La meteorología actual no solo estudia la dinámica atmosférica para comprender el planeta, sino que se ha vuelto una pieza clave para mitigar los efectos del cambio climático mediante la planificación de recursos. Sin embargo, la precisión de los instrumentos modernos genera un volumen de información tan masivo que resulta inmanejable para la mente humana. Por ello, la Ciencia de Datos se ha convertido en un aliado indispensable, permitiendo a los científicos procesar grandes bases de datos de manera eficiente. Bajo esta premisa, el presente libro propone un puente entre ambas disciplinas. A través de sus ocho capítulos, la obra transita desde los conceptos fundamentales de la atmósfera hasta el uso práctico de herramientas modernas como Python y el aprendizaje automático. Sin detenerse en excesivas complejidades computacionales, el texto demuestra cómo el Big Data abre nuevas fronteras para el estudio de los fenómenos climáticos, ofreciendo un enfoque aplicado para transformar los datos en conocimiento estratégico.
Autores
Amalia Isabel Escudero Villa
Cristina Estefanía Ramos Araujo
Iván Fabricio Chávez Velasco
Visualizador en línea
AUTORES
Autor 1: Amalia Isabel Escudero Villa
Doctora en Estadística Matemática y Aplicada. Máster Universitario en Estadística Matemática y Aplicada. Magister en Matemática Básica. Ingeniera en Estadística Informática. Docente de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Investigadora Junior de la ESPOCH, Investigadora en el Grupo de Energías Alternativas y Ambiente GEAA. Autora de varios artículos científicos. Coordinadora de la carrera de Matemática.
Autor 3: Iván Fabricio Chávez Velasco
Magister en Matemática aplicada con mención en Matemática Computacional. Graduado de Físico. Técnico de investigación de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Forma parte del grupo de investigación de Energías Alternativas y Ambiente GEAA.
Autor 2: Cristina Estefanía Ramos Araujo
Master of Science in Applied Mathematics. Master Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics and Big Data. Ingeniera en Estadística Informática. Docente de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Investigadora en el Grupo de Energías Alternativas y Ambiente GEAA.
Autor 1: Amalia Isabel Escudero Villa
Docente Investigador
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Correo Electrónico: aescudero@espoch.edu.ec
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4506-932X
Autor 3: Iván Fabricio Chávez Velasco
Docente Investigador
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Correo Electrónico: fabricio.chavez@espoch.edu.ec
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2650-0145
Autor 2: Cristina Estefanía Ramos Araujo
Docente Investigador
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Correo Electrónico: cristina.ramos@espoch.edu.ec
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8644-5814