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SUMMARY:Hackathon Observatorio Copernicus Ecuador
DESCRIPTION:Este hackathon convocando a equipos interdisciplinarios para desarrollar soluciones innovadoras a partir de los datos del programa Copernicus y de la infraestructura de Cómputo de Alto Rendimiento (HPC) de CEDIA\, abordando retos en áreas como cambio climático\, biodiversidad\, transporte\, salud\, gobernanza de datos y transformación digital. \nLa convocatoria para la inscripción de equipos estará abierta del 5 al 15 de marzo. \n\nFecha: 19 y el 20 de marzo.\nLugar:  Hotel Wyndham La Quinta. Avenida De Los Shyris N37-53 y Naciones Unidas.\nDescargar Carta de Sesión de Derechos\nDescargar Aval Institucional Líder de Equipo\n\n  \n\n    Presentaciones
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SUMMARY:CopernicusLAC Panamá Hackathon 2026 - Seguridad alimentaria
DESCRIPTION:Esta hackathon es organizada por el centro CopernicusLAC en Panamá 🌎\, un esfuerzo combinado entre la Unión Europea (a través de DG INTPA) y la Agencia Espacial Europea (ESA) en el marco de la Alianza Digital UE-ALC del proyecto Global Gateway. \nEl Centro Copernicus para América Latina y el Caribe (ALC)\, ubicado en Panamá (CopernicusLAC Panamá)\, es un centro regional que mejorará la resiliencia de los países de América Latina y el Caribe\, apoyando su capacidad de gestión de datos espaciales y su uso estratégico en una región particularmente vulnerable a los fenómenos meteorológicos y a las amenazas geológicas y geomorfológicas inducidas por el cambio climático que tienen un impacto enorme en la seguridad alimentaria. \nLeer mas.
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SUMMARY:EU SPACE NETWORKS 26 GENERAL ASSEMBLY
DESCRIPTION:Dear member of the EU Space Networks\, \nThe European Commission and the EU Space Support Office are pleased to invite you to the 2026 General Assembly of the EU Space Networks: \nThe General Assembly will provide a unique opportunity for Network members to gather\, engage in discussion\, and strengthen cooperation with peers and institutional representatives. \nFollowing last year’s successful introduction of a new tradition\, actively involving members in the organisation of the General Assembly\, we are pleased to continue this approach in 2026. This year’s edition is being co-organised with one of our Cypriot members\, the Eratosthenes Centre of Excellence\, and will take place back-to-back with the EU Space Days\, to be organised on 26 – 27 May 2026 in Nicosia\, Cyprus by the European Commission under the auspices of the Cypriot Presidency of the Council of the EU. Hosting both events in the same city and venue will allow members to conveniently attend both in the same week\, minimising travel logistics. \nWhy Attend in Person? \nWhile the event will be livestreamed and recorded for those unable to join\, we strongly encourage members in-person participation for them to fully benefit from both the General Assembly and the EU Space Days. By attending in person\, you will be able to: \n\nBuild and strengthen meaningful connections with fellow members and institutional representatives during dedicated networking moments.\nEngage directly in interactive discussions and live Q&A sessions.\nTake advantage of the synergies created by the back-to-back organisation of the EU Space Days and the General Assembly\, contributing to the strategic exchanges which will be taking place during the Presidency semester.\nExperience the unique atmosphere of Nicosia\, which we hope will inspire meaningful dialogue and memorable interactions.\n\nThe General Assembly will start in the afternoon of Wednesday\, 27 May\, and conclude at lunch time on Thursday\, 28 May. Further details on the agenda will be shared soon. \nHow to register \nConfirm your participation by 3 May 2026 via the registration here.
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SUMMARY:Procesamiento Escalable de Datos Copernicus desde Google Earth Engine hasta Entornos de Supercomputación
DESCRIPTION:Duración: 12 horas.\nInstructor: César Álvarez\nHorario: Sábados y domingos de 08:00 am a 13:00 pm\nInscribirse: aquí. \nEste curso en modalidad en línea ofrece una formación integral sobre el procesamiento escalable de datos de observación de la Tierra del programa Copernicus\, integrando Google Earth Engine (GEE)\, flujos de trabajo en Python y conceptos de computación de alto rendimiento (HPC).  \nEl curso combina fundamentos conceptuales con ejercicios prácticos orientados al diseño de flujos de trabajo reproducibles y escalables para análisis a escala nacional\, incluyendo integración multisensor\, manejo de datos de alta dimensionalidad (por ejemplo\, embeddings satelitales)\, aprendizaje automático y procesamiento eficiente de ráster.  \nEstá dirigido a investigadores\, estudiantes de posgrado y personal técnico que trabajen con datos geoespaciales y que deseen fortalecer sus capacidades en análisis de grandes volúmenes de datos satelitales. \nObjetivos:\n \n\nComprender la estructura y servicios principales del programa Copernicus. \nProcesar datos multisensor utilizando Google Earth Engine de manera eficiente. \nDiseñar pilas de variables (feature stacks) integrando datos atmosféricos\, ópticos\, radar y climáticos. \nAplicar estrategias de reducción de dimensionalidad en datos de alta complejidad. \nEntrenar modelos de aprendizaje automático (XGBoost\, MLP) para aplicaciones geoespaciales. \nImplementar predicción ráster utilizando procesamiento por bloques (block processing). \nDiseñar flujos de trabajo paralelizables compatibles con entornos HPC.\nConstruir pipelines completos para modelamiento a escala nacional utilizando datos Copernicus. \n\nMetodología:\n \n\nSesiones en vivo con interacción directa.\nDemostraciones prácticas en Google Earth Engine.\nEjercicios aplicados en Python (Google Colab).\nAnálisis de casos reales.\nDiscusión técnica y diseño de flujos de trabajo.\n\nRequisitos: \n\nCuenta de Google (Gmail).\nConocimientos en Python.\nConocimientos básicos de SIG o percepción remota.\nConexión estable a internet.\n\n\nTemario y Cronograma \nBig Data en Copernicus y necesidad de HPC \n\nEstructura del programa Copernicus.\nMisiones Sentinel (S1\, S2\, S3\, S5P).\nERA5-Land y servicios climáticos.\nResolución espacial vs volumen de datos.\nRetos del Big Data en observación de la Tierra.\n¿Cuándo es necesario HPC?.\n\nGoogle Earth Engine como plataforma distribuida \n\nModelo computacional de GEE.\nProcesamiento server-side vs client-side.\nFiltrado y composiciones eficientes.\nOptimización de scripts.\n\nIntegración multisensor \n\nIntegración de Sentinel-1\, Sentinel-2\, Sentinel-5P.\nIncorporación de ERA5-Land.\nArmonización de proyecciones y resoluciones.\nEstrategias de construcción de feature stacks.\n\nEstrategias de exportación y transferencia de datos \n\nLimitaciones de exportación en GEE\nEstrategias de macro-tiling\nExportación a Cloud Storage vs Drive\nDiseño de pipelines GEE → HPC\n\nDatos de alta dimensionalidad y embeddings \n\nComprensión de datasets multibanda (ej. 64 bandas)\nRedundancia y complejidad dimensional\nIntroducción a PCA\nSelección de variables y reducción de dimensionalidad\n\nPreparación de datos para Machine Learning \n\nEstrategias de muestreo\nExtracción de variables desde GEE\nManejo de valores faltantes\nNormalización de variables\n\nMachine Learning aplicado a datos Copernicus \n\nRegresión y clasificación\nXGBoost en modelamiento geoespacial\nRedes neuronales (MLP)\nValidación cruzada espacial\nMétricas de evaluación (R²\, RMSE\, MAE)\n\nInferencia ráster escalable \n\nLimitaciones del procesamiento pixel a pixel\nProcesamiento por bloques (window-based)\nPredicción eficiente en memoria\nReconstrucción de mosaicos\nCuellos de botella en I/O\n\nProcesamiento paralelo y conceptos HPC  \n\nProcesamiento secuencial vs paralelo \nEstrategias de partición espacial \nLógica de procesamiento por lotes \nEstimación de tiempos de ejecución \n\nDiseño de flujo de trabajo nacional  \n\nDiseño de pipeline completo EO → ML → HPC \nIdentificación de cuellos de botella \nEstimación de almacenamiento y tiempos \nReproducibilidad y documentación \n\n 
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