Al finalizar el programa, el alumno se encontrará en la capacidad de:
- Analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y de movilidad para descubrir patrones o nuevas condiciones que producirán una falla a futuro. Con la data podrás tomar medidas preventivas directamente desde los dispositivos usados.
- Aprender a utilizar la programación en R y Python que te ayudará a familiarizarte con los lenguajes estadísticos de tendencia emergente en los medios de ciencia de datos aplicándolo en la gestión del mantenimiento o industria.
- Gestionar la información proveniente de la sensórica de la industria podrás hacer un análisis predictivo para detectar fallas antes de que se produzcan, o detectar patrones 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?
- Utilización de IDE Google Colab (herramienta online de Google)
- Introducción a Python
- Modelo de Montecarlo para simulación de miles de escenarios con Python
- Regresiones lineales simples, múltiples, polinómicas, SVR, árboles de decisión, random forest
- Modelos de clasificación, regresión logística, matriz de confusión y curva ROC
- Modelos de Bayes, KNN, SVM, árboles de clasificación, random forest
- K-fold cross validation
- Algoritmo de k-means, se realiza ejemplos con data real, se revisa indicadores TTR, indisponibilidad, up-time
- Utilización de scatterplots y sus variaciones, personalizar plots
- Utilización de PCA para reducir las dimensiones de DataFrames
- Bootstrap
- Bagging
- Boosting
- Se realiza la introducción de conceptos y generalidades de una neurona, algoritmo de gradient descent, back propagation, funciones de activación
- Cálculos de confiabilidad de activos con librerías keras y tensorflow de redes neuronales artificiales
- Estadística del mantenimiento (crear histogramas y distribuciones) curvas de densidad, probabilidades acumuladas con Python, realizar gráficas tipo plot, scatter plot, barras, pye, etc.
- Inferencia estadística (modelos de confiabilidad Weibull, normal, exponencial) con librería "stats.models" de Python
- Limpieza de datos con Power BI
• Utilización de Query editor y lenguaje M
• Importando data en Query editor
- Modelos de datos en Power BI
• Filtros cruzados y cardinalidad
• Tablas maestras y transaccionales
- Utilizar 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
- Funciones DAX y visualizaciones en Power BI
• Inteligencia del tiempo y tabla de medidas
• Columnas calculadas en base a 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.
En la sección certificaciones de tu perfil de LinkedIn, en tu currículum impreso o en otros documentos.
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Foto Referencial
*Los certificados no tienen costo adicional, se enviarán de forma digital con un código único de seguridad para su validación y trazabilidad respectiva.
Certificaciones
Ingenium dispone de un Sistema de Gestión de Calidad certificado de acuerdo a la
Norma ISO 9001:2015 por LOT INTERNACIONAL S.A.C.
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