Curso

Inteligencia de datos en la Cadena de Valor de Hidrocarburos

El Curso de Inteligencia de datos en la Cadena de Valor de Hidrocarburos de la Universidad de América está orientado al fortalecimiento de conocimientos para optimizar procesos, apoyar la toma de decisiones y generar valor mediante el análisis de datos en el sector de los hidrocarburos.

Modalidad

Sincrónico

Duración

40 horas

Costo

$1.650.000

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Información del programa

El curso de Inteligencia de datos en la Cadena de Valor de Hidrocarburos ha sido diseñado para brindar a los participantes una formación práctica, actualizada y orientada a resultados, enfocada en el uso de técnicas de analítica descriptiva, diagnóstica y predictiva para resolver problemas reales de la industria. El curso integra conceptos del negocio energético con metodologías analíticas modernas, permitiendo entender cómo los datos pueden generar valor tangible a lo largo de toda la cadena.

A lo largo del programa, los participantes aprenderán a identificar oportunidades de mejora basadas en datos, preparar y analizar información proveniente de distintos sistemas y fuentes, construir modelos analíticos para apoyar la toma de decisiones y comunicar resultados de manera clara y efectiva a distintos niveles de la organización.

Objetivos

Objetivo general:

Desarrollar en el participante la capacidad de aplicar técnicas y herramientas de analítica de datos (descriptiva, diagnóstica y predictiva), para resolver problemas y apoyar la toma de decisiones a lo largo de la cadena de valor de la industria de los hidrocarburos —upstream, midstream y downstream—, transformando datos operacionales y de negocio en información accionable que permita mejorar el desempeño, la confiabilidad y la eficiencia de los procesos.

Objetivos Específicos:

Comprender la cadena de valor de la industria de los hidrocarburos, identificando los procesos clave, fuentes de datos y principales retos analíticos en los segmentos upstream, midstream y downstream.
Reconocer y formular problemas operacionales y de negocio de la industria de los hidrocarburos que puedan ser abordados mediante técnicas de analítica de datos.
Recolectar, integrar y preparar datos operacionales y de negocio, aplicando procesos de limpieza, transformación y validación que aseguren su calidad y consistencia para el análisis.
Aplicar técnicas de analítica descriptiva y diagnóstica para explorar datos, identificar patrones, tendencias, anomalías y causas raíz en procesos de exploración, producción, transporte, refinación y comercialización.
Desarrollar modelos de analítica predictiva orientados a apoyar la toma de decisiones, tales como pronósticos, clasificación, detección de fallas o estimación de variables críticas del negocio.
Interpretar y evaluar los resultados de los modelos analíticos, considerando su impacto técnico, económico y operativo en los distintos eslabones de la cadena de valor.
Comunicar hallazgos y recomendaciones de manera efectiva, utilizando visualizaciones, indicadores y narrativas basadas en datos para apoyar decisiones tácticas y estratégicas.
Integrar la analítica de datos en la mejora del desempeño operacional, promoviendo la eficiencia, la confiabilidad de los activos y la optimización de procesos a lo largo de la cadena de valor de los hidrocarburos.
Adoptar una visión ética y responsable del uso de los datos, reconociendo la importancia de la gobernanza, la seguridad de la información y la toma de decisiones basada en evidencia.

Perfil del aspirante

Está especialmente orientado a:

Ingenieros y profesionales técnicos de las áreas de exploración, producción, mantenimiento, confiabilidad, transporte, almacenamiento, refinación y comercialización de hidrocarburos (upstream, midstream y downstream).
Analistas de datos, ingenieros de procesos, planeación y operaciones, interesados en aplicar técnicas analíticas para resolver problemas reales de la industria.
Profesionales de áreas corporativas y de soporte, como planificación, logística, supply chain, gestión de activos, finanzas, calidad, seguridad y medio ambiente, que trabajen con información operativa y de negocio.
Líderes de equipo, supervisores y mandos medios que requieran fortalecer su capacidad para interpretar datos, evaluar escenarios y respaldar decisiones con evidencia.
Consultores y profesionales independientes que deseen ampliar su portafolio de servicios mediante el uso de analítica de datos aplicada al sector de los hidrocarburos.

Competencias previas

Formación profesional o experiencia laboral en ingeniería, ciencias aplicadas, administración, economía, tecnologías de información o áreas relacionadas con la industria de los hidrocarburos, la energía o procesos industriales.
Conocimiento general del negocio o de los procesos operativos, preferiblemente en alguno de los segmentos de la cadena de valor (upstream, midstream o downstream), desde una perspectiva técnica, operativa o de gestión.
Capacidad para interpretar información estructurada, como reportes operacionales, indicadores de desempeño (KPI), tablas, gráficos y reportes de gestión.
Manejo básico de herramientas informáticas, especialmente hojas de cálculo (por ejemplo, Excel o equivalentes) y uso general de sistemas de información.
Razonamiento lógico y analítico, orientado a la comprensión de problemas, análisis de causas y evaluación de alternativas.
Interés en la toma de decisiones basada en datos y en la mejora del desempeño operacional y del negocio.

Metodología

El aprendizaje se desarrolla a través de:

Sesiones teóricas sincrónicas con apoyo de TIC o sesiones presenciales.
Talleres prácticos y dinámicas de aprendizaje activo.
Estudios de caso y análisis de escenarios reales de la industria.
Acceso a herramientas de simulación y análisis avanzados.

Módulo 1 - Introducción a la analítica de datos en la industria de los hidrocarburos

Contexto actual del sector energético y retos operacionales.
Rol de los datos en la transformación digital de la industria.
Conceptos fundamentales de analítica de datos.
Tipos de analítica: descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva.
Enfoque del ciclo de vida de un proyecto analítico.

Módulo 2 - Cadena de valor de la industria de los hidrocarburos y fuentes de datos

Visión integral de la cadena de valor: upstream, midstream y downstream.
Procesos clave en exploración, producción, transporte, almacenamiento, refinación y comercialización.
Principales sistemas de información y fuentes de datos:

Datos operacionales.
Datos de mantenimiento y confiabilidad.
Datos logísticos, comerciales y financieros.
Retos de calidad, integración y gobernanza de datos en la industria.

Módulo 3 - Preparación y gestión de datos para el análisis

Tipos de datos: estructurados y no estructurados.
Recolección e integración de datos desde múltiples fuentes.
Limpieza de datos: manejo de valores faltantes, errores y outliers.
Transformación y normalización de datos.
Validación y aseguramiento de la calidad de la información.
Buenas prácticas en gestión y documentación de datos.

Módulo 4 - Analítica descriptiva aplicada a la cadena de valor

Estadística descriptiva aplicada a procesos industriales.
Exploración de datos (EDA).
Identificación de patrones, tendencias y comportamientos operacionales.
Análisis de desempeño mediante indicadores (KPI).
Visualización de datos para el análisis operativo.
Aplicaciones prácticas en producción, transporte, inventarios y refinación.

Módulo 5 - Analítica descriptiva aplicada a la cadena de valor

Análisis de variabilidad y desempeño de procesos.
Identificación de anomalías y eventos atípicos.
Técnicas de análisis de causas raíz.
Relación entre variables operacionales y resultados del negocio.
Aplicaciones en confiabilidad de activos, pérdidas operativas y eficiencia.
Casos prácticos de diagnóstico en la industria de los hidrocarburos.

Módulo 6 - Analítica predictiva para la toma de decisiones

Fundamentos de modelos predictivos.
Pronósticos y estimaciones de variables clave.
Clasificación y segmentación.
Detección temprana de fallas y eventos críticos.
Aplicaciones en mantenimiento predictivo, producción y logística.
Evaluación del desempeño de modelos predictivos.

Módulo 7 - Interpretación de resultados y comunicación basada en datos

Interpretación técnica y de negocio de resultados analíticos.
Traducción de hallazgos en recomendaciones accionables.
Storytelling con datos.
Diseño de tableros e informes ejecutivos.
Comunicación de resultados a distintos niveles de la organización.
Soporte a decisiones tácticas y estratégicas.

Módulo 8 - Integración de la analítica en la mejora del desempeño

Analítica de datos como parte de la mejora continua.
Identificación de oportunidades de optimización.
Integración de modelos analíticos en procesos operativos.
Medición del impacto técnico, económico y operativo.
Hoja de ruta para implementar iniciativas analíticas en la organización.

Módulo 9 - Proyecto aplicado

Formulación de un problema real de la industria.
Selección y preparación de datos.
Aplicación de técnicas analíticas aprendidas.
Interpretación y comunicación de resultados.
Presentación final del proyecto con enfoque en valor para el negocio.

La Universidad de América se reserva el derecho de ajustar, cambiar o modificar el contenido del programa.

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