Curso Metodologías para Proyectos de Machine Learning en Mantenimiento
Este Programa esta disponible en Modalidad:
Online
FECHAS DE INICIO
- Online sincrónica: 03 Agosto 2026
DURACIÓN:
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.
- 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 PreviaIntroducción a CRISP-DM
- Definición de KPIs para Proyectos de ML en Mantenimiento
Fases de CRISP-DM
- Métricas de Rendimiento de Modelos de ML en Mantenimiento
Introducción a la gestión ágil en ML para mantenimiento
- Métricas de Rendimiento de Modelos de ML en Mantenimiento
Scrum en proyectos de ML para mantenimiento
- Métricas de Rendimiento de Modelos de ML en Mantenimiento
Kanban en proyectos de ML para mantenimiento
- Métricas de Rendimiento de Modelos de ML en Mantenimiento
Integración de metodologías ágiles con el proceso de ML
- Técnicas de Visualización para Comunicar Resultados, Monitoreo Continuo y Mejora de Modelos de ML en Producción.
Herramientas para la gestión ágil de proyectos de ML
- Técnicas de Visualización para Comunicar Resultados, Monitoreo Continuo y Mejora de Modelos de ML en Producción.
Definición de KPIs para proyectos de ML en mantenimiento
- Técnicas de Visualización para Comunicar Resultados, Monitoreo Continuo y Mejora de Modelos de ML en Producción.
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.
Técnicas de visualización para comunicar resultados
- Técnicas de Visualización para Comunicar Resultados, Monitoreo Continuo y Mejora de Modelos de ML en Producción.
Monitoreo continuo y mejora de modelos de ML en producción
- 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.
- Jueves: 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
- Al completar el curso completo “Curso Metodologías para Proyectos de Machine Learning en Mantenimiento”, el participante recibirá un certificado institucional de participación/aprobación emitido por BSG Institute.
- Certificación institucional otorgada por BSG Institute
- Certificación emitida por ASME
- Certificado por haber completado el curso emitido por ASME.(*)
(*) 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
Formas de Pago
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