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28/feb/1989 (36 años)
victor.gauto@ca.frre.utn.edu.ar
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data science
data visualization
GIS
machine learning
maps
remote sensing
Rstats
water quality
posición actual
Estudiante del
Becario doctoral CONICET, en el Instituto de Investigación para el Desarrollo Territorial y del Hábitat Humano.
Integrante del Grupo de Investigación Sobre Temas Ambientales y Químicos en la Universidad Tecnológica Nacional, Facultad Regional Resistencia.
educación
Tesis: Desarrollo de un modelo predictivo de indicadores de calidad de agua en la cuenca media del río Paraná mediante técnicas de teledetección satelital y aprendizaje automático.
Tesis: Caracterización óptica de aguas superficiales a partir de imágenes satelitales multi e hiperespectrales en la región de Gran Resistencia, Chaco.
Tesis: Catalizadores de cobalto con soporte de alúmina mesoporosa ordenada para síntesis de Fischer-Tropsch. Promedio: 9,8/10.
Promedio: 7,2/10. Título intermedio: Técnico Universitario Químico (2012).
experiencia
Proyecto: Estimar indicadores de calidad de agua en la cuenca media del Río Paraná para el desarrollo de un algoritmo mediante técnicas de teledetección satelital. Link
Proyecto: Caracterización fisicoquímica de cuerpos de aguas continentales para la evaluación de la utilización de algoritmos en el monitoreo satelital de la calidad del agua.
Uso de producto hiperespectral para estudio de lagunas y ríos.
Análisis de calidad de agua y autocalentamiento de carbón. Análisis fisicoquímicos de laboratorio. Gestión de personal, contabilidad y clientes.
Proyecto: Determinación del fenómeno de sorción-desorción de colorantes en materiales de bajo costo estudiados en un reactor tubular de lecho fijo.
Área: Tecnología gas-líquido, síntesis de Fischer-Tropsch. Síntesis de catalizadores. Puesta en marcha y manipulación de reactor heterogéneo.
Auxiliar docente con dedicación simple en dos cátedras: Fisicoquímica (Ingeniería Química) y Química (Ingeniería en Sistemas de Información).
publicaciones
cursos
habilidades
idiomas
Nivel avanzado. Examen TOEIC: 865/990 (87%).
Nivel básico. Yonsei University, curso online.