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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 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

- 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

- 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

Plana docente
Mis Beneficios
Asesoría continua
Docentes especializados
Educación de calidad
Interacción en vivo
Seguimiento académico personalizado
Modalidad online
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