Diplomado

Diploma en Big Data Analytics en Confiabilidad y Mantenimiento

Informaciones

Fecha y hora

3/06/22 al 5/11/22 - viernes , sabado - 09:00 hrs.

Lugar

Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (Beauchef #850)

Dirigido a

Ingenieros, principalmente Civiles Mecánicos, Químicos, Industriales y Eléctricos que se desempeñen o tengan interés de actuar en la áreas de integridad de equipos, confiabilidad, mantenimiento

Organiza

Departamento de Ingeniería Mecánica, FCFM

Valor

144 U.F. (Pago en hasta 12 cuotas)

Objetivo General

El objetivo del 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.

Objetivos Específicos

  • 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.

Cuerpo Docente



Enrique López D.
Formación Académica
  • PhD, Reliability Engineering, University of Maryland, College Park, USA.
  • MS, Reliability Engineering, University of Maryland, College Park, USA.
  • MS, Chemical Engineering, Federal University of Bahia, Brazil.
  • BS, Chemical Engineering, Federal University of Bahia, Brazil.                                                
Ocupación
  • Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de Chile.
  • Adjunct Associate Professor Department of Mechanical Engineering, University of Maryland, College Park, USA.



Viviana Meruane
Formación Académica
  • Ph.D. Engineering, Department of Mechanical Engineering, Katholieke Universiteit Leuven, Belgium.
  • M.Sc. Mechanical Engineering, Universidad de Chile, Chile.
  • P.E. Mechanical Engineer, Universidad de Chile, Chile.                                               
Ocupación
  • Profesora Asistente, Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de Chile, Chile.



Juan Tapia Farías
Formación Académica
  • Doctor en Ingeniería Eléctrica, Universidad de Chile.                                       
Ocupación
  • Director de Investigación de la Universidad Tecnológica de Chile – INACAP, en las áreas Electrónica y Eléctrica.



José García Conejeros
Formación Académica
  • Doctor en Ciencias con mención en Matemáticas, Universidad de Chile, Chile.
  • Licenciado en Ciencias con mención en Matemáticas, Universidad de Chile.                                            
Ocupación
  • Telefónica, Investigador en la áreas de Big Data Analytics.



Richard Weber H.
Formación Académica
  • Ph. D. en Investigación de Operaciones, RWTH Aachen, Alemania.
  • Magíster en Investigación de Operaciones, RWTH Aachen, Alemania.                                          
Ocupación
  • Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería Industrial, Universidad de Chile.



Richard Weber H.
Formación Académica
  • Doctor en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile.
  • Magíster en Ciencias de la Ingeniería e Ingeniero Civil en Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile.                                 
Ocupación
  • Profesor Asociado, Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Chile.

Plataforma a Distancia

Con la nueva modalidad a distancia, el aprendizaje es más simple y colaborativo. El alumno podrá seguir vía streaming o ver video en diferido todos los cursos del diplomado, convirtiendo la enseñanza a distancia en una experiencia simple, clara y sin problemas.

  • Clases en tiempo real o diferido.
  • Acceso a las clases con videos y audio de alta calidad.
  • Interacción con el aula de clases de forma remota.
  • Biblioteca de todas las clases dictadas.

Público Objetivo

Ingenieros, principalmente Civiles Mecánicos, Químicos, Industriales y Eléctricos que se desempeñen o tengan interés de actuar en la áreas de integridad de equipos, confiabilidad, mantenimiento en empresas del sector privado o público.

Requisito de Admisión

Estar en posesión de un título profesional de ingeniero o licenciatura en Ingeniería con una duración mínima de 4 años.

Programación

Fecha de Inicio de las Clases: 03 de Junio de 2022.

Fecha de Término de las Clases: 05 de noviembre de 2022.

Horario: Clases dos veces al mes, días Viernes y Sábado 09:00 a 18:00 horas

Duración: 144 horas

Consultas e Inscripción


Maricarmen Núñez

Teléfono: (56 – 2) 2978 4591

diplodimecma@ing.uchile.cl

Valores

144 U.F. (Pago en hasta 12 cuotas)

Descuentos

Inscripción hasta 22 de Enero de 2022: Descuento de 30%
Inscripción hasta 22 de Marzo de 2022: Descuento 20%
Inscripción hasta 22 de Abril de 2022: Descuento 10%