4to Bootcamp: Tecnología y Machine Learning Aplicado a la Minería

Ruta intensiva por fases + cursos aplicados para llevarte de base a ejecución con entregables reales.

Domina Python, Análisis de datos, Data Science y Machine Learning con un enfoque práctico y orientado a operaciones reales, aplicándolo a procesos como perforación, voladura, carguío, acarreo, geotecnia y ventilación minera, trabajando con escenarios propios de la industria.

100% Digital En vivo

Inicio

27 de abril • 08:00 p.m. (UTC-5)

Modalidad

Online en vivo + grabaciones en plataforma

Duración total

37 semanas • 200 horas

Frecuencia

2 sesiones/sem • 2 horas/sesión

Revisa el detalle oficial del programa

Landing con temario completo, docentes, cronograma, inversión y beneficios.

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DESCRIPCIÓN DEL BOOTCAMP

Programa intensivo diseñado para que el participante avance por una ruta estructurada: Fundamentos → Aplicación → Integración. Cada fase incluye cursos con prácticas guiadas, entregables y criterios de evaluación.

Las herramientas que impulsarán tu carrera

Data & Analytics

Python Pandas NumPy Matplotlib Jupyter Power BI SQL

Machine Learning & Visión Computacional

Scikit-learn Keras

Infraestructura & Entorno

MySQL Azure Visual Studio Code

ESTRUCTURA POR FASES

Fase 1 Fase 2 Fase 3 Fase 4

Fase 1 — Fundamentos Tecnológicos y de datos Ver cursos ▾

Objetivo de la fase

Construir una base sólida en tecnología, programación y datos para operar con confianza en Python, Bases de Datos y Power BI, preparando al participante para avanzar hacia Data Science y Machine Learning aplicado a procesos mineros.

Curso 01: Introducción a la tecnología en la industria minera

Minería 4.0 Tecnología Analítica

Panorama de la transformación digital en minería y su impacto en operaciones.
Casos de uso reales: seguridad, productividad, costos y continuidad operacional.
Cómo se conectan datos, automatización y ML para decisiones más rápidas y confiables.

Curso 02: Fundamentos de Programación en Python

Python Fundamentos Automatización

Sintaxis esencial: variables, estructuras de control y funciones.
Manejo de datos y lógica para resolver problemas operativos.
Buenas prácticas para escribir código claro, ordenado y reutilizable.

Curso 03: Manipulación y Procesamiento de datos con Pandas en Python

Pandas Python Datos

Limpieza y transformación: nulos, formatos, filtros y columnas.
Uniones, agregaciones y tablas resumen para análisis operativo.
Preparación de datasets listos para visualización y modelado.

Curso 04: Exploración y análisis de datos con Python

Python EDA Minería 4.0

EDA: patrones, distribución, correlaciones y outliers.
Indicadores y métricas clave para entender el desempeño operativo.
Hallazgos accionables para respaldar decisiones con datos.

Curso 05: Modelado y consultas de bases de datos para minería

SQL Modelado Datos

Modelamiento básico: tablas, relaciones y llaves para datos operativos.
Consultas SQL: filtros, joins, agrupaciones y validación de datos.
Extracción eficiente para reportes, BI y análisis avanzado.

Curso 06: Análisis y visualización de datos con Power BI y Python aplicado a la minería

Power BI Python Minería 4.0

Construcción de dashboards orientados a producción y operaciones.
Modelado de datos y KPIs para seguimiento y control.
Integración con Python para análisis complementario y mejor storytelling.

Certificación

Certificación por curso y certificado de Fase 1 al completar la fase.

Fase 2 — Data Science para Operaciones Mineras Ver cursos ▾

Objetivo de la fase

Desarrollar criterio y metodología de Ciencia de Datos para convertir datos mineros en decisiones: desde el enfoque analítico hasta la arquitectura, calidad y gobierno de datos necesarios para escalar soluciones en un entorno operativo.

Curso 07: Ciencia de datos aplicado a la minería

Data Science Python Minería 4.0

Planteamiento del problema minero: objetivos, variables y criterios de éxito.
Proceso DS: datos → análisis → hipótesis → conclusiones accionables.
Métricas, validación y comunicación de resultados para decisión operativa.

Curso 08: Arquitectura y gobierno de datos en minería

Arquitectura Gobierno Seguridad

Arquitectura de datos end-to-end: fuentes, integración, almacenamiento y consumo.
Calidad y trazabilidad: estándares, diccionario de datos y linaje.
Seguridad y controles: accesos, roles, privacidad y buenas prácticas de gestión.

Certificación

Certificación por curso y certificado de Fase 2 al completar la fase.

Fase 3 — Machine Learning & Visión Computacional en Minería Ver cursos ▾

Objetivo de la fase

Aplicar Machine Learning y Visión Computacional en los principales procesos mineros, entendiendo cómo preparar datos, modelar, evaluar y llevar resultados a un enfoque operativo (perforación, carguío, geotecnia, ventilación y planificación).

Curso 09: Machine Learning aplicado a la perforación y voladura

Machine Learning Python Perforación & Voladura

Selección de variables, limpieza de datos y armado de datasets operativos.
Modelos para predicción y soporte a decisiones (calidad, desempeño, control).
Métricas e interpretación de resultados para mejorar productividad y costos.

Curso 10: Machine Learning aplicado al carguío y acarreo

Machine Learning Optimización Carguío & Acarreo

Análisis de performance: ciclos, tiempos, colas, consumo y utilización.
Detección de patrones/anomalías para alertas y control operacional.
Modelos para soporte de KPIs: eficiencia, disponibilidad y productividad.

Curso 11: Machine Learning aplicado a la geotecnia

Machine Learning Riesgo Geotecnia

Preparación de datos geotécnicos y variables de estabilidad del macizo.
Modelos para clasificación/pronóstico de riesgo y priorización de controles.
Interpretación de resultados para soporte a seguridad y continuidad operacional.

Curso 12: Machine Learning aplicado a la ventilación minera

Machine Learning Seguridad Ventilación

Análisis de variables: caudales, presiones, gases, temperaturas y sensores.
Predicción y alertas para anticipar condiciones críticas.
Optimización de eficiencia energética con soporte analítico/ML.

Curso 13: Machine Learning aplicado a la planificación minera

Machine Learning Forecast Planificación

Modelos para pronóstico, priorización y análisis de escenarios operativos.
Evaluación de variables críticas: producción, calidad, restricciones y riesgo.
Interpretación para decisiones de corto y mediano plazo con base en datos.

Curso 14: Visión computacional en minería

Visión Computacional Seguridad Minería 4.0

Fundamentos de imágenes: preprocesamiento, features y pipelines.
Detección y clasificación para casos de seguridad (EPP) y control en campo.
Identificación de equipos/condiciones para monitoreo y soporte a decisiones.

Certificación

Certificación por curso y certificado de Fase 3 al completar la fase.

Fase 4 — Tecnologías Habilitadoras & Tendencias Ver cursos ▾

Objetivo de la fase

Explorar y aplicar tecnologías que habilitan la transformación digital en minería: drones y fotogrametría, fundamentos de Big Data y Blockchain, y criterios esenciales de ciberseguridad para operar soluciones tecnológicas con enfoque moderno y seguro.

Curso 15: Vuelo de Dron y fotogrametría de imágenes con Python

Drones Fotogrametría Python

Flujo completo: planificación, captura y calidad de datos en campo.
Fundamentos de fotogrametría: ortomosaicos, modelos 3D y productos derivados.
Análisis básico con Python para mediciones, control y reportabilidad.

Curso 16: Big data y Blockchain para minería

Big Data Blockchain Minería 4.0

Qué es Big Data y cómo aporta valor: escala, velocidad y variedad en operaciones.
Casos típicos: telemetría, sensores, mantenimiento, producción y seguridad.
Blockchain para trazabilidad e integridad: registros confiables y auditoría de procesos.

Curso 17: Ciberseguridad para minería

Ciberseguridad TI/OT Continuidad

Riesgos y amenazas en minería: entornos TI/OT, accesos y operación crítica.
Buenas prácticas: identidad, backups, segmentación, parches y respuesta a incidentes.
Protección de datos y continuidad operacional: controles, protocolos y cultura de seguridad.

Certificación

Certificación por curso y certificado de Fase 4 al completar la fase.

CERTIFICACIÓN DIGITAL

Certificado Final del Bootcamp (QR verificable)

Se emite al completar el programa, haber obtenido los certificados por curso y por fase, y presentar el proyecto final integrador.

Valida tu progreso: certificación acumulativa por cursos y fases.
Autenticidad: código QR para verificación rápida.
Listo para LinkedIn: formato digital, fácil de compartir.

Requisitos de emisión

Cursos ✓ Fases ✓ Proyecto final ✓ QR verificable

CERTIFICADO REFERENCIAL