Recursos Naturales

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Podemos utilizar la ciencia de datos para modelar cualquier recursos naturales en su estado original. Esto implica modelos estadísticos avanzados para comprender mejor los recursos naturales, en si mismos, y los efectos orgánicos del entorno natural en la vida humana. 

Durante estas dos primeras décadas del siglo XXI hemos visto el agotamiento de muchos de los recursos naturales del mundo, junto con un aumento insostenible del desperdicio debido a la expansión de las actividades económicas.

El estudio de la gestión sustentable de recursos naturales ha atraído la atención tanto de empresarios como de académicos. No obstante, los sistemas naturales se caracterizan por su complejidad ecológica, y por ello lograr una gestión sostenible de los recursos requeriría una comprensión amplia y sistemática de los vínculos e interacciones entre los diferentes procesos y datos dentro del sistema. 

En lugar de intuiciones, el Big Data ha facilitado la toma de decisiones con mayor precisión basadas en las evidencias que proveen los datos masivos. Esto se debe a que los datos a pequeña escala tienen limitaciones para explicar las complejidades de los sistemas naturales de manera integral, mientras que los macrodatos pueden proporcionar una comprensión holística y con ello facilitar el logro de una gestión sostenible. 

Sin embargo,  la incursión a través del vasto y complejo laberinto de estos datos, y cómo extraer e integrar con sentido información de, por ejemplo, resultados laboratorio, ensayos de campo, datos de suelo, bosque , datos climático, pesquerías, agua dulce, alimentos, desechos, etc., sigue siendo un gran desafío para empresas y académicos/investigadores.

En NEWENCODE tenemos las competencias, habilidades, enfoques y recursos complementarios que necesita para alcanzar los objetivos de su proyecto, laboratorio, centro de investigación, o empresa. Trabajando juntos, desarrollaremos pipelines de procesamiento de datos, herramientas estadísticas y computacionales para administrar y analizar sus datos, mientras que al mismo tiempo educamos a sus estudiantes y/o a su equipo en el arte de analizar datos.