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Los productos grillados de PISCO son conjuntos de datos que contiene información meteorológica de todo el Perú como precipitación, evapotranspiración, temperatura medias y extremas en una grilla rectangular de resolución espacial 0.1 grados.

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In the first course of the Deep Learning Specialization, you will study the foundational concept of neural networks and deep learning. By the end, you will be familiar with the significant technological trends driving the rise of deep learning; build, train, and apply fully connected deep neural networks; implement efficient (vectorized) neural networks; identify key parameters in a neural network’s architecture; and apply deep learning to your own applications.

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Coursera Deep Learning Specialization

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Conviertete en un especialista en Google Earth Engine

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Learning to program in Python with GEE on the COLAB platform

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A Python package for interactive mapping with Google Earth Engine, ipyleaflet, and ipywidgets.

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geemap is a Python package for interactive mapping with Google Earth Engine (GEE), which is a cloud computing platform with a multi-petabyte catalog of satellite imagery and geospatial datasets.

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Introduction to Geospatial Data with Python

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El paquete MODISTools tiene como objetivo facilitar la interfaz entre R y la API del subconjunto de productos terrestres MODIS. Esta interfaz programática para los servicios web "Subconjuntos de productos terrestres de MODIS" permite descargas fáciles de series de tiempo de "MODIS" (de píxeles individuales o pequeñas regiones de interés) directamente en su espacio de trabajo de R o en su computadora.

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Learning to use R for PISCOp data collection

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Los productos grillados de PISCO son conjuntos de datos que contiene información meteorológica de todo el Perú como precipitación, evapotranspiración, temperatura medias y extremas en una grilla rectangular de resolución espacial 0.1 grados.

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