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Curso Metodologías para Proyectos de Machine Learning en Mantenimiento

Este Programa esta disponible en Modalidad:

Online

FECHAS DE INICIO

  • Online sincrónica: 16 Marzo 2026

DURACIÓN:

1 mes

Al finalizar el curso, estarás en la capacidad de:

  • Aplicar la metodología CRISP-DM en proyectos de mantenimiento con enfoque predictivo.

  • Implementar principios de gestión ágil en la planificación y desarrollo de proyectos de ML.

  • Evaluar el impacto de soluciones de Machine Learning sobre indicadores operativos y financieros.

  • Comunicar resultados y diseñar planes de mejora continua basados en métricas e indicadores clave.

El curso está dirigido a:

Profesionales de mantenimiento, ingenieros de datos, jefes de proyectos, analistas y líderes técnicos interesados en implementar proyectos de machine learning en el sector industrial con metodologías estructuradas y orientación práctica.

Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:

  • Alguna experiencia con análisis de datos y Machine Learning.
  • Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:
  • Conocimientos básicos de mantenimiento industrial, estadística y probabilidad.
  • Para llevar el curso es recomendable que el participante posea:

Estructura Curricular

Vista Previa

CRISP-DM aplicado a Mantenimiento

  • Introducción a CRISP-DM
  • Fases de CRISP-DM

CRISP-DM aplicado a Mantenimiento:

  • Fases de CRISP-DM

Gestión Ágil de Proyectos de Machine Learning

  • Introducción a la Gestión Ágil en ML para Mantenimiento.
  • Scrum en Proyectos de ML para Mantenimiento
  • Kanban en Proyectos de ML para Mantenimiento
  • Integración de Metodologías Ágiles con el Proceso de ML Herramientas para la Gestión Ágil de Proyectos de ML.

Evaluación y Medición del Impacto de Proyectos de ML en Mantenimiento

  • Definición de KPIs para Proyectos de ML en Mantenimiento
  • Métricas de Rendimiento de Modelos de ML en Mantenimiento
  • Técnicas de Visualización para Comunicar Resultados, Monitoreo Continuo y Mejora de Modelos de ML en Producción.

Duración y Horarios

En la modalidad online sincrónica (clases en vivo):

Las clases se desarrollarán de forma virtual, con una frecuencia Semanal en el siguiente horario (*):

  • Lunes: 20:00 a 23:00 horas.

(*)Para más detalle sobre fechas y horarios solicita el cronograma de clases.

En la modalidad online sincrónica (clases en vivo):

Tienes 1 mes para completar el curso, el cual posee una duración de 9 horas cronológicas de clases en línea, en tiempo real. Orientados a las necesidades de nuestros alumnos.

Las clases se desarrollarán de forma virtual, con una frecuencia semanal en el siguiente horario (*):

  • Jueves: 19:00 a 22:00 horas (Hora Perú y Colombia)

  • Jueves: 18:00 a 21:00 horas (Hora México)

  • Jueves: 21:00 a 00:00 horas (Hora Chile)

(*) Para más detalle sobre fechas y horarios solicita el cronograma de clases.

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Certificación

  • Certificación emitida por ASME. (*)
  • Certificación emitida por BSG Institute.

(*) Se otorga al finalizar el curso.

Expositores

JORGE PONCE

Perú

Certificado como Profesional en Mantenimiento y Confiabilidad - CMRP por la Society for Maintenance and Reliability Professionals – SMRP, Certified Six Sigma Black Belt acreditado por la American Society for Quality – ASQ. Magister en Administración Estratégica de Empresas por la Pontificia Universidad Católica del Perú – PUCP. Actualmente se desempeña como Jefe de Proyectos en Ferreycorp S.A.A. Cuenta con amplia experiencia liderando proyectos de Implementación y Mejora de Sistemas de Gestión de Mantenimiento, Administración de Inventarios, Construcción y Mejora de Procesos con metodología Six Sigma; experto en SAP PM y CM. Ha ocupado cargos importantes como Gerente de Proyecto en Crexus Consultores y Servicios S.A.C., Ingeniero de Planeamiento y Master User SAP en Compañía Minera Chinalco Perú; entre otros.

NOTA: No necesariamente todos los expositores mencionados participarán en el dictado del programa o sesiones webinar, asimismo se podrá contar con la participación de otros expositores adicionales a los mencionados.

Inversión


Al contado:
US$ 250

Formas de Pago


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