¿De qué se trata este curso?
¿De qué se trata este curso?
Este curso breve está diseñado para profesionales que trabajan o quieren trabajar en la industria minera y necesitan entender con claridad qué es (y qué no es) Data Science, cómo se usa realmente en minería y cuál es su impacto concreto en la toma de decisiones del negocio.
En 12 horas de formación, no buscamos formar especialistas técnicos ni profundizar en herramientas. El foco está en entregar criterio: comprender los enfoques, alcances, limitaciones y supuestos detrás de los proyectos de analítica y Data Science en minería.
El programa fue creado por profesionales con experiencia real en minería y Data Science, con una mirada práctica, honesta y sin promesas exageradas.
¿Para quién es este curso?
Profesionales de la industria minera (operaciones, planificación, mantenimiento, procesos, TI, gestión, etc.).
Ingenieros/as, analistas y profesionales con formación técnica o experiencia en operaciones.
Personas que interactúan con equipos de datos o proveedores analíticos y necesitan evaluar proyectos con mayor claridad.
Quienes quieren entender dónde sí tiene sentido profundizar en Data Science… y dónde no.
¿Qué aprenderás?
Al finalizar el curso, serás capaz de:
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Entender el rol real de los datos y el Data Science en la industria minera.
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Reconocer los principales tipos de problemas que se abordan con analítica y Machine Learning en minería.
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Interpretar proyectos de datos y conversar con equipos técnicos con mayor criterio.
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Identificar alcances, limitaciones y supuestos críticos de los modelos analíticos.
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Evaluar iniciativas de Data Science y decidir en qué áreas o herramientas vale la pena profundizar según tu rol.
Contenidos del programa
01
Industria Minera y el Rol de los Datos
Panorama general de la industria minera con foco en el contexto chileno: ecosistema, actores relevantes, regulación, cadena de valor y principales áreas operativas. Se analiza dónde aparecen los datos, qué decisiones se toman y qué problemas suelen abordarse con analítica y Data Science.
03
Enfoques de Analítica y Machine Learning en Minería
Visión general de los principales enfoques analíticos utilizados en minería: predicción, clasificación, detección de anomalías y optimización. Revisión de casos típicos como mantenimiento predictivo, estimación de variables de proceso, seguridad y planificación operacional, abordando sus alcances y limitaciones reales.
02
Datos, Arquitectura y Herramientas
Introducción a la arquitectura tecnológica típica para analítica y Data Science en minería: fuentes de datos, sensores, sistemas transaccionales, almacenamiento y flujos de información. Revisión conceptual de SQL y Python como lenguajes estándar, enfocándose en para qué se usan y qué tipo de tareas permiten.
04
Casos Reales, Limitaciones y Criterio para Decidir Dónde Profundizar
Análisis de casos reales de uso de Data Science en minería, destacando qué funcionó, qué no y por qué. Se discuten errores comunes, supuestos críticos y brechas entre expectativa y realidad. El curso cierra con una guía práctica para evaluar iniciativas de datos y definir próximos pasos según el contexto del participante
Docentes
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