Especialización en Ciencia de Datos para Metalurgistas

USD $1990% DTO.
Precio normal: USD $199
3 cursos
15 horas de contenido
15 horas de práctica
8 bonos descargables

Beneficios

Aprende a tu ritmo
Acceso ilimitado por 1 año
Cursos actualizados
Bonos descargables
Certificado por cada curso
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La industria metalúrgica enfrenta crecientes desafíos en el control de calidad y eficiencia de sus procesos debido a la limitada aplicación de herramientas de ciencia de datos en planta. La falta de formación en análisis estadístico, visualización y automatización con herramientas como Python, Excel y Power BI impide una toma de decisiones basada en datos.

Nuestra Especialización en Ciencia de Datos para Metalurgistas capacita a profesionales en el uso técnico de herramientas estadísticas y de visualización para el análisis, control y optimización de procesos metalúrgicos. El programa abarca desde la programación en Python para gráficos de control, hasta la aplicación de Power BI y MS Excel para balance metalúrgico, análisis granulométrico, caracterización de pulpas y dashboards operativos. Se desarrollan habilidades para estructurar modelos analíticos y tomar decisiones basadas en datos reales de planta, mejorando la eficiencia y la recuperación en circuitos de molienda, flotación y lixiviación.

 

¿QUÉ VAS A LOGRAR?

✅ Aplicar técnicas estadísticas y programación en Python para generar gráficas de control en variables metalúrgicas críticas como %Cu, F80, TPH y eficiencia de molienda.

✅Desarrollar dashboards avanzados en Power BI para visualizar parámetros operacionales y realizar seguimiento de KPIs metalúrgicos con inteligencia de tiempo y lenguaje DAX.

✅Analizar datos de planta mediante cálculos granulométricos y balance metalúrgico en Excel usando metodologías como Solver y matriz-conexión.

✅Optimizar el control estadístico de procesos en plantas de flotación, lixiviación y molienda a través del análisis de dispersión y límites de control en múltiples variables.

✅Diseñar modelos analíticos en Power BI para la contabilidad metalúrgica, aplicando funciones avanzadas y relaciones entre tablas de procesos.

✅Implementar gráficos de control por promedios y rangos en Python para monitorear estabilidad operacional en etapas críticas de concentración.

✅Evaluar eficiencia y comportamiento de hidrociclones, zarandas y molinos mediante cálculos granulométricos y análisis de carga circulante.

✅Aplicar técnicas de limpieza, normalización y consolidación de datos operacionales metalúrgicos para construir modelos predictivos en Power BI.

✅Automatizar cálculos de balances de masa y estimación de eficiencia de equipos con fórmulas paramétricas en MS Excel.

✅Interpretar resultados estadísticos de procesos metalúrgicos y tomar decisiones informadas para mejorar la recuperación y ley del concentrado.

 

SOBRE LA CERTIFICACIÓN

- Por cada curso obtendrás un certificado de especialización (en total son 4 certificados)

- Por realizar un proyecto donde demuestres lo aprendido, obtendrás un certificado de Excelencia profesional (opcional)

- Al aprobar todos los contenidos de la ruta de aprendizaje obtendrás un certificado como "Especialista en Ciencia de Datos para Metalurgistas".

Temario

Control Estadístico de Procesos Metalúrgicos con Python

34 módulos
✅ MÓDULO 1: TEORÍA Y PROCESOS DE INSTALACIÓN DE PLANTA METALÚRGICA
- Variables en las Planta Metalúrgicas
- Variables en Molienda y Flotación
- Variables en los Pads de Lixiviación
- Estadística Aplicada al control de Parámetros
- Instalación de Herramientas de Programación
✅ MÓDULO 2: FUNCIONES BÁSICAS Y GRÁFICA DE CONTROL PARA UNA VARIABLE
- Instalación de Librerías e Importar Datos en Excel
- Cálculo de Promedios y Desviación Estándar en Python
- Optimizacion de Codigo y Adaptación de Base de Datos
- Optimización del Código Para más de una Variable
- Gráfico de Dispersión en Python Parte I
- Gráfico de Dispersión en Python Parte II
- Cálculo de 1, 2 y 3 Sigmas de Una Gráfica de Control en Una Variable
- Cálculo de los Límites de Control en Gráficas de Una Variable
- Gráfica de los Datos con Límites de Control para Una Variable en Python
✅ MÓDULO 3: GRÁFICA DE CONTROL PARA MÁS DE UNA VARIABLE
- Cálculo de los Promedios y LCC para Gráficos de Más de Una Variable
- Promedio de los Rangos para Gráficos de Más de Una Variable
- Creación de Gráficos de Control para Dos Variables Con Python
- Creación de Gráficos de Control para Dos Variables Con Python
- Optimizacion del Codigo Para Gráficos de Control por Promedios y Rangos
- Cálculos Estadísticos Para Gráficos de Control por Promedios y Rangos
- Estructurando y Definiendo Funciones para Gráficos de Control por Promedios y Rangos
- Detallando Estético de Gráficos de Control por Promedios y Rangos
✅ MÓDULO 4: EJERCICIOS DE APLICACIÓN EN PLANTA DE CONCENTRACIÓN
- Flowsheet de Planta de Beneficio – Material de Trabajo
- Gráfica de Control con 3 Sigmas en Python “% de Cu en Mineral de Cabeza”
- Gráfica de Control con 3 Sigmas en Python “F80 en el Molino SAG”
- Gráfica de Control con 3 Sigmas en Python “TPH que recibe el Molino SAG”
- Gráfica de Control con 3 Sigmas en Python “CEE de Bolas”
- Gráfica de Control con 3 Sigmas en Python “Descarga de Espesadores (%CP)”
- Gráficas de Control por Promedios y Rangos en Python “P80 del Molino de Bolas”
- Gráficas de Control por Promedios y Rangos en Python “% de Cu en el Concentrado”

Cálculos y Balances Metalúrgicos con MS Excel

45 módulos
✅ Módulo 1: Análisis Granulométrico: Construcción de su Gráfica y Determinación del D80
- Introducción al Análisis Granulométrico
- Definición de Análisis Granulométrico
- Procedimiento
- Ejercicios Prácticos
- Desarrollo de Excel Parte I
- Desarrollo de Excel Parte II
✅ Módulo 2: Nivel de Carga en Molinos SAG y Bolas
- Nivel de Carga en Molinos
- Ejercicios Prácticos Parte I
- Ejercicios Prácticos Parte II
✅ Módulo 3: Velocidad Crítica y de Operación en Molinos SAG y Bolas
- Velocidad de Molinos Rotatorios y Movimientos de la Carga
- Ejercicios Prácticos
✅ Módulo 4: Carga Circulante en Circuitos de Molienda - Metodología Granulometría y Dilución
- Circuito Directo-Cerrado y Método de Dilución de Pulpas
- Ejercicios Prácticos Parte I
- Ejercicios Prácticos Parte II
✅ Módulo 5: Ajuste Granulométrico y Balances en Hidrociclones por Multiplicadores de Lagrange
- Desarrollo Teórico de Ajuste Granulométrico Parte I
- Desarrollo Teórico de Ajuste Granulométrico Parte II
- Ejercicios Prácticos Parte I
- Ejercicios Prácticos Parte II
- Ejercicios Prácticos Parte III
- Ejercicios Prácticos Parte IV
✅ Módulo 6: Balances Metalúrgicos en Circuitos de Flotación - Metodología Solver
- Desarrollo Teórico de Balances Metalúrgicos
- Desarrollo Práctico en MS Excel Parte I
- Desarrollo Práctico en MS Excel Parte II
- Desarrollo Práctico en MS Excel Parte III
✅ Módulo 7: Balance de Masa y Eficiencia de Clasificación en Zarandas por Granulometría
- Teoría Balances Metalúrgicos
- Teoría Eficiencia de Zaranda
- Desarrollo de MS Excel
✅ Módulo 8: Caracterización de Pulpas Metalúrgicas
- Ejercicio Práctico Parte I
- Ejercicio Práctico Parte II
✅ Módulo 9: Balances Metalúrgicos en Circuitos de Flotación - Metodología Matriz-Conexión
- Balance de Materia en Circuitos de Flotación
- Balances de Materia - Metodología Matriz-Conexión
- Ejercicios Prácticos Parte I
- Ejercicios Prácticos Parte II
- Ejercicios Prácticos Parte III
✅ Módulo 10: Conclusiones de Cálculo y Balances Metalúrgicos
- Conclusiones y cierre

Power BI aplicado a Procesos Metalúrgicos

51 módulos
✅ Módulo 1: Introducción General al Uso de Microsoft Power BI
- Uso Básico y Funcionalidades del Power BI
- Principales Bloques de Creación en Power BI
- Análisis General al Servicio Power BI
✅ Módulo 2: Obtención Correcta de Datos para Power BI
- Introducción Práctica a Power BI Desktop
- Conexión a Diferentes Orígenes de Datos en Power BI Desktop
- Obtención y Manipulación Eficiente de Datos
✅ Módulo 3: Gestión de Datos e Información en Power BI
- Relacionando y Vinculando Tablas de Datos Complejas
- Gestión Avanzada de Datos con el Uso de Power Query
- Optimización Completa de Modelos de Datos para Reportes
- Aplicación de Reglas de Normalización Parte I
- Aplicación de Reglas de Normalización Parte II
- Aplicación de Reglas de Normalización Parte III
✅ Módulo 4: Creación y Personalización de Visualizaciones en Power BI
- Creación Completa y Personalización de Visualizaciones Simples
- Uso Avanzado de los Gráficos Combinados para Análisis
- Implementación de Gráficos de Dispersión en Power BI
- Técnicas para el Uso de Visualizaciones Gráficas Efectivas
- Aplicación Correcta de Reglas de Visualización de Datos
✅ Módulo 5: Exploración Completa de Datos en Power BI
- Creación y Configuración Detallada de un Panel de Control
- Creación de Sugerencias Personalizadas con Preguntas y Respuestas
- Personalización Avanzada de Informes con Formas, Cuadros de Texto e Imágenes
✅ Módulo 6: Integración de Power BI y Consolidación de Datos
- Creación y Configuración de un Calendario en Power BI
- Aplicación Práctica de la Inteligencia de Tiempo en Power BI
✅ Módulo 7: Obtención, Formateo y Transformación de Datos con Power Query
- Principales Funcionalidades de Datos y Procesos ETL en Power BI
- Descubriendo, Importando y Transformando Diferentes Fuentes de Datos
- Aplicación de Técnicas para Limpieza y Filtro de Datos Complejos
- Proceso de Fusión y Organización de la Data en Power BI
- Métodos para Agrupar y Agregar Datos en Power BI
✅ Módulo 8: Aplicación de Cálculos Condicionales con DAX en Power BI
- Introducción Completa al Lenguaje DAX en Power BI
- Optimización del Modelo de Datos con DAX Avanzado
- Uso de Herramientas Analíticas para el Análisis de Datos
- Aplicación de Funciones DAX para Medidas y Cálculos
- Caso Práctico de Contabilidad Metalúrgica Parte I
- Caso Práctico de Contabilidad Metalúrgica Parte II
- Caso Práctico de Contabilidad Metalúrgica Parte III
- Caso Práctico de Contabilidad Metalúrgica Parte IV
✅ Módulo 9: Inteligencia de Tiempo y Evaluaciones Avanzadas con Medidas DAX
- Uso de Funciones SUM y SUMX para Cálculos Avanzados
- Aplicación de la Función FILTER en Modelos Complejos
- Aplicación de Funciones CALCULATED y DATEBETWEEN en Reportes
- Uso de la Función DATE para Inteligencia de Tiempo
✅ Módulo 10: Desarrollo Completo de un Proyecto Final en Power BI
- Diseño de un Dashboard para Procesos Metalúrgicos
- Implementación Avanzada de la Inteligencia de Tiempo en Reportes

5 Recursos Estudiantiles Descargables

6 módulos
- Bono 1: PDF de Teoría de Control de Procesos
- Bono 2: PDF de Teoría de Parámetros en los Procesos Metalúrgicos
- Bono 3: Excel de Desempeño y Desgaste
- Bono 4: PY de Optimización de Código
- Bono 5: Carpeta de Database Utilizada
y más...