Descripción de la especialización
La especialización está enfocada en aprender acerca de Machine Learning aplicado al Mantenimiento Predictivo con Python para una gestión eficiente de activos industriales y en la reducción de costos asociados al mantenimiento. Conocerás el lenguaje Python junto a Modelos de ML supervisados, no supervisados y ensamblados. Junto a ello, la introducción a las redes neuronales artificiales y Power BI y R Visuals como herramientas de visualización de datos de mantenimiento.
Competencias a desarrollar
Los estudiantes adquirirán conocimientos que le permitirán comprender los fundamentos del mantenimiento predictivo, importancia de la industria y evaluación de indicadores de mantenimiento. Lograran dominar técnicas de preprocesamiento de los datos provenientes de los sensores y aplicar algoritmos de Machine Learning para predicción de fallos y mejora en el mantenimiento predictivo. Además. podrán elaborar reportes y dashboard de mantenimiento.
¿A quiénes está dirigido?
• Gerentes, supervisores y planificadores responsables de las actividades de planificación.
• Público en general interesado en aplicar modelos predictivos para la toma de decisiones en mantenimiento o áreas relacionadas.
Beneficios
Requisitos
¡Ninguno! El nivel de conocimientos que obtendrás es elevado, pero no es necesario tener conocimientos técnicos previos ya que empezaremos desde cero.
Sistema de evaluación
Al terminar la especialización habrá un examen, que deberás aprobar para que te emitamos un certificado firmado por nuestro docente del curso y directores (sin ningún costo adicional), con un código y QR único con el cual cualquier institución / persona podrá validar la autenticidad de tu certificado y tus conocimientos.
Certifícate e impulsa tu carrera
Al finalizar la especialización tendrás que aprobar un examen y te emitiremos un certificado digital a nombre de CODEa UNI que valide tus habilidades.
✅Certificado con código y QR único
✅Duración y fecha
✅Mejora tu CV
✅Impulsa tu carrera profesional
Ingeniero Industrial de la Universidad Privada del Norte y Técnico en Electrónica y Automatización Industrial del IST Tecsup, con conocimientos especializados en sistemas de control SCADA. Experiencia mayor a 15 años en el sector de energía como Ingeniero de Integridad de Ducto e Ingeniero Senior de Instalaciones de Superficies en el área de Operaciones y Mantenimiento. Especializado en control de sistemas SCADA, ECS, programación y actualización de sistemas con PLC. Amplio conocimiento en operaciones de Planta, sistemas de integridad de ductos e implementación de proyectos de mejora en automatización de procesos.