DIPLOMADO

Objetivo general:

Desarrollar competencias en el análisis de datos, modelado de procesos industriales y seguridad operacional, mediante el uso de herramientas y metodologías avanzadas, con el fin de optimizar la gestión y la toma de decisiones en entornos industriales

Objetivos Específicos:

• Aplicar técnicas de ciencia de datos, machine learning y modelado matemático para el análisis, optimización y predicción en procesos industriales.
• Integrar estrategias de seguridad de procesos y modelación de eventos peligrosos para la identificación y mitigación de riesgos en entornos industriales.
• Desarrollar habilidades en liderazgo y cultura de seguridad para la gestión efectiva de equipos y la mejora continua en procesos industriales.

Este diplomado está dirigido a profesionales y técnicos de diversas áreas de la industria que deseen fortalecer sus conocimientos en ciencia de datos, seguridad de procesos y modelación de riesgos. Está especialmente diseñado para ingenieros, analistas de datos, gestores de seguridad industrial, líderes de operaciones y cualquier profesional interesado en la optimización de procesos mediante el uso de tecnologías avanzadas. Se recomienda que los aspirantes tengan conocimientos básicos en matemáticas, estadística y programación, así como una disposición para el aprendizaje de herramientas digitales y metodologías innovadoras.

Para un óptimo aprovechamiento del diplomado, se recomienda que los participantes cuenten con:

Nociones de programación:
Familiaridad con lenguajes como Python o R es deseable, pero no obligatoria. Apertura al aprendizaje de herramientas digitales.

Capacidad Analítica y Resolución de Problemas:
Habilidad para interpretar datos, identificar patrones y aplicar el pensamiento lógico en la toma de decisiones.

Conceptos Básicos en Procesos Industriales:
Comprensión general de operaciones unitarias, seguridad en procesos y fundamentos de la industria química o de manufactura.

El diplomado se desarrolla bajo un enfoque teórico-práctico, combinando clases sincrónicas y actividades interactivas que fomentan el aprendizaje aplicado. Se emplean metodologías activas como el aprendizaje basado en problemas (ABP), estudios de caso y simulaciones para fortalecer la resolución de problemas para el análisis y modelado predictivo de grandes volúmenes de datos, optimizar procesos industriales y mejorar la seguridad industrial. La programación y el análisis de datos se implementan mediante herramientas especializadas, mientras que las sesiones de laboratorio permiten la aplicación directa de los conceptos aprendidos. Se promueve el trabajo colaborativo y la participación en plataformas tecnológicas de la Universidad para garantizar una experiencia educativa integral y alineada con las necesidades del sector.

DURACIÓN: 81 HORAS -10 SEMANAS