Diplomado
Diploma de Big Data Analytics en Confiabilidad y Mantenimiento
- Fecha y hora
- 2/06/23 al 18/11/23 - viernes , sabado - 09:00 hrs.
- Lugar
- Modalidad a distancia (Vía streaming.)
- Organiza
- Departamento de Ingeniería Mecánica.
- Dirigido a
- Ingenieros/as que se desempeñen o tengan interés de actuar en la áreas de integridad de equipos, confiabilidad, mantenimiento, riesgo tecnológico y planificación del sector privado o público.
POSTULACIÓN: AQUÍ
DESCRIPCIÓN
El Diploma de Big Data Analytics en Confiabilidad y Mantenimiento apunta a formar un profesional con dominio en las técnicas de análisis de Big Data aplicadas a la gestión de activos físicos, mantenimiento y confiabilidad que le permitan desarrollar y analizar modelos y algoritmos para la detección, diagnóstico y pronóstico de fallas de activos físicos.
REQUISITOS DE INGRESO
Estar en posesión de un título profesional de ingeniero o licenciatura en Ingeniería con una duración mínima de 4 años.
MODALIDAD
Online – sincrónico (vía zoom). Con apoyo de plataforma U-Cursos para gestión académica.
Las clases son grabadas y los/as participantes tienen acceso a una biblioteca de todas las clases dictadas.
OBJETIVOS GENERALES
- Introducir y discutir los conceptos de loT y Big Data y cómo estos se aplican en confiabilidad y mantenimiento.
- Desarrollar las capacidades para el manejo eficiente de técnicas de Big Data en el contexto de confiabilidad y mantenimiento.
- Desarrollar las capacidades necesarias para el dominio de técnicas de aprendizaje profundo para el análisis de Big Data y la correspondiente implementación, entrenamiento y análisis de modelos y algoritmos para la detección de anomalías, diagnóstico y pronóstico de fallas en activos físicos.
- Desarrollar las capacidades necesarias para el dominio del ecosistema Hadoop aplicado al análisis de Big Data en confiabilidad y mantenimiento
CONTENIDOS - MÓDULOS
- Internet de las Cosas (LOT) y Big Data en la Confiabilidad y Mantenimiento.
- Taller de Python.
- Transformación Digital: IoT, Cloud y Edge Computing y Sensorización en la Industria 4.0.
- Adquisición y Procesamiento de Señales para el Diagnóstico y Pronóstico de Fallas.
- Ciberseguridad.
- Aprendizaje de Máquina Aplicado a Confiabilidad y Mantenimiento.
- Big Data Analytics en Diagnóstico de Fallas de Activos Físicos.
- Taller I – Preprocesamiento, Visualización y Selección de Señales de Monitoreo de la Condición de Salud de Activos Físicos.
- Big Data Analytics en Pronóstico de Fallas de Activos Físicos.
- Big Data Analytics No Supervisado en Detección de Anomalías y Diagnóstico de Fallas de Activos Físicos.
- Fundamentos de Hadoop para el Análisis de Big Data en Confiabilidad y Mantenimiento.
- Taller II – Estudio de Casos en Big Data Analytics Aplicados al Diagnóstico y Pronóstico de Fallas en Activos Físicos.
- Taller de Proyecto.
METODOLOGÍA
El diploma será fundamentalmente práctico. Todas las sesiones contemplan instrucción del profesor en los contenidos y técnicas de uso de las herramientas y luego aplicación en ejercicios crecientes en complejidad por parte de los estudiantes. Los ejercicios y/o proyectos están orientados de manera que los estudiantes puedan aplicar los contenidos en sus contextos profesionales y laborales.
EVALUACIÓN
El requisito académico se cumple aprobando todos los cursos con nota mínima 4,0.
- El/la alumno/a sólo podrá reprobar un curso, y en este caso tendrá una segunda y última oportunidad para aprobar este curso.
- Con dos cursos reprobados (bajo nota 4,0), el/la alumno/a reprueba automáticamente todo el programa.
RELATORES
- Enrique López D, Ph. D., University of Maryland, USA 1999.
- Jaime Cerda, MBA Universidad Santa María.
- Juan Tapia, Doctor en Ingeniería Eléctrica, Universidad de Chile.
- José García Conejeros, Doctor en Ciencias con mención en Matemáticas, Universidad de Chile.
- Richard Weber H., Ph. D. en Investigación de Operaciones, RWTH Aachen, Alemania.
- Edson Vittoriano, Magister en tecnologías de Información y gestión, Pontificia Universidad Católica de Chile.
FECHA Y HORARIO
- Fecha Inicio: julio de 2023.
- Fecha de Término: enero de 2024.
- Días y horario de clases: viernes y sábados, de 09:00 a 18:00 horas.
- Lugar de clases: Modalidad a distancia (vía streaming).
- Duración total: 144 horas cronológicas.
DESCUENTOS
- 30% Afiliados/as Caja Los Andes (debe enviar certificado de afiliación a nombre del participante).
- Además, pagando la totalidad del programa con cheque al día, transferencia o con tarjeta de crédito por Webpay, hay un 10% de descuento adicional.
- Cupo exento de arancel A partir del año 2021, los/as funcionarios/as de la Universidad de Chile, podrán postular a un cupo exento del pago total del arancel. Para más detalles ingresa aquí.
Los descuentos no son acumulables entre sí y al momento de postular se deben acompañar los documentos que acrediten la calidad que habilita a obtener el descuento.
OPCIONES DE PAGO
- Hasta 12 cuotas documentadas con cheque (el primero al día).
- Contado pagado con transferencia electrónica o cheque al día.
- Tarjeta de crédito (Webpay).
LINK SITIO WEB DIMEC U. Chile: Aquí
La Escuela de Postgrado y Educación Continua se reserva el derecho de suspender la realización del programa si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos.
- Valor
- 144 U.F.