
Sexta edición
Número de Registro Oficial
17DAP57319
Secretaría de Educación del Estado de Morelos (SEEM)
Duración
200 HRS.
Inscripciones
Hasta 4 de marzo de 2022
Inicio
11 de marzo de 2022
Concluye
31 de Julio de 2022
Beneficios
- Temario
- Base de datos
- Paquetería técnicas robustas
- Temario PDF
- 4 Libros de R
- Biblioteca,
- R
- Plataforma virtual
- Coffe break (Mañana y tarde)
- Clases presenciales
- Comida Incluida
Grupo reducido a 5 personas
INFORMACIÓN GENERAL
Objetivo
Dirigido a
¿Qué conseguirá?
Temario
Emisión de título
No. de horas | modalidad
Docentes del Diplomado
Costo
Requisitos de ingreso
Requisitos de Egreso
Objetivo
Convertirse en un científico de datos profesional con el software R, aprendiendo la potencialidad de R para el procesamiento de datos, interpretando de forma correcta los resultados obtenidos y así innovar en sus proyectos de investigación.
Dirigido a
- Licenciados,
- Maestros,
- Doctores e Investigadores de las Ciencias Experimentales,
- Psicológicas,
- Biológicas,
- Médicas,
- y todo aquel interesado, (independiente del campo científico), en conocer el Diseño de Investigación así como la Ciencia de Datos y la interpretación de resultados, y el trabajo de bases de datos con estrategias ETL y cubos OLAP.
¿Qué conseguirá?
⇒ Diseñar investigación práctica desde su metodología.
⇒ Trabajar de forma profesional con el software R, aprendiendo
su potencialidad de R para el procesamiento de datos.
⇒ Realizar e interpretar todas las técnicas estadísticas de clásicas a avanzadas, análisis multivariante y machine learning.
⇒ Diseñar bases de datos grandes (Big Data) en R con
estrategias ETL.
Temario
MÓDULO I. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN (40 hrs)
TEMA 1. FUNDAMENTOS Y BASES EMPÍRICAS.
TEMA 2. ELECCIÓN DEL TEMA, OBJETIVOS E HIPÓTESIS.
TEMA 3. MUESTREOS, TIPOS, DATOS Y CONTROLES.
TEMA 4. TIPOS DE DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN.
MÓDULO II. TÉCNICAS CLÁSICAS (40 hrs)
TEMA 1. R SOFTWARE.
1.1.- Descripción.
1.2.- Historia.
1.3.- Características
1.4.- Instalación
1.5.- Formatos.
1.6.- Transponer datos de hoja de cálculo.
1.7.- Cargado de archivos.
1.8.- Trabajo de bases de datos.
TEMA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA I.
2.1.- Gráficos de barras.
2.2.- Gráficos de sectores.
2.3.- Histograma.
2.4.- Nubes de puntos.
2.5.- Gráficos de cajas.
2.6.- Gráficos para tablas de doble entrada.
2.7.- Conclusión.
TEMA 3. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA II.
3.1.- Medidas de posición y dispersión.
3.1.1.- Media.
3.1.2.- Mediana.
3.1.3.- Cuasivarianza.
3.1.4.- Cuasidesviación típica.
3.1.5.- Cuantiles.
3.1.6.- Resumen.
3.2.- La distribución normal.
3.3.- Medidas para investigación.
3.4.- Conclusión.
TEMA 4. PRUEBAS NO PARAMÉTRICAS.
4.1.- Test de Wilcoxon.
4.2.- Test de Wilcoxon – Mann-Whitney.
4.3.- Test de Kolmogorov – Smirnov.
4.4.- Test de Kruskal – Wallis.
4.5.- Conclusión.
TEMA 5. CHI-CUADRADO Y T DE STUDENT.
5.1.- Chi- cuadrado de Pearson.
5.1.1.- Introducción.
5.1.2.- Formulación.
5.1.3.- Resolución con R.
5.1.4.- Conclusión.
5.2.- T-Student.
5.2.1.- Distribución t-Student.
5.2.3.- conclusión.
TEMA 6. ANÁLISIS DE VARIANZA. DISEÑO COMPLETAMENTE ALEATORIZADO.
6.1.- Un factor clásico. HSD Tukey.
6.2.- Un factor robusto. HSD Tukey.
6.3.- Dos factores clásico.
6.4.- Dos factores robusto.
TEMA 7. ANÁLISIS DE VARIANZA. MEDIDAS REPETIDAS.
7.1.- Introducción.
7.2.- Formulación.
7.3.- Análisis de Varianza. Medidas Repetidas con R.
7.4.- Conclusión.
TEMA 8. REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLES.
8.1.- Regresión lineal simple.
8.1.1.- Introducción.
8.1.2.- Modelo.
8.1.3.- Contraste.
8.1.4.- Tabla de análisis de varianza.
8.1.5.- Regresión con R.
8.1.6.- Conclusión.
8.2.- Correlación simple.
8.2.1.- Introducción.
8.2.2.- Coeficiente de correlación de Pearson.
8.2.3.- Correlación lineal con R.
8.2.4.- Conclusión.
TEMA 9. REGRESIÓN MÚLTIPLE.
9.1.- Modelo.
9.2.- Contraste de la regresión lineal múltiple.
9.3.- Tabla de análisis de la varianza para la regresión lineal múltiple.
9.4.- Estimación de la varianza común.
9.5.- Contraste de hipótesis sobre los coeficientes de regresión.
9.6.- Regresión múltiple con R.
9.7.- Selección secuencial de variables por pasos.
TEMA 10. CORRELACIÓN MÚLTIPLE.
10.1.- Introducción.
10.2.- Cálculo con R.
10.3.- Representaciones gráficas.
10.4.- Conclusión.
MÓDULO III. TÉCNICAS AVANZADAS (40 hrs)
TEMA 1. TÉCNICAS ACTUALES EN REGRESIÓN. TRATAMIENTO DE DATOS ANÓMALOS.
1.1.- Introducción.
1.2.- Bibliotecas.
1.3.- Formulación.
1.4.- Ejemplo completo:
1.4.1.- Regresión lineal por mínimos cuadrados.
1.4.2.- Técnicas actuales en Regresión (tratamiento de datos anómalos).
1.4.2.1.- Recta de Huber.
1.4.2.2.- LTS-Least Trimmed Squares.
1.4.2.3.- LMS-Least Median of Squares.
1.4.2.4.- Recta MM.
1.5.- Conclusión.
TEMA 2. REGRESIÓN POISSON.
2.1.- Introducción.
2.2.- Cálculo con R.
2.3.- Conclusión.
TEMA 3. MODELOS DE REGRESIÓN LOGÍSTICA. LOGIT Y PROBIT.
3.1.- Introducción.
3.2.- Modelos logit y probit.
3.3.- Modelos de regresión logit con R.
3.4.- Modelos de regresión probit con R.
3.5.- Conclusión.
TEMA 4. REGRESIÓN SUAVIZADA.
4.1.- Introducción.
4.2.- Formulación.
4.3.- Regresión suavizada con R.
4.4.- Conclusión.
TEMA 5. REGRESIÓN MÚLTIPLE ROBUSTA.
5.1.- Introducción.
5.2.- Regresión de Huber.
5.3.- Regresión múltiple robusta de Huber.
5.4.- MM-estimadores.
5.5.- Regresión múltiple M-estimadores.
5.6.- Conclusión.
TEMA 6. CORRELACIÓN SIMPLE Y MÚLTIPLE ROBUSTAS.
6.1.- Introducción.
6.2.- Correlación robusta para dos variables.
6.2.1.- Correlación de porcentaje ajustado.
6.2.2.- Correlación winsorizada.
6.2.3.- M-estimadores de Goldberg e Iglewicz.
6.3.- Correlación robusta para p variables.
6.3.1.- Correlación de porcentaje ajustado entre p variables.
6.3.2.- Correlación winsorizada entre p variables.
6.4.- Conclusión.
TEMA 7. MODELOS LINEALES GENERALIZADOS UNIVARIANTES.
7.1.- Desarrollo.
7.2.- Conclusión.
TEMA 8. MODELOS LINEALES MIXTOS GENERALIZADOS. DISEÑO POR BLOQUES ALEATORIOS.
8.1.- Introducción.
8.2.- Formulación.
8.3.- Modelos lineales generalizados y mixtos generalizados con R. Diseño por bloques aleatorios.
8.4.- Conclusión.
TEMA 9. ÁRBOLES DE REGRESIÓN Y CLASIFICACIÓN (CARTS).
9.1.- Introducción.
9.2.- Árboles de regresión con R.
9.3.- Prunned o podado del Árbol.
9.4.- Árboles de clasificación con R.
9.5.- Conclusión.
TEMA 10. MODELOS ADITIVOS GENERALIZADOS GAM.
10.1.- Introducción.
10.2.- Formulación.
10.3.- Modelos GAM con R.
10.4.- Conclusión.
TEMA 11. ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA.
11.1.- Introducción.
11.2.- Cálculo completo en R. Uno y dos grupos.
TEMA 12. MODELOS SARIMA DE SERIES TEMPORALES.
12.1.- Introducción.
12.2.- Objetivos y usos en las diferentes ciencias.
12.3.- Paquetes a instalar en R.
12.4.- Bibliotecas a abrir en R.
12.5.- Cómo introducir los datos en R.
12.6.- Ejemplo completo:
12.6.1.- Cálculo con R.
12.6.2.- Filtrado lineal.
12.6.3.- Modelos SARIMA:
12.6.3.1.- Identificación del modelo.
12.6.3.2.- Estimación de los parámetros.
12.6.3.3.- Diagnosis.
12.6.3.4.- Predicción.
12.6.3.5.- Test de serie estacionaria.
12.6.4.- Cointegración de Series.
12.7.- Conclusión.
TEMA 13. PARÁMETROS GRÁFICOS.
13.1.- Gráfico plot. Función legend.
13.2.- Recta de regresión.
13.3.- Histograma.
13.4.- Gráfico de cajas.
13.5.- Gráficos de barras con barras de error.
MÓDULO IV. TÉCNICAS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE (40 hrs)
TEMA 1. ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS.
1.1.- Introducción.
1.2.- Análisis de correspondencias bidimensional con R.
1.3.- Análisis de correspondencias múltiple con R.
1.4.- Conclusión.
TEMA 2. ANÁLISIS FACTORIAL.
2.1.- Introducción.
2.2.- Formulación.
2.3.- Análisis factorial con R.
2.4.- Conclusión.
TEMA 3. ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES.
3.1.- Introducción.
3.2.- Formulación.
3.3.- Análisis de componentes principales con R.
3.4.- Representaciones gráficas
3.5.- Conclusión.
TEMA 4. ANÁLISIS DISCRIMINANTE.
4.1.- Introducción.
4.2.- Formulación.
4.3.- Análisis discriminante con R.
4.4.- Validación cruzada.
4.5.- Método de los k vecinos más próximos.
4.6.- Método de los k vecinos más próximos. Validación cruzada.
4.7.- Análisis discriminante. K grupos y clasificación desconocida.
4.8.- Conclusión.
TEMA 5. ESCALADO MULTIDIMENSIONAL.
5.1.- Introducción.
5.2.- Formulación.
5.3.- Escalado multidimensional con R. Métrico y no métrico.
5.4.- Cálculo de matrices.
5.5.- Conclusión.
TEMA 6. ANÁLISIS CLUSTERS.
6.1.- Introducción.
6.2.- Formulación.
6.3.- Análisis clusters con R.
6.4.- Elección del número de clusters.
6.5.- Conclusión.
MÓDULO V. BASES DE DATOS. BIG DATA Y ETL (40 hrs)
TEMA 1. TRABAJO DE BIG DATA Y CUBOS OLAP.
1.1.- OLAP (On-Line Analytical Processing – Procesamiento analítico en línea)
1.1.1.- Los Cubos OLAP
1.1.2.- Gestores de bases de datos con OLAP
1.1.3.- Hechos y dimensiones
1.1.4.- Operaciones OLAP
1.1.4.1.- “Rebanada”
1.1.4.2.- “Dados”
1.1.4.3.- Enrollar
1.1.4.4.- Profundizar
1.1.4.5.- Pivote
Emisión de título
Diploma emitido por la
Secretaría de Educación del Estado de Morelos con número de registro
17DAP57319
En el caso de que el estudiante no sea de la República Mexicana deberá pagar el costo de envío del Diploma.
No. de horas | modalidad
Número de horas: 200 hrs.
Modalidad Presencial
Sábados de 10:00 am a 2:00 pm y de 3:00pm a 6:00 pm
Calle Emiliano Zapata esquina con Mariano Abasolo 156, col año de Juárez C.p. 62748 Cuautla, Morelos.
Tambien contará con un espacio educativo virtual, donde contará con todo el material (pdf, bases de datos, guía didáctica, tareas, video-tutoriales, etc) para sacar el mayor rendimiento a su aprendizaje, con el apoyo personalizado del maestro titular
Docentes del Diplomado
TOMÁS ALBERTO SALMERÓN ENCISO
Maestro en Técnicas Actuales de Estadística Aplicada, con una Especialización en Técnicas Robustas y Avanzadas de Estadística Aplicada y Licenciado en Psicopedagogía por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED – Madrid, España –). Trabajó para el Dpto. de Protección de Cultivos del Instituto de Formación Agraria y Pesquera de Andalucía (IFAPA – Gobierno de Andalucía, España) desarrollando la tarea de asesor en estadística e investigación. Realizó estudios en colaboración con el Comisionado de Energía de la Unión Europea y sus políticas Medioambientales en el año 2014. Especialista en software R, ha realizado publicaciones y desarrollado varios libros de estadística avanzada con software R y temarios para universidades como el Máster de Estadística Aplicada con Software R de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid (España). Actualmente, radica en México, donde imparte formación de posgrado en estadística avanzada con software R para universidades, es asistente de investigación y estadística para proyectos CONACYT, consultor externo para la UNFPA en México y expone en congresos nacionales e internacionales.
MÓNICA LIMA VELA
Maestra en Tecnologías de la Información, especialista en tratamiento de bases de datos con MySQL, programación JAVA, Microsoft Office, Corel Draw, Sony Vega y Plataformas Virtuales, Profesora en la UAEM en las materias tales como Informática e Innovación tecnológica, edición de vídeo entre otros.
Costo
Costo
Inscripción $2,000.00 MXN
Modalidades de Pago:
En una sola exhibición $17,500.00 al 4 de marzo de 2022 (si el pago se hace en una sola exhibición, se condona el pago de inscripción)
En pagos Diferidos
- Primer pago: $3,500.00 MXN del 1 al 10 de marzo de 2022
- Segundo pago: $3,500.00 MXN del 1-5 de abril de 2022
- Tercer pago:$3,500.00 MXN del 1-5 de mayo de 2022
- Cuarto pago: $3,500.00 MXN del 1-5 de junio de 2022
- Quinto pago: $3,500.00 MXN del 1-5 de julio de 2022
Depósito o transferencia
BBVA
PROMOTORA DE FORMACIÓN ASML, S.C.
CUENTA 0113456544
CLABE 012542001134565445
Emisión de factura.
Para emisión de Factura se requiere los siguientes datos al correo: cocid.direccion@gmail.com
1. Nombre completo
2. RFC
3. CFI
4. Dirección completa
5. Correo Electrónico
Requisitos de ingreso
Paso 1
Realizar el pre-registro en el siguiente link. https://www.cocid.mx/diplomado-diseno-de-investigacion/
Paso 2
Entregar la siguiente documentación al correo administracion@cocid.mx
- Comprobante de pago
- Copia de credencial de elector o identificación oficial
- CURP actualizada
- Copia de cédula profesional de licenciatura, Maestría o Doctorado o Copia de Titulo en su caso (Mínimo Nivel Licenciatura)
- Copia de comprobante de domicilio
Junto a lo anterior, se deberán enviar por paqueteria, en los dos primeros meses del comienzo del diplomado,a la dirección “Colegio Científico de Datos”: Calle Emiliano Zapata esquina con Mariano Abasolo 156, Col. Año de Juárez C.P. 62748
- 3 Fotografías tamaño diploma, blanco y negro, ovaladas (5 cm. X 7 cm) con las siguientes características*:
1) -Generales: papel fotográfico con retoque, no brillante.
2) -Mujeres: recogerse el cabello (peinado sencillo), frente y orejas completamente descubiertas, aretes pequeños y sin collares, ropa blanca, poco maquillaje.
3) -Hombres: camisa blanca, corbata, saco color gris o beige (color claro), bigote recortado, sin barba, pelo corto, ningún tipo de arete o collar.
*Las anteriores especificaciones para las fotografías son dictadas desde la DIRECCIÓN GENERAL DE COLEGIO CIENTÍFICO DE DATOS para la Expedición de Diploma oficial por la SECRETARÍA DE EDUCACIÓN DEL ESTADO DE MORELOS (SEEM) con número de registro 17DAP60520 de fecha 06 de diciembre de 2019.
*En el caso de que el estudiante no se encuentre en México le indicaremos personalmente para el envío de documentación.
Requisitos de Egreso
1.-Aprobar todas las tareas, evaluaciones.
2.-Entrega de proyecto final de diplomado.
3.-No presentar adeudos.
Profesor Titular
Diplomado Diseño de Investigación y Análisis de Datos con R
Mtro. Tomás Alberto Salmerón Enciso
Maestro en Técnicas Actuales de Estadística Aplicada, con una Especialización en Técnicas Robustas y Avanzadas de Estadística Aplicada y Licenciado en Psicopedagogía por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED – Madrid, España –). Trabajó para el Dpto. de Protección de Cultivos del Instituto de Formación Agraria y Pesquera de Andalucía (IFAPA – Gobierno de Andalucía, España) desarrollando la tarea de asesor en estadística e investigación. Realizó estudios en colaboración con el Comisionado de Energía de la Unión Europea y sus políticas Medioambientales en el año 2014. Especialista en software R, ha realizado publicaciones y desarrollado varios libros de estadística avanzada con software R y temarios para universidades como el Máster de Estadística Aplicada con Software R de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid (España). Actualmente, radica en México, donde imparte formación de posgrado en estadística avanzada con R para universidades, es asistente de investigación y estadística para proyectos CONACYT, consultor externo para la UNFPA en México y expone en congresos nacionales e internacionales.
INVESTIGADORES INVITADOS
Dr. Miguel Francisco Talavera Rubia
Miguel Talavera Rubia es Investigador Titular en el Centro IFAPA Alameda del Obispo (Córdoba-España) dentro del área de Protección Sostenible de cultivos y especialista en Nematología agrícola. Es Doctor en Ciencias Biológicas por la Universidad de Granada, con una tesis doctoral sobre las estrategias de supervivencia de las poblaciones de nematodos fitoparásitos, en particular la influencia de la anhidrobiosis en la epidemiología de las poblaciones de nematodos fitoparásitos de los secanos cerealistas andaluces. Posteriormente realizó estancias postdoctorales en el International Institute of Parasitology, CABI Reino Unido estudiando la biodiversidad, taxonomía y sistemática de nematodos fitoparásitos en pastizales y secanos andaluces, en el National Agricultural Research Center, Tsukuba, Japón, investigando sobre control biológico de nematodos fitoparásitos, en particular el uso combinado de hongos formadores de micorrizas arbusculares y bacterias parásitas de nematodos, PGPRs y biopesticidas y en el Museo Nacional de Ciencias Naturales-CSIC con estudios sobre biodiversidad de nematodos en pastizales. Sus líneas de investigación actuales se centran en el estudio de la biodiversidad de nematodos edáficos y su uso como indicador de las condiciones ecológicas y del estado de salud del suelo, así como en la epidemiología, estrategias de supervivencia, manejo y control (biológico, físico y químico) de nematodos fitoparásitos. El Dr. Talavera ha publicado más de 100 artículos científicos en revistas especializadas y capítulos de libros, ha dirigido tres tesis doctorales, y ha dirigido 7 proyectos de investigación y colaborado en otros 19.
Dr. José Luis Díaz Hernández
José Luis Díaz Hernández es Dr en Ciencias Geológicas. Ha trabajado como funcionario de la Administración Central del Estado (Mº de Agricultura, ICONA) y de la Junta de Andalucía (España) (Cª Agricultura, IARA e IFAPA).
Su labor institucional ha consistido en líneas generales en:
1. ICONA: Declaración y seguimiento de Espacios Naturales Protegidos: P. Nacional de Doñana, P. de Grazalema, Alcornocales de Cádiz, Marismas del Odiel, y parajes lagunares de especial protección.
2. IARA-IFAPA: investigó dos temas complementarios (área Recursos Naturales):
a) Dinámica del carbono orgánico/inorgánico de suelos semiáridos, obteniendo propuestas que mejoran el cómputo de los stocks de carbono edáfico, y el uso de tecnologías adecuadas para mantener y mejorar su almacenamiento.
b) Dinámica del agua en suelos semiáridos, como motor del almacenamiento del carbono atmosférico en los reservorios edáficos y como recurso agrícola.
En consecuencia, realizó numerosas publicaciones relacionadas con ciencias del suelo, ciencias de la atmósfera, mineralogía, hidrología, y pertenece al staff editorial de diversas revistas.
Dr. Marco Cruz Chávez
El Dr. Marco Antonio Cruz Chávez se graduó como doctor en Ciencias Computacionales en el 2005 y como maestro en Ciencias Computacionales en 1998, ambos grados obtenidos en el Tecnológico de Monterrey, obtuvo su licenciatura en Ingeniería Química en 1991 en la UAEMor.
- Desde Marzo de 2005 trabaja como Profesor-Investigador, es Titular C y definitivo en el Centro de Investigaciones en Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos en Cuernavaca Morelos.
- Ha sido responsable de diecisiete proyectos de investigación con financiamiento (2005-2021).
- Es responsable de la MiniGrid Morelos, donde colaboran cuatro instituciones, la UAEM, la UPEMOR, la UTEZ y el ITVer.
- Imparte clases desde 1989 en licenciatura y posgrado. Ha sido director de tesis de 16 estudiantes de doctorado, 11 de maestría en programas PNPC y 10 estudiantes de licenciatura.
- En el 2005 formó y es el responsable del Cuerpo Académico de investigación “Optimización y Software”, con grado de consolidado.
- Cuenta con perfil PRODEP desde el 2005 y pertenece al Sistema Nacional de Investigadores nivel 2.
- Editor técnico de la revista científica electrónica “Programación Matemática y Software”.
- Ha publicado 41 artículos en revistas indizadas o arbitradas. 30 memorias en extenso.
- Fue integrante del consejo Técnico Ampliado de Informática del CENEVAL.
- En 2020 obtuvo el Reconocimiento Nacional ANUIES-TIC. En la categoría “Innovación de la Gestión mediante las TIC”, al proyecto: “Grid Computacional en el Estado de Morelos para Proyectos de Investigación en e-Ciencia”.
Dr. Valentino Sorani
Originario de Florencia, Italia (1958), estudió la licenciatura en ciencias agronómicas y forestales en la Facultad di Ciencias Agrarias y forestales de la Universidad de Florencia. Obtuvo la maestría en medio ambiente en el Instituto Nacional Agronómico Paris-Grignon, Francia y concluyó con mención honorífica el doctorado en geología aplicada en el mismo instituto. Reside en México desde el año 1988.
La experiencia del Dr. Sorani en el tema de ordenamiento ecológico territorial está ampliamente comprobada por su participación en la elaboración de más de 70 Programas de Ordenamiento Ecológico Territorial en México, a nivel local y a nivel regional entre los cuales destacan los ordenamientos del Suelo de Conservación del Distrito Federal y de los estados de Chiapas, Colima, Morelos, y Guanajuato. Ha sido profesor de la Universidad Autónoma Antonio Narro, del Colegio de Posgraduados de Montecillos, de la Universidad Nacional Autónoma de México y de la Universidad Autónoma Metropolitana-Iztapalapa. Así mismo ha realizado diversos estudios, entre los que destacan el Inventario Forestal Nacional Periódico para la Secretaría de Agricultura y Recursos Hidráulicos y varios sistemas de información geográfica para manejo forestal, inventario de suelo, atlas de riesgos y gestión de Áreas Naturales Protegidas. Para la Secretaría del Medio Ambiente y Recursos Naturales ha sido responsable técnico en la realización del Sistema de Información Geográfica para la Evaluación del Impacto Ambiental (SIGEIA). Desde 1999 funge como responsable del Laboratorio Interdisciplinario de Sistemas de Información Geográfica (LISIG) perteneciente al Centro de Investigación en Biodiversidad y Conservación (CIByC) de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos (UAEM).
A partir del año 2013 ocupa el puesto de presidente de la International Society of Land Planning and Ecological Planning (ISLPEP).
Dra. Stella Vallejo-Trujillo
Doctora en Administración con terminación en Negocios Internacionales. Profesora, consultora de empresas y evaluadora de proyectos en Colombia y México. Miembro
del Sistema Nacional de Investigadores en México. Ponente internacional y autora de artículos científicos, libros y capítulos de libro. Past Presidente de la Fundación
Rotaria del Club Rotario Jardines de Cuernavaca.
Dr. José Antonio Guerrero Enríquez
Biólogo egresado de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos y Doctor en Ciencias por el Instituto de Ecología, A. C. Actualmente Profesor Investigador de Tiempo Completo Titular B de la Facultad de Ciencias Biológicas de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos.
Su investigación se enfoca en el estudio de la biodiversidad, particularmente de especies prioritarias para su conservación. Desde 2010 realiza estudios sobre el conejo zacatuche investigando varios aspectos de su ecología, conducta y genética con el propósito de generar una estrategia integral para su conservación. Además, realiza investigaciones sobre ecología, uso de refugios y genética de murciélagos.
Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, nivel 1. Ha publicado 40 artículos científicos y 8 capítulos de libro. Es integrante del Consejo Asesor de los Parques Nacionales El Tepozteco y Lagunas de Zempoala y miembro de la Asociación Mexicana de
Mastozoología, de la Red Latinoamericana y del Caribe para la Conservación de los Murciélagos y de la American Society of Mammalogists.
Dr. Samir Sayadi Gmada
Samir SAYADI GMADA, es Doctor Ingeniero Agrónomo, por la Universidad de Córdoba (1998) (Economía Agraria y Desarrollo Rural), Máster of Science en Marketing Agroalimentario por el Centro Internacional de Altos Estudios Agronómicos Mediterráneos-Instituto Agronómico Mediterráneo de Zaragoza (CIHEAM-IAMZ) (1993), y Máster en Desarrollo Local de Áreas Rurales y Desfavorecidas por la Universidad de Granada (1996). Actualmente es Investigador Coordinador y Coordinador del Área de Economía de la Cadena Alimentaria del Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera (IFAPA) de la Consejería de Agricultura, Ganadería, Pesca y Desarrollo Sostenible de la Junta de Andalucía.
Desde 1991, ha sido coordinador, investigador principal e investigador en más de 40 proyectos de investigación competitivos y contratos nacionales e internacionales.
Sus actividades de investigación se han centrado en la economía agraria y el desarrollo rural, comercialización agroalimentaria, la multifuncionalidad, la sostenibilidad y la innovación en la agricultura y las zonas rurales, así como en la evaluación de bienes públicos y ambientales y, más recientemente, en bioeconomía circular.
Ha impartido cursos y seminarios en programas de doctorado y máster en universidades españolas y extranjeras.
Es autor o coautor de más de 300 publicaciones en revistas científicas y de divulgación, libros y capítulos de libros científicos y comunicaciones a Congresos nacionales e internacionales. Email: samir.sayadi@juntadeandalucia.es. Página web: https://www.researchgate.net/profile/Samir_Sayadi
Ha sido galardonado con varios premios de investigación de prestigio.
Dr. Manuel Chirosa Ríos
Manuel Chirosa Ríos es Doctor en Ciencias Biológicas, lo que le ha llevado a una gran labor como investigador y a publicar y exponer en Congresos Nacionales e Internacionales. También aportó su gran experiencia en la Dirección de Instituciones Públicas de Investigación en España. Actualmente, trabaja en la creación y patente de un dispositivo en el tema de la Dinamometría Electromecánica Funcional Aplicada, con un equipo de investigación de la Universidad de Granada (España) junto a los Doctores en Ciencias de la Educación Física y el Deporte, el Dr. Luis Javier Chirosa Ríos y el Dr. Ignacio Jesús Chirosa Ríos.
Dr. José Alberto Hernández Aguilar
Doctor en Ingeniería y Ciencias Aplicadas por el Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Master in Business Administration con Mención Honorífica Por la Universidad de Las Américas Campus Ciudad de México, e Ingeniero en Computación por parte de la UNAM. Su experiencia profesional se ha orientado al desarrollo de sistemas de información orientados a la toma de decisiones, análisis de información mediante minería de datos y a la implementación de algoritmos de optimización en Unidades Gráficas de Procesamiento GPUs. Sus líneas de investigación son: “Sistemas de Información para la toma de Decisiones” y “Optimización, procesamiento en paralelo y minería de datos”. Es miembro fundador del Cuerpo Académico de Investigación de Operaciones e Informática de la FCAeI-UAEM -actualmente en consolidación- y responsable durante el periodo 2018-2020, profesor de la carrera de Licenciatura en Informática y miembro del núcleo académico básico del Programa de Maestría en Optimización y Cómputo Aplicado de la UAEM el cual ingresó al Padrón Nacional de Posgrados de Calidad (PNPC) en Abril del 2017. Fue Candidato al SNI del 2010 al 2012. Del 15 Enero de 2014 al 5 de Mayo estuvo a cargo de la coordinación de Investigación y Posgrado de la FCAeI-UAEM. Desde Agosto del 2010 a la fecha se desenvuelve como Profesor Investigador de tiempo completo en la FCAeI-UAEM. El 31 de Mayo del 2016 obtuvo su definitividad como profesor investigador de tiempo completo Titular A en la FCAEI-UAEM. En 2017 realizo un año sabático posdoctoral en el Instituto Nacional de Energías Eléctricas Limpias (INEEL), en la gerencia de Tecnologías de la Información realizando un proyecto que mejorará la seguridad informática de la red del Instituto. Vinculación: al interior de la UAEM con el área de Ciencias e Ingeniería (CIICAP) y el Instituto de Ciencias, y al exterior con la Universidad Politécnica del Estado de Morelos, la Universidad Autónoma de Querétaro, la Universidad Autónoma de Aguascalientes, la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, La Universidad Juárez Autónoma de Tabasco, la Universidad DaVinci y la Universidad Tecnológica de Honduras. De Junio de 2016 a la fecha, junto con su cuerpo académico publicó cuatro artículos de investigación y dos de divulgación, tituló a un alumno de licenciatura en informática de la UAEM, a dos alumnos de maestría en administración de organizaciones, a un alumno de Maestría en Ciencias Computacionales y Tecnologías de la Información, y a 2 alumnos de Doctorado en Sistemas Computacionales, dirigió un proyecto de transferencia de tecnología para la empresa GONET, generó dos base de datos y el libro de Aplicaciones Modernas de Optimización: La experiencia entre cuerpos académicos.
Dr. Juan Castro Rodríguez
Doctor en Ciencias Biológicas por la Universidad de Córdoba en 1994 es investigador titular en conservación de suelos, producción y técnicas de cultivo en el IFAPA, Granada. Tiene numerosas publicaciones y ha participado en numerosos proyectos de investigación financiados por el INIA o el MICIN.
