DESCRIPCIÓN DEL CURSO:

El curso Machine Learning aplicado al Mantenimiento Predictivo está diseñado para profesionales y estudiantes vinculados a mantenimiento, confiabilidad, gestión de activos y operaciones mineras que buscan incorporar herramientas de Machine Learning dentro de procesos de análisis y predicción de fallas.

Durante el programa, el participante aprenderá a estructurar datos para modelos predictivos, explorar información, preparar datasets y construir modelos orientados a problemas reales de mantenimiento.

¿QUÉ ABORDA EL CURSO?

El contenido integra conceptos y aplicaciones relacionadas con:

Introducción al mantenimiento predictivo.
Fundamentos de Machine Learning aplicado al mantenimiento.
Estructura de los datos para modelos predictivos.
Exploración y comprensión de datos.
Metodología de desarrollo de modelos.
Preparación de datos y partición.
Construcción de modelos predictivos.
Evaluación de modelos.
Métricas avanzadas de evaluación.
Problemas comunes en mantenimiento predictivo.
Técnicas de balanceo de datos.
Aplicaciones prácticas en mantenimiento.

ENFOQUE DEL CURSO

El curso combina fundamentos de mantenimiento predictivo, análisis de datos y Machine Learning, permitiendo comprender cómo estructurar y evaluar modelos orientados a apoyar decisiones de mantenimiento.

Se trabajará especialmente con:

Mantenimiento Predictivo · Datos de Mantenimiento · Machine Learning · Modelos Predictivos · Evaluación · Métricas · Balanceo de Datos

APLICACIÓN PRÁCTICA

Los contenidos estarán orientados a:

Comprender los fundamentos del mantenimiento predictivo.
Estructurar datos para modelos de Machine Learning.
Explorar y comprender datasets de mantenimiento.
Preparar y particionar información para entrenamiento y evaluación.
Construir modelos predictivos.
Evaluar el desempeño de los modelos.
Utilizar métricas avanzadas de evaluación.
Identificar problemas frecuentes en datos de mantenimiento.
Aplicar técnicas de balanceo de datos.
Desarrollar aplicaciones prácticas orientadas al mantenimiento.

COMPETENCIAS DEL CURSO

Al finalizar, el participante podrá:

Comprender el enfoque del mantenimiento predictivo y su relación con Machine Learning.
Preparar y estructurar datos para el desarrollo de modelos predictivos.
Realizar análisis exploratorio de información para comprender patrones y variables relevantes.
Construir modelos predictivos aplicados a problemas de mantenimiento.
Evaluar modelos utilizando métricas adecuadas.
Identificar problemas de calidad y desbalance de datos.
Aplicar técnicas de balanceo cuando el problema lo requiera.
Interpretar resultados de modelos desde una perspectiva de mantenimiento.

RESULTADO DE APRENDIZAJE

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de preparar datos, construir y evaluar modelos de Machine Learning orientados al mantenimiento predictivo, utilizando los resultados como apoyo para el análisis de condiciones, identificación de patrones y toma de decisiones de mantenimiento.

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