Herramientas y tecnologías en ciencia de datos aplicada al mantenimiento predictivo

Licenciado Ingeniero Mecatrónico y Magister en Ciencias de la ingeniería por el Instituto Tecnológico de Toluca. Experiencia mayor a 12 años liderando equipos de trabajo en implementación de mantenimiento preventivo y correctivo, implementación de estrategias con la metodología TPM y supervisión del mantenimiento, desempeñando cargos como supervisor y jefe de mantenimiento de automatización, en compañías de alto renombre como Schunk Sintermetal y Hitachi Automotive System. Posee conocimientos en Data Science, Machine Learning y Phyton además de manejo de SAP y software de mantenimiento MP9. Actualmente es desarrollador Python en Infomedia