
Federico Bayle
Cofundador y COO de Dymaxion LabsEs licenciado en Economía y magíster en Data Mining y Machine Learning (UBA). Cofundó Dymaxion Labs, una empresa que aplica machine learning a imágenes satelitales, donde hoy es COO.
LinkedInEl mismo contenido de la Carrera, grabado, para que la hagas a tu ritmo y desde donde estés. Además tenés una clase mensual de seguimiento con mentoría profesional.
Regalo Python para GIS de regalo. Precio y regalo válidos hasta el 30/11.
Datos publicados en geodojo.ai al 11/11/2026.
Clase práctica de grillas hexagonales H3: cómo agrupar datos puntuales en hexágonos y armar un mapa interactivo con Python en Google Colab.
La Carrera on demand tiene el mismo contenido que la Carrera en vivo, grabado. Vos decidís cuándo y cuánto avanzar, y una vez por mes te encontrás en vivo con el equipo para hacer seguimiento.
Las clases están grabadas y disponibles desde el 16/11. Las mirás cuando te quede cómodo, las pausás y las repetís.
Tenés acceso a todo el contenido y los materiales durante seis meses, ideal si estás en otra zona horaria o con poco tiempo.
Una vez por mes hay una clase en vivo con ejemplos y mentoría profesional, para destrabar dudas y ordenar tu avance.
Al completar la Carrera recibís un certificado auditable, para sumar a tu CV y a tu perfil de LinkedIn.
Hacé clic en cada módulo para ver los temas. Avanzás desde el procesamiento de datos hasta los modelos de deep learning, y cerrás con un proyecto propio.
Arrancás por la base: cómo leer, limpiar y combinar datos vectoriales y raster con Python, y cómo sacarles información a las imágenes satelitales.
Aplicás machine learning a datos geoespaciales: cuándo usar cada modelo, cómo validarlo y cómo ajustarlo.
Entrenás modelos de deep learning con Keras para clasificar, segmentar y detectar objetos en imágenes satelitales y de drones.
Cerrás la Carrera con un proyecto que junta todo lo que aprendiste y te sirve para mostrar en tu portfolio.
Los módulos de Data Processing, Machine Learning y Deep Learning son los mismos de la Carrera en vivo.
Las herramientas más usadas en el procesamiento de datos geoespaciales. Tocá cada una para ver dónde la usás en la Carrera.
Un equipo de profes que usan estas herramientas todos los días en investigación, consultoría e industria.

Es licenciado en Economía y magíster en Data Mining y Machine Learning (UBA). Cofundó Dymaxion Labs, una empresa que aplica machine learning a imágenes satelitales, donde hoy es COO.
LinkedIn
Es licenciado en Biología (UADER) y becario doctoral del CONICET. Trabaja como especialista GIS en el Centro Regional de Geomática de la UADER, con experiencia en Python y Google Earth Engine.
LinkedInEs docente del Track de Métodos Cuantitativos y Ciencias Sociales Computacionales de la Escuela IDAES (UNSAM) y formó parte del equipo del SICSS Buenos Aires 2026, el instituto de ciencias sociales computacionales organizado por el laboratorio Factor Data.
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Es licenciado en Urbanismo y especialista en Cartografía Temática (UNGS), y cursa la maestría en Economía Urbana de la UTDT. Es consultor en la Fundación Bunge y Born.
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Es consultor en Keep Growing, donde trabaja en automatizaciones y agentes de IA con Python, y en Geodojo da clases de Python geoespacial.

Es magíster en Física (UBA) y trabaja como ingeniero de software Python en Struck Studio.
Es ingeniero ambiental de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM). Le interesan las problemáticas de contaminación y cambio climático, y le apasionan la programación y la ciencia de datos, que usa para desarrollar productos que mejoren la gestión de los recursos naturales y la predicción de riesgo.
Al completar la Carrera recibís un certificado auditable que valida tus competencias como Geo Data Scientist, para sumar a tu CV y a tu perfil de LinkedIn.
Además de las clases, entrás a una comunidad de profesionales geoespaciales y tenés a mano las búsquedas laborales del sector.
La comunidad Geodojo es un grupo de WhatsApp con más de 400 profesionales geoespaciales de toda Latinoamérica, con grupos por tema como Python, QGIS, machine learning y datos. Ahí compartís dudas, recursos y experiencias, y recibís respuestas de profes y pares.
Para las consultas del curso tenés además la clase mensual de seguimiento.
Conocé la comunidadEn el portal de empleos de Geodojo publicamos búsquedas de SIG, Python, teledetección y machine learning en Latinoamérica y España, y se actualiza de forma periódica. Las empresas del sector publican ahí sus búsquedas para llegar a la comunidad.
Ver las búsquedasOpiniones publicadas en geodojo.ai y respuestas de la encuesta final de alumnos de la Carrera.
Me parece que los contenidos están muy bien, muy actuales creo. Encontré un curso muy prolijo, ordenado, bien diseñado en general, desde la "estructura" del curso hasta los contenidos, los cuales van confluyendo hacia el final del curso. Los ejercicios prácticos de cada clase están muy bien, me resultaron muy importantes para practicar.
Lo que más me gustó fue la sección de Deep Learning, en especial la aplicación de YOLO para videos. Considero que es un campo muy interesante. Con respecto a imágenes satelitales, me quedo con la división de tiles y el trabajo con ellos.
Además de los contenidos me pareció muy buena la forma de interacción, tanto mediante discord como la pronta respuesta de dudas mediante mail.
Los casos y los notebooks desarrollados, incluyendo las imágenes para replicar los casos.
Lo que más valoro es el discord! Poder hacer consultas directas a los profes y tener sus sugerencias rápidamente me ayudó mucho. También tener la posibilidad de ver las clases grabadas, me gustaría que el acceso quede durante un tiempo más para poder completarlas. Yo particularmente no podía verlas en vivo en ese horario.
Me gustó el encare, la adaptabilidad a diferentes puntos de utilidad del curso y, sobre todo, la buena disponibilidad de los docentes para con los alumnos.
Lo mejor fueron las explicaciones detalladas de lo códigos que se mostraban, aclaró un montón de dudas.
En general es un buen curso, tanto para principiantes como para gente ya iniciada que necesita refrescar conceptos. Siempre se aprende algo nuevo.
Me gustaron el contenido y la descripción detallada de los ejemplos así como la experiencia del profesor para resolver las inquietudes. Para mejorar, sería necesario definir unas tareas sencillas calificables independiente que hayan ejercicios a desarrollar.
El TP final fue entretenido de hacer, además de que consolidé varias ideas del último módulo.
Lo que más me gusto del gusto es la atención a las explicaciones del profesor Federico.
Las aplicaciones reales de los profesores.
Me gustó el contenido, aunque faltaron más ejemplos para entender mejor los temas.
Los tópicos, muy actuales.
Me gustó conocer los conceptos involucrados en el uso de redes neuronales y los pasos para desarrollar un modelo
Lo que más me gustó es que las clases estaban bien armadas a pesar de la dificultad de los temas se lograba entender. Capaz era muy ambicioso el programa. Pero en realodad no lo vi tan problemático.
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Los precios están en USD, pero pagás en tu moneda local con dLocal: el checkout te pide el país.
¿Problemas para pagar o preferís hablarlo? Escribinos por WhatsApp.
Con la Carrera on demand te llevás el curso Python para GIS (clases grabadas). No tenés que hacer nada: te damos de alta cuando se confirma tu pago. Después se va a vender por separado a USD 30.
Si recién arrancás con Python, te sirve como base para llegar mejor a la Carrera.
Son grabadas: es el mismo contenido de la Carrera en vivo, para que lo hagas a tu ritmo. Además tenés una clase mensual de seguimiento en vivo con mentoría profesional.
La Carrera on demand está disponible desde el 16/11/2026 y tenés 6 meses de acceso al contenido.
Los módulos de Data Processing, Machine Learning y Deep Learning son los mismos. La diferencia es que en on demand las clases están grabadas y avanzás a tu ritmo.
Conocimientos básicos de Python y manejo básico de QGIS para datos geográficos. No hace falta experiencia previa en machine learning ni en deep learning. Y si tenés que reforzar Python, hasta el 30/11 te llevás Python para GIS de regalo.
Sí, al completar la Carrera recibís un certificado auditable.
Pagás con dLocal en tu moneda local. Podés elegir USD 135 de contado o 6 cuotas de USD 25 (total USD 150).
Precio y regalo válidos hasta el 30/11.
USD 135 de contado o 6 cuotas de USD 25, con Python para GIS de regalo. Precio y regalo válidos hasta el 30/11.