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

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