DESCRIPCIÓN DEL CURSO

Este curso integra programación en Python con técnicas de Machine Learning aplicadas directamente al diseño y optimización de voladuras superficiales. A través de ejercicios prácticos y casos reales, se desarrolla la capacidad de modelar, analizar y predecir variables críticas en las operaciones de perforación y voladura.

Los participantes aprenderán desde los fundamentos de programación hasta la implementación de modelos predictivos, incluyendo la automatización de cálculos de diseño, el análisis de datos de campo, la simulación de resultados y la estimación avanzada del PPV (Velocidad Pico de Partícula) con técnicas de ML. Es un curso orientado a ingenieros de minas, geotécnicos y profesionales interesados en optimizar la voladura con tecnología.

Etiquetas

Python Machine Learning Voladura superficial Automatización minera Análisis de datos Ingeniería de minas PPV Modelado predictivo

¿QUÉ APRENDERÁS?

Programar en Python para cálculos y análisis de voladura.
Procesar y visualizar datos reales de perforación y voladura.
Automatizar cálculos de diseño de malla de perforación y distribución de explosivos.
Aplicar algoritmos de Machine Learning para predicciones técnicas.
Construir modelos predictivos para estimar la fragmentación y el PPV.

COMPETENCIAS A DESARROLLAR

Programación aplicada en ingeniería minera.
Analítica avanzada de datos de voladura superficial.
Diseño automatizado y modelado numérico de mallas de perforación.
Aplicación de modelos de Machine Learning para optimización de operaciones.
Predicción técnica de PPV y fragmentación con ML.

TEMARIO DETALLADO

Módulo 1 – Fundamentos de Programación en Python Ver contenidos ▾

Introducción a Python para Ingeniería.
Tipos de datos, estructuras y operaciones básicas.
Funciones, condicionales y bucles.
Manejo de archivos (CSV, Excel, TXT).
Librerías esenciales: numpy, pandas, matplotlib.
Taller: cálculo automatizado de parámetros de perforación.

Módulo 2 – Análisis Exploratorio de Datos de Voladura Ver contenidos ▾

Introducción a datos típicos en voladura superficial.
Limpieza y preprocesamiento de datos.
Visualización de datos para detección de patrones.
Análisis de variables críticas: burden, espaciamiento, factor de carga, etc.
Taller: exploración visual de un dataset real de voladura.

Módulo 3 – Automatización y Modelamiento Numérico Ver contenidos ▾

Automatización de cálculos de diseño de mallas de perforación.
Scripts para cálculo de burden y espaciamiento según normas.
Programación de algoritmos de distribución de explosivos.
Modelos de simulación en 2D con matplotlib y seaborn.
Taller: simulación visual de una malla de voladura.

Módulo 4 – Introducción al Machine Learning aplicado Ver contenidos ▾

Preparación de datasets para modelos.
Algoritmos supervisados básicos (Regresión Lineal, Árboles de decisión).
Evaluación de modelos con métricas técnicas.
Casos prácticos: predicción de fragmentación y vibración.
Taller: construcción de un modelo predictivo inicial.

Módulo 5 – Estimación del PPV (Velocidad Pico de Partícula) con Machine Learning Ver contenidos ▾

Fundamentos del PPV y su importancia en voladuras.
Métodos tradicionales de estimación y sus limitaciones.
Modelos de ML aplicados: redes neuronales y random forest.
Casos de estudio reales con resultados destacados.
Desarrollo práctico de un modelo predictivo.
Taller: entrenamiento y evaluación de modelos PPV.

EVALUACIÓN Y CERTIFICACIÓN

Al finalizar el curso, recibirás un certificado digital con código QR único, validable en línea, ideal para compartir en LinkedIn y con empresas mineras y tecnológicas. Este certificado acredita tu conocimiento en programación y Machine Learning aplicado a voladuras superficiales.

CERTIFICADO REFERENCIAL

Certificado referencial del curso Programación y Machine Learning aplicado a la voladura superficial

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