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El análisis de datos satelitales en R, combinado con técnicas de Machine Learning, abre nuevas oportunidades para interpretar y aprovechar la información geoespacial. En este tutorial se abordarán aplicaciones prácticas utilizando R para procesar y analizar imágenes satelitales. Se demostrará cómo aprovechar librerías especializadas en R, como raster, sf y caret, para manipular datos espaciales y construir modelos predictivos. El uso de Machine Learning permitirá identificar patrones en grandes conjuntos de datos satelitales, aplicando algoritmos como árboles de decisión, SVM y Random Forest. Se destacarán ejemplos reales en campos como la agricultura de precisión, monitoreo ambiental y detección de cambios en la superficie terrestre. La presentación enfatizará la importancia de integrar datos satelitales en la toma de decisiones y cómo estas técnicas permiten un análisis más eficiente y preciso de nuestro entorno desde el espacio. Tutora Tengo una maestría en estadística por la Universidad Federal de Rio Grande do Sul, Brasil, cuento con más de 5 años al mundo de los datos y la investigación. Actualmente soy estudiante becada en el doctorado en Estadística con enfoque en Ciencia de Datos en la Universidad de São Paulo, Brasil. Mi especializo en modelos de series de tiempo y de clasificación en Machine Learning. Además, he escrito artículos sobre modelos predictivos y clasificación, y he tenido el honor de ganar el Concurso Internacional del Massachusetts Institute of Technology (MIT) en el 2020, fui dominada para el Women That Build Awards como Mujer destacada en Datos por Globant en el 2022, fui Expomentora en el NASA Space Apps Challangue Perú en el 2023, ganadora de los Clubes de Ciencia Brasil 2020 y ganadora como mejor trabajo de investigación del programa "Clean Water Science Network" de la Universidad de Texas, USA. Fundadora de la comunidad de datos Women in Datalab, Top Voice Data Science en Linkedln e influencer de data con el nombre de "Datos con Gladys" y "Gladys Data Club".