Webinar detail / Detalle del Webinar
Webinar abierto: Análisis de componentes principales (ACP) de datos de química de agua con Python
Hay varias formas de analizar la correlación entre los componentes químicos, sin embargo, los métodos para agrupar muestras de agua para analizar su fuente, grado de contaminación o reacciones químicas no están bien desarrollados o no están bien estandarizados. Hemos desarrollado un caso aplicado de Análisis de Componentes Principales (ACP) para muestras de agua del conjunto de datos utilizado para identificar las causas de la alta concentración de uranio en el Valle de San Joaquín, California, EE. UU. Este seminario web cubrirá todos los pasos involucrados en el análisis de ACP con Python en Jupyter notebook junto con un análisis de agrupamiento aglomerativo, el webinar cubrirá también una comparación de muestras relacionadas en un dendograma con su posición en la gráfica de ACP.
Instructor / Instructor:
Saul Montoya M.Sc.
Hidrogeólogo - Modelador Numérico
Saul Montoya es Ingeniero Civil graduado de la Pontificia Universidad Católica del Perú en Lima con estudios de postgrado en Manejo e Ingeniería de Recursos Hídricos (Programa WAREM) de la Universidad de Stuttgart con mención en Ingeniería de Aguas Subterráneas y Hidroinformática. Él domina las herramientas de modelamiento para el cálculo del flujo y transporte de contaminantes en condiciones estáticas y dinámicas, además de los códigos para el modelamiento de la zona vadosa / no saturada. También es capaz de interactuar los modelo hidrogeológicos con modelos hidrológicos y con modelos de gestión del agua.
Language / Lenguaje:
Español
Event date / Fecha del evento:
Martes 01 de Marzo del 2022 6:00 p.m. Hora de Lima
Hosted by / Organizado por:
Gidahatari
Stream link / Enlace de transmisión:
https://meet.google.com/vrd-qrnx-kwiInput data / Datos de entrada:
https://owncloud.hatarilabs.com/s/17guKP4OU6TnUCU
Additional instructions / Instrucciones adicionales:
Password para bajar los datos de ingreso: Hatarilabs. Necesitas Anaconda instalado en tu computadora: https://www.anaconda.com/products/individual .