University College London (UCL)

Maestría en Ecología y Ciencia de Datos

Enseñando y aprendiendo

Aprenderá a través de un amplio conjunto de enfoques de enseñanza, que incluyen conferencias, seminarios que incorporan aprendizaje basado en problemas, debates grupales, mapas conceptuales, talleres centrados en tareas, experiencia práctica y aprendizaje reflexivo.

Se le evaluará a través de una variedad de enfoques tanto formativos como sumativos que incluyen informe de estudio de caso, presentación de video individual, presentación/presentación grupal, propuesta de subvención, resumen reflexivo (grupal e individual), comunicación científica y un proyecto de investigación final desarrollado en colaboración con académicos UCL y/o con un socio del programa.

Aproximadamente 300 horas de contacto con aproximadamente 1200 horas de aprendizaje autodirigido.

Aproximadamente de 8 a 12 horas presenciales semanales durante el período lectivo, con un total de 35 a 50 horas semanales de estudio (incluyendo el autoaprendizaje). El tiempo presencial puede aumentar a 30-35 horas semanales durante el trabajo de proyecto a tiempo completo, y el tiempo de autoaprendizaje se reducirá en consecuencia.

Módulos

Tiempo completo

En el primer trimestre, cursarás dos módulos principales que cubren (i) los aspectos fundamentales de la teoría ecológica, diseño de encuestas y muestreo, detección y tecnología de sensores y sus aplicaciones ecológicas; (ii) diseño experimental, técnicas de campo, recopilación de datos, visualización, gestión y análisis.

También podrás desarrollar tus habilidades interdisciplinarias eligiendo un módulo opcional; habrá una selección de módulos disponibles, incluida una opción para especializarse en Ciencia Ciudadana.

En el segundo trimestre, desarrollarás e integrarás habilidades aplicadas en diversas actividades impartidas en tres módulos. Explorarás el uso, el diseño y la implementación de diferentes sistemas de detección y te familiarizarás con distintos tipos de hardware y sus modalidades.

Luego, mejorarás tus habilidades computacionales y analíticas utilizando datos ambientales, incluidos los recopilados de los sensores que has implementado en el Parque Olímpico Queen Elizabeth, y aplicarás diferentes técnicas y análisis para explorar, comprender y desarrollar conocimientos a partir de tus resultados.

También realizarás un módulo opcional más de una selección, que nuevamente incluirá una opción para especializarte en Ciencia Ciudadana.

Finalmente, combinarás tus habilidades analíticas y de hardware mientras trabajas en equipo para abordar un problema de biodiversidad y/o medio ambiente del mundo real y desarrollar su solución.

El tercer trimestre está dedicado a tu proyecto de investigación. Con el apoyo académico de expertos en la materia, desarrollarás una pregunta original con académicos UCL o en colaboración con socios de la industria. Para responderla, te basarás en lo aprendido y la experiencia del primer y segundo trimestre.

Dependiendo del proyecto, es posible que puedas desarrollar tu pregunta de investigación directamente a partir del trabajo que completes en el módulo Nature-Smart Challenge.

Además, los talleres semanales dirigidos por estudiantes y facilitados por tutores le brindarán una plataforma para discutir los temas centrales en la realización de investigaciones sobre ecología y ciencia de datos, y explorar y resolver los desafíos que enfrenta en su propio trabajo de proyecto de investigación en colaboración con sus compañeros.

Si su proyecto de investigación está supervisado total o conjuntamente por un socio, se espera que pase tiempo de investigación en las instalaciones del socio (por ejemplo, NHM está ubicado en South Kensington, ZSL está ubicado en Regent's Park).

De manera similar, si su proyecto de investigación está supervisado por un miembro del personal académico con sede en Bloomsbury, necesitará pasar tiempo en este campus.

Medio tiempo

Año uno:
En el primer trimestre, tomarás un módulo básico (Fundamentos en ecología y monitoreo ecológico), que cubre los aspectos fundamentales de la teoría ecológica, el diseño de encuestas y muestreo, la detección y la tecnología de sensores y sus aplicaciones ecológicas.

También podrás desarrollar tus habilidades interdisciplinarias eligiendo un módulo opcional (Fundamentos de la ciencia ciudadana o, sujeto al horario, un módulo basado en Bloomsbury (Generación y mantenimiento de la biodiversidad; Ecología del comportamiento para el Antropoceno o Comunicaciones científicas para biólogos).

En el segundo trimestre, cursarás un módulo básico (Tecnología para la Naturaleza), en el que desarrollarás habilidades aplicadas y explorarás el uso, diseño e implementación de diferentes sistemas de detección. Además, te familiarizarás con los distintos tipos de hardware y sus modalidades, implementando sensores en el Parque Olímpico Reina Isabel. También podrás elegir entre otros módulos opcionales, como Diseño y Gestión de Ciencia Ciudadana.

El tercer trimestre está dedicado a tu proyecto de investigación. Con el apoyo académico de expertos en la materia, desarrollarás una pregunta original con académicos UCL o en colaboración con socios de la industria. Para responderla, te basarás en lo aprendido y la experiencia de los trimestres primero y segundo, y asistirás a una serie de talleres impartidos por tutores y dirigidos por estudiantes.

Estos le brindarán una plataforma para discutir los temas centrales en la realización de investigaciones sobre ecología y ciencia de datos, y explorar y resolver los desafíos que enfrenta en su propio trabajo de proyecto de investigación en colaboración con sus pares.

Año dos:
En el primer trimestre, tomarás un módulo central, Métodos computacionales en investigación de biodiversidad, que te presentará el diseño experimental, las técnicas de campo, la recopilación de datos, la visualización, la gestión y el análisis.

En el segundo trimestre, desarrollarás e integrarás habilidades aplicadas del módulo “Tecnología para la naturaleza” del primer año en una variedad de actividades impartidas en otros dos módulos (IA para el medio ambiente, Nature-Smart Challenge).

Primero, en 'Al for the Environment' desarrollarás tus habilidades computacionales y analíticas usando datos ambientales, incluidos los recopilados de sensores implementados en el Parque Olímpico Queen Elizabeth, y aplicarás diferentes técnicas y análisis para explorar, comprender y desarrollar conocimientos a partir de tus resultados.

Finalmente, en “Nature-Smart Challenge”, combinarás tus habilidades analíticas y de hardware mientras trabajas en equipo para abordar un problema de biodiversidad y/o ambiental del mundo real y desarrollar su solución.

En el tercer trimestre, completarás el Desafío Nature-Smart y continuarás con tu proyecto de investigación. Con apoyo académico, profundizarás en tu pregunta original con académicos UCL o en colaboración con socios del sector, aprovechando el aprendizaje y la experiencia del primer y segundo año.

Una selección adicional de talleres dirigidos por estudiantes y facilitados por tutores le brindará la plataforma para discutir, explorar y resolver los desafíos que enfrenta en su propio trabajo de proyecto de investigación en colaboración con sus pares.

Tanto para el primer como para el segundo año, si su proyecto de investigación está supervisado total o conjuntamente por un socio, deberá realizar su investigación en las instalaciones del socio (por ejemplo, el NHM se encuentra en South Kensington y el ZSL en Regent's Park). De igual manera, si su proyecto de investigación está supervisado por un miembro del personal académico de Bloomsbury, deberá realizar su investigación en este campus.

Módulos obligatorios

• Métodos computacionales en la investigación de la biodiversidad
• Fundamentos de ecología y monitoreo ecológico
• Tecnología para la Naturaleza
• IA para el medio ambiente
• Desafío Nature-Smart: Ciencia de datos
• Proyecto de investigación de maestría en ecología y ciencia de datos

Módulos opcionales

• Ecología del comportamiento para el Antropoceno
• Comunicación científica para biólogos
• Generación y mantenimiento de la biodiversidad
• Fundamentos de la ciencia ciudadana
• Fundamentos de la naturaleza y el diseño urbano respetuoso con el clima
• Dinámica de la biodiversidad en un planeta cambiante

Tenga en cuenta que la lista de módulos que se presenta aquí es orientativa. Esta información se publica con bastante antelación a la inscripción y el contenido y la disponibilidad de los módulos están sujetos a cambios.

Los estudiantes cursan módulos por un total de 180 créditos. Al completarlos, obtendrán una Maestría en Ecología y Ciencia de Datos.

Trabajo de campo

Durante el primer trimestre, se imparte un curso de prácticas de campo de una semana en el Parque Olímpico Reina Isabel, donde se encuentra el campus este UCL . Pasarás mucho tiempo al aire libre, así que te recomendamos llevar ropa impermeable, calzado resistente y botas de agua, si las tienes.

Lo que este curso te aportará

La Maestría en Ecología y Ciencia de Datos se ha desarrollado para abordar la urgente necesidad de ecólogos que puedan aprovechar el poder computacional en constante evolución y las herramientas de inteligencia artificial para monitorear, administrar y conservar nuestros preciosos ecosistemas y poblaciones de vida silvestre.

Únase a este programa muy popular de un año para crear un conjunto de herramientas completo para implementar todo el ciclo de vida del análisis ecológico.

Lo que puedes ganar con este curso:

• Estudie en el Laboratorio de Personas y Naturaleza de UCL en el Parque Olímpico Reina Isabel, parte del Centro de Investigación sobre Biodiversidad y Medio Ambiente, que está integrado en Genética, Evolución y Medio Ambiente UCL .
• UCL ocupa el sexto puesto a nivel mundial en Biociencias (QS Rankings by Subject 2024).
• Desarrollar la experiencia necesaria para implementar las últimas herramientas y tecnologías en diseño de muestreo, monitoreo, diseño de sensores, programación estadística, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, para abordar los desafíos ecológicos y ambientales en toda la sociedad.
• Obtenga experiencia en el mundo real a través de colaboraciones con el Museo de Historia Natural y la Sociedad Zoológica de Londres, y oportunidades de proyectos con socios de la industria como Chirrup.ai, Centro de Ecología e Hidrología del Reino Unido (UKCEH), Biodiversify Ltd, East London Waterworks, Google y Microsoft.
• Planifique y lleve a cabo una investigación independiente exhaustiva y desarrolle las habilidades para informar sus hallazgos a una variedad de audiencias.
• Construya el programa en torno a los aspectos de la ecología y la ciencia de datos que más le interesen, con especializaciones opcionales en áreas como la ecología del comportamiento, la comunicación científica y el diseño urbano respetuoso con la naturaleza.
• Obtenga experiencia práctica en diseño e implementación a través de un proyecto de campo de una semana de duración en el Parque Olímpico Queen Elizabeth.
• Salga bien equipado para aplicar su buscada combinación de habilidades y experiencia en carreras basadas en la conservación o la ciencia de datos en el gobierno, organizaciones benéficas y consultorías ambientales, organizaciones no gubernamentales (ONG) o para realizar un doctorado.

La base de tu carrera

Esta maestría le brindará una amplia base de conocimientos y un conjunto de habilidades especializadas tanto en ciencias ecológicas como en ciencias de datos: una combinación poco común y muy valorada que le resultará de gran utilidad para una carrera significativa.

Estarás capacitado para trabajar en cualquier organización que utilice, o desee utilizar, la ciencia de datos para abordar desafíos ambientales o sociales, incluyendo grupos ambientales, de restauración o conservación, ONG, empresas tecnológicas y startups, agencias gubernamentales locales o centrales, museos y empresas de ingeniería. Algunos estudiantes se especializan aún más cursando un doctorado en ciencia de datos o ecología.

Empleabilidad

Existe una demanda cada vez mayor de científicos con experiencia en herramientas tecnológicas, estadísticas y computacionales de vanguardia para resolver los desafíos ecológicos de la actualidad.

Con un conjunto de habilidades multidisciplinarias, habilidades de gestión de proyectos, conocimiento profundo y experiencia práctica en trabajo de campo e investigación independiente, estará listo para unirse a la próxima generación de biólogos expertos en datos que impulsan el progreso en este campo crítico en el tiempo.Redes

Tendrás oportunidades regulares de conectarte, colaborar y construir contactos profesionales como parte de tu maestría.

• Establecer redes con estudiantes y académicos de dentro y fuera de la facultad en seminarios de investigación divisionales, departamentales y de otros tipos.
• Participe en la serie de seminarios en el Museo Nacional de Historia y la Sociedad Zoológica de Londres, y únase a eventos sociales regulares organizados por y dentro de las tres instituciones asociadas.
• Trabaje y establezca redes con profesionales de la industria involucrados en el módulo Nature-Smart Challenge, desde consultorías ambientales, ONG de vida silvestre, grupos comunitarios locales y gobiernos locales.
• Participe en eventos profesionales a través de UCL Careers durante el año académico y mejore sus habilidades de redacción de CV y entrevistas.
• Conozca a los ex alumnos para escuchar sobre sus experiencias y cómo el curso los ha ayudado a progresar en sus carreras.