DIPLOMADO | Implementación de Proyectos de Machine Learning para la Industria Minera

OTEC e-learnica Acreditada SENCE N° Resolución 986

Sobre este programa

El Diplomado en Implementación de Proyectos de Machine Learning para la Industria Minera está orientado al diseño, implementación y evaluación de proyectos de Machine Learning aplicados a desafíos reales de la industria minera.

Al finalizar el diplomado, los participantes serán capaces de utilizar Python y R para preparar datos, desarrollar y evaluar modelos, y generar soluciones integradas con inteligencia de negocios y Power BI, considerando criterios operacionales y económicos.

El programa se desarrolla durante 24 semanas y contempla 35 horas sincrónicas y 35 horas de autoaprendizaje. Incluye 24 clases sincrónicas de 1,5 horas, participación en foros y actividades, una evaluación teórica y dos evaluaciones prácticas tipo proyecto.

Está dirigido a profesionales de datos, control de gestión, BI e innovación; profesionales y técnicos de operaciones mineras; e ingenieros, analistas y jefaturas vinculadas a proyectos de mejora, transformación digital, automatización, analítica y eficiencia en empresas mineras y proveedoras del sector.

Las clases se desarrollan bajo una metodología teórico-práctica basada en Boot Camp y Aprender Haciendo. Al completar el programa, el participante recibe un certificado digital con código QR verificable online.

      EXCELENTE  
   A base de 35 reseñas 
    
 
 
 
   
 
 
       Publicado en Google  
   
   Myriam Garrido 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. Muy buen diplomado. Me gustó especialmente que los contenidos se trabajaran de manera aplicada y no quedaran solamente en la teoría. Pude entender mucho mejor cómo utilizar Machine Learning y herramientas de análisis de datos en situaciones que se acercan a lo que uno enfrenta en el trabajo. Totalmente recomendable
  
 
      Publicado en Google  
   
   Matias Jara 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. Realicé un curso de capacitación y considero que fue un real aporte a mi formación. Los contenidos están bien estructurados y son claros, lo que permite avanzar de manera ordenada y precisa.
El horario es muy conveniente, especialmente para quienes trabajamos y buscamos compatibilizar estudios con la jornada laboral.
La plataforma es muy intuitiva y fácil de usar, lo que facilita bastante el aprendizaje. Además, el docente fue claro en sus explicaciones y siempre mostró buena disposición para resolver dudas.
En general, es un curso recomendable, ya que cumple con lo que promete y entrega conocimientos útiles de forma clara y bien organizada
  
 
      Publicado en Google  
   
   Ignacio Quintana 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. Excelente material educativo y forma de explicar las materias totalmente recomendable
  
 
      Publicado en Google  
   
   Cesar Vargas Neira 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. Completamente agradecido y muy satisfecho respecto a mis espectativas del Curso "Ejecutivo de Licitaciones" de E- Learnica. Ahora, y luego de diez años vuelvo a emprender y este curso, no sólo me enseñó sobre las plataformas pública y privadas de licitaciones. Con ello, además, me entregó una completa actualización de como vender y comprar con los más nuevos procedimientos y tecnológías. Particularmente agradecido de su ejecutiva comercial y del profesor, a quien, contratamos ahora, como nuestro Asesor en estas materias. Totalmente recomendado.

      EXCELENTE  
   A base de 35 reseñas 
    
 
 
 
   
 
 
       Publicado en Google  
   
   Myriam Garrido 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. Muy buen diplomado. Me gustó especialmente que los contenidos se trabajaran de manera aplicada y no quedaran solamente en la teoría. Pude entender mucho mejor cómo utilizar Machine Learning y herramientas de análisis de datos en situaciones que se acercan a lo que uno enfrenta en el trabajo. Totalmente recomendable
  
 
      Publicado en Google  
   
   Matias Jara 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. Realicé un curso de capacitación y considero que fue un real aporte a mi formación. Los contenidos están bien estructurados y son claros, lo que permite avanzar de manera ordenada y precisa.
El horario es muy conveniente, especialmente para quienes trabajamos y buscamos compatibilizar estudios con la jornada laboral.
La plataforma es muy intuitiva y fácil de usar, lo que facilita bastante el aprendizaje. Además, el docente fue claro en sus explicaciones y siempre mostró buena disposición para resolver dudas.
En general, es un curso recomendable, ya que cumple con lo que promete y entrega conocimientos útiles de forma clara y bien organizada
  
 
      Publicado en Google  
   
   Ignacio Quintana 
 
 
 
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      Publicado en Google  
   
   Cesar Vargas Neira 
 
 
 
 Trustindex verifica que la fuente original de la reseña sea Google. Completamente agradecido y muy satisfecho respecto a mis espectativas del Curso "Ejecutivo de Licitaciones" de E- Learnica. Ahora, y luego de diez años vuelvo a emprender y este curso, no sólo me enseñó sobre las plataformas pública y privadas de licitaciones. Con ello, además, me entregó una completa actualización de como vender y comprar con los más nuevos procedimientos y tecnológías. Particularmente agradecido de su ejecutiva comercial y del profesor, a quien, contratamos ahora, como nuestro Asesor en estas materias. Totalmente recomendado.

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Diferenciadores

Unidades de contenido

Unidad 1. Machine Learning, inteligencia de negocios y oportunidades de aplicación en minería

Fundamentos de inteligencia artificial, machine learning y analítica predictiva.

Diferencias entre analítica descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva.

Inteligencia de negocios y arquitectura del dato.

Ciclo de vida de un proyecto de datos y ML.

Casos de uso en mantenimiento, plantas, geología, seguridad, energía, logística y gestión de flotas.

Formulación del problema, variable objetivo, KPI y criterios de éxito operacional y económico.

Roles, gobernanza, calidad, seguridad y ética del dato.

Unidad 2. Análisis predictivo y desarrollo de modelos con Python y R

Entornos de trabajo: Jupyter/Colab, Python, R y RStudio.

Importación, limpieza, transformación y calidad de datos.

Análisis exploratorio y visualización con pandas, NumPy, matplotlib, tidyverse y ggplot2.

Ingeniería y selección de variables.

Regresión y clasificación.

Árboles de decisión, random forest y boosting.

Clustering y detección de anomalías.

División entrenamiento-validación-prueba y validación cruzada.

Métricas: MAE, RMSE, R², accuracy, precision, recall, F1 y ROC-AUC.

Comparación, interpretabilidad y selección de modelos.

Unidad 3. Inteligencia de negocios y analítica con Power BI

Ecosistema y flujo de trabajo en Power BI.

Conexión e importación de fuentes de datos.

Limpieza y transformación con Power Query.

Modelamiento de datos y relaciones.

Fundamentos de DAX y construcción de medidas.

Diseño de KPI, visualizaciones y narrativa de datos.

Dashboards para mantenimiento, producción, seguridad y gestión operacional.

Integración de resultados predictivos generados en Python y R.

Publicación, actualización y criterios de gobierno de reportes.

Unidad 4. Diseño e implementación de proyectos de Machine Learning en operaciones mineras

Metodologías CRISP-DM y enfoque de producto de datos.

Diseño de arquitectura desde la fuente hasta el consumo.

Integración entre sistemas, Python/R y Power BI.

Prototipo, piloto, pruebas y escalamiento.

MLOps: versionamiento, trazabilidad, despliegue y monitoreo.

Data drift, model drift y reentrenamiento.

Interpretabilidad, explicabilidad y gestión del riesgo.

Ciberseguridad, gobernanza y continuidad operacional.

Gestión del cambio y adopción por usuarios.

Business case, ROI, beneficios, costos y priorización de iniciativas.

Unidad 5. Proyecto integrador de Machine Learning aplicado a la industria minera

Selección y delimitación del desafío minero.

Preparación y exploración de datos.

Desarrollo y evaluación del modelo en Python o R.

Generación de predicciones y resultados interpretables.

Integración de salidas en Power BI.

Diseño de dashboard y recomendaciones para la decisión.

Plan de implementación, despliegue y monitoreo.

Evaluación de impacto operacional y económico.

Comunicación ejecutiva y defensa de la solución.

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Karla Roco Ramírez

Alex Acuña

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