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Ciencia de Datos aplicada al Mantenimiento Predictivo



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¿Qué voy a aprender en este programa?
Al finalizar el programa, el alumno se encontrará en la capacidad de:
-Analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y de movilidad, encontrando patrones o condiciones que puedan generar fallas futuras.
-Conocer y aplicar los lenguajes estadísticos de tendencia emergente en la ciencia de datos y aplicarlos en la gestión del mantenimiento o industria.
-Gestionar la información proveniente de la sensórica de la industria con ayuda de herramientas como R y Python.
-Determinar con base en los datos, qué activos son los críticos, no críticos y medianamente críticos con herramientas como el diagrama de Jack Knife.
¿A quién va dirigido este programa?
El Programa de Especialización en Ciencia de Datos aplicada al Mantenimiento Predictivo está dirigido a gerentes, supervisores y planificadores responsables de las actividades de planificación y cualquier profesional interesado en aplicar modelos predictivos para la toma de decisiones en mantenimiento o áreas relacionadas.
¿Cuál será mi estructura curricular?

oUtilización de IDE Google Colab (herramienta online de Google)
oIntroducción a Python
oModelo de Montecarlo para simulación de miles de escenarios con Python

oEstadística del mantenimiento (crear histogramas y distribuciones) curvas de densidad, probabilidades acumuladas con Python, realizar gráficas tipo plot, scatter plot, barras, pye, etc.
oInferencia estadística (modelos de confiabilidad Weibull, normal, exponencial) con librería "stats.models" de Python

oRegresiones lineales simples, múltiples, polinómicas, SVR, árboles de decisión, random forest
oModelos de clasificación, regresión logística, matriz de confusión y curva ROC
oModelos de Bayes, KNN, SVM, árboles de clasificación, random forest
oK-fold cross validation

oAlgoritmo de k-means, se realiza ejemplos con data real, se revisa indicadores TTR, indisponibilidad, up-time
oUtilización de scatterplots y sus variaciones, personalizar plots
oUtilización de PCA para reducir las dimensiones de DataFrames

oBootstrap
oBagging
oBoosting

oSe realiza la introducción de conceptos y generalidades de una neurona, algoritmo de gradient descent, back propagation, funciones de activación
oCálculos de confiabilidad de activos con librerías keras y tensorflow de redes neuronales artificiales

oLimpieza de datos con Power BI
• Utilización de Query editor y lenguaje M
• Importando data en Query editor
oModelos de datos en Power BI
• Filtros cruzados y cardinalidad
• Tablas maestras y transaccionales
oUtilizar objetos visuales con R dentro de Power BI
• Código R con ggplot dentro de Power BI
• Histogramas curvos de densidad, estadística inferencial, probabilidad de fallos y confiabilidad de activos
oFunciones DAX y visualizaciones en Power BI
• Inteligencia del tiempo y tabla de medidas
• Columnas calculadas con base en medidas DAX

¿Cuáles son los requisitos de admisión?
Requisitos para la inscripción
Para completar tu inscripción, es necesario:
- Llenar la Ficha de matrícula.
- Hacer el pago de la matrícula / entrega de orden de servicio / entrega de carta de compromiso.

Conocimientos previos:
Para llevar el programa, es recomendable que el participante posea:
- Este programa no requiere de ningún conocimiento previo en específico.

Software a emplear:
- Este programa no requiere el uso e instalación de softwares especializados.
Plana docente
Mis Beneficios
Sincronización Asesoría continua
Check Docentes especializados
Birrete Educación de calidad
Interacción Interacción en vivo
Lupa Seguimiento académico personalizado
Computador Modalidad online
Certifícate como:

Certificación Ingenium
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*Los certificados no tienen costo adicional, se enviarán de forma digital con un código único de seguridad para su validación y trazabilidad respectiva.
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Ingenium dispone de un Sistema de Gestión de la Calidad que ha sido evaluado y certificado de acuerdo a la
Norma ISO 9001:2015 y de un
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