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270926 PAEMPMLADT MINERÍA PREDICTIVA 4.0 MACHINE LEARNING, AUTOMATIZACIÓN Y DIGITAL TWINS

Docentes Especialistas

Fecha de inicio

27 DE SEPTIEMBRE

Horarios

Sábados y Domingos: 6pm a 8pm (Hora Perú)

Fecha de finalizacion

8 CERTIFICADOS

Docentes Expertos

Docentes Expertos

¿Qué aprenderás en este curso?

Publico objetivo

Resultados esperados

Minería 4.0 y Transformación Digital de las Operaciones Mineras

Comprende la evolución hacia una minería digital mediante la integración de datos, equipos, sensores, automatización e inteligencia artificial para mejorar productividad, costos y toma de decisiones.

.

Excel y Power Query para Automatización y Control de Datos Mineros

Aprende a gestionar información minera mediante Excel y Power Query, automatizando reportes, consolidando bases de datos, generando KPIs y construyendo sistemas actualizables de seguimiento operacional.

SQL Server para Gestión e Integración de Datos Mineros

Desarrolla habilidades para estructurar bases de datos mineras, realizar consultas, generar KPIs e integrar información de producción, mantenimiento, equipos y costos.

Power BI y Business Intelligence para la Gestión Minera

Aprende a transformar datos operacionales en dashboards interactivos, indicadores de desempeño y herramientas visuales para el control y toma de decisiones mineras.

Python y Librerías para Analítica y Automatización de Datos Mineros

Desarrolla soluciones de análisis y automatización mediante Python, Pandas, NumPy, Matplotlib y Plotly para procesar información operacional y generar análisis avanzados.

ETL y EDA para Ingeniería de Datos en Minería 4.0

Aprende a extraer, limpiar, integrar y analizar datos mineros mediante procesos ETL y análisis exploratorio de datos para preparar información confiable para modelos predictivos.

Machine Learning para Predicción y Optimización Minera

Aplica modelos de Machine Learning supervisados y no supervisados para predecir producción, detectar anomalías, estimar fallas y optimizar procesos operacionales.

Gemelos Digitales y Simulación para la Optimización Minera

Aprende a construir modelos digitales de operaciones mineras mediante simulación con AnyLogic, evaluando escenarios de producción, flota, tiempos de ciclo y alternativas antes de su implementación.

Minería 4.0 y Transformación Digital de las Operaciones Mineras

Comprende la evolución hacia una minería digital mediante la integración de datos, equipos, sensores, automatización e inteligencia artificial para mejorar productividad, costos y toma de decisiones.

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Excel y Power Query para Automatización y Control de Datos Mineros

Aprende a gestionar información minera mediante Excel y Power Query, automatizando reportes, consolidando bases de datos, generando KPIs y construyendo sistemas actualizables de seguimiento operacional.

SQL Server para Gestión e Integración de Datos Mineros

Desarrolla habilidades para estructurar bases de datos mineras, realizar consultas, generar KPIs e integrar información de producción, mantenimiento, equipos y costos.

Power BI y Business Intelligence para la Gestión Minera

Aprende a transformar datos operacionales en dashboards interactivos, indicadores de desempeño y herramientas visuales para el control y toma de decisiones mineras.

Python y Librerías para Analítica y Automatización de Datos Mineros

Desarrolla soluciones de análisis y automatización mediante Python, Pandas, NumPy, Matplotlib y Plotly para procesar información operacional y generar análisis avanzados.

ETL y EDA para Ingeniería de Datos en Minería 4.0

Aprende a extraer, limpiar, integrar y analizar datos mineros mediante procesos ETL y análisis exploratorio de datos para preparar información confiable para modelos predictivos.

Machine Learning para Predicción y Optimización Minera

Aplica modelos de Machine Learning supervisados y no supervisados para predecir producción, detectar anomalías, estimar fallas y optimizar procesos operacionales.

Gemelos Digitales y Simulación para la Optimización Minera

Aprende a construir modelos digitales de operaciones mineras mediante simulación con AnyLogic, evaluando escenarios de producción, flota, tiempos de ciclo y alternativas antes de su implementación.

María Fernández
María FernándezEgresada del programa
"Este programa me ayudó a fortalecer mi investigación con herramientas estadísticas y de inteligencia artificial. Es práctico, completo y totalmente aplicable a tesis y proyectos académicos."
Ana Rodríguez
Ana RodríguezEgresada del programa
"Gracias a este programa, logré estructurar mi tesis doctoral con un enfoque metodológico sólido. Las herramientas de inteligencia artificial que aprendí me ayudaron a analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente."
Carlos Méndez
Carlos MéndezEgresado del programa
"La combinación entre estadística aplicada e IA fue justo lo que necesitaba para llevar mis investigaciones al siguiente nivel. Recomiendo esta especialización a todo investigador serio."
Lucía Fernández
Lucía FernándezEgresada del programa
"El programa no solo me dio conocimientos técnicos, también me enseñó a aplicarlos en el contexto real de mi tesis. ¡Una inversión totalmente valiosa!"
Jorge Salazar
Jorge SalazarEgresado del programa
"Aprendí a utilizar metodologías científicas rigurosas junto con herramientas prácticas de IA, lo que ha mejorado significativamente la calidad de mis reportes y modelos."

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