{"id":3897,"date":"2026-08-09T06:05:37","date_gmt":"2026-08-09T06:05:37","guid":{"rendered":"https:\/\/apsoluti.com.co\/contents\/?page_id=3897"},"modified":"2026-08-09T06:59:29","modified_gmt":"2026-08-09T06:59:29","slug":"core_skills","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/apsoluti.com.co\/contents\/core_skills\/","title":{"rendered":"core_skills"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"3897\" class=\"elementor elementor-3897\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-050aa87 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"050aa87\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c549e8f e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"c549e8f\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0772886 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"0772886\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b41ed6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5b41ed6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Programa formaci\u00f3n: <br>Mantenimiento Predictivo con  IA\/ML<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5eabe89 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5eabe89\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Machine Learning aplicado al Mantenimiento Industrial<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-858fe3c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"858fe3c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Convierta datos reales de planta en decisiones de mantenimiento fiables, aprendiendo a interpretar y validar modelos de Machine Learning en escenarios industriales pr\u00e1cticos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c47329a e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"c47329a\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7066561 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7066561\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"682\" 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elementor-element-af3f7e2 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"af3f7e2\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9a2279c e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"9a2279c\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d509673 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"d509673\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d8a87d7 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"d8a87d7\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5d5ebe5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5d5ebe5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Presentaci\u00f3n del programa<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e33bd2c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e33bd2c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"isSelectedEnd\">El curso introductorio de <strong>Mantenimiento Predictivo con Machine Learning (PdM con ML)<\/strong> est\u00e1 dise\u00f1ado para proporcionar a ingenieros y responsables de gesti\u00f3n una visi\u00f3n aplicada de c\u00f3mo los datos industriales y la inteligencia artificial pueden transformar la gesti\u00f3n de activos y la toma de decisiones de mantenimiento.<\/p><p class=\"isSelectedEnd\">A lo largo de tres talleres secuenciales, el participante desarrolla una comprensi\u00f3n progresiva del ciclo de anal\u00edtica predictiva: <strong>caracterizar el comportamiento de los activos a partir de los datos, modelar la evoluci\u00f3n de su degradaci\u00f3n y detectar y clasificar condiciones an\u00f3malas en operaci\u00f3n<\/strong>. El recorrido conecta los fundamentos anal\u00edticos con situaciones reales de ingenier\u00eda, poniendo el foco en la interpretaci\u00f3n de resultados y en su utilidad para la gesti\u00f3n de la confiabilidad y el desempe\u00f1o de los equipos.<\/p><p class=\"isSelectedEnd\">El enfoque es <strong>pr\u00e1ctico, industrial y orientado a la toma de decisiones<\/strong>. Cada sesi\u00f3n trabaja con datos reales de bombas centr\u00edfugas y utiliza <strong>Google Colab y Python<\/strong> como entorno de experimentaci\u00f3n, permitiendo concentrar el aprendizaje en los conceptos, los modelos y su aplicaci\u00f3n al mantenimiento, sin que la infraestructura tecnol\u00f3gica constituya una barrera.<\/p><p>M\u00e1s que aprender algoritmos de forma aislada, el curso busca desarrollar la capacidad de <strong>entender qu\u00e9 informaci\u00f3n aportan los datos, qu\u00e9 puede predecirse con Machine Learning y c\u00f3mo convertir esas predicciones en conocimiento \u00fatil para anticipar fallas y mejorar las estrategias de mantenimiento<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5199677 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5199677\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Objetivos del programa<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17dd6de elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"17dd6de\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"isSelectedEnd\">El curso busca desarrollar una <strong>comprensi\u00f3n integral del mantenimiento predictivo basado en datos<\/strong>, integrando tres perspectivas complementarias: el <strong>pensamiento t\u00e9cnico<\/strong>, la <strong>anal\u00edtica de datos<\/strong> y la <strong>comprensi\u00f3n fenomenol\u00f3gica del fallo<\/strong>.<\/p><p class=\"isSelectedEnd\">Al finalizar el curso, el participante ser\u00e1 capaz de:<\/p><ul data-spread=\"false\"><li><strong>Interpretar el valor de los datos industriales<\/strong> y comprender c\u00f3mo se transforman en informaci\u00f3n relevante para la toma de decisiones de mantenimiento.<\/li><li><strong>Utilizar Google Colab y las principales bibliotecas de an\u00e1lisis de datos<\/strong> como entorno de trabajo para desarrollar y evaluar modelos de Machine Learning.<\/li><li><strong>Explorar, depurar y visualizar datos operativos<\/strong> procedentes de equipos industriales, identificando patrones, tendencias y comportamientos relevantes.<\/li><li><strong>Desarrollar modelos de regresi\u00f3n<\/strong> capaces de representar la evoluci\u00f3n de la degradaci\u00f3n y contribuir a la anticipaci\u00f3n de condiciones de falla.<\/li><li><strong>Construir modelos de clasificaci\u00f3n<\/strong> para identificar condiciones an\u00f3malas, discriminar estados operativos y generar alertas con criterios de confiabilidad.<\/li><li><strong>Integrar los modelos de Machine Learning con la fenomenolog\u00eda del fallo<\/strong>, relacionando las se\u00f1ales observadas en los datos con los mecanismos f\u00edsicos de degradaci\u00f3n del activo.<\/li><li><strong>Conectar la anal\u00edtica predictiva con la estrategia de mantenimiento<\/strong>, interpretando los resultados de los modelos desde una perspectiva de confiabilidad, riesgo y toma de decisiones.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4979eb8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4979eb8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Metodolog\u00eda del programa<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17d17b7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"17d17b7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"isSelectedEnd\">La metodolog\u00eda se estructura en una <strong>secuencia progresiva<\/strong>, desde la comprensi\u00f3n del dato industrial hasta la aplicaci\u00f3n de modelos predictivos para la detecci\u00f3n de fallas.<\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><strong>1. Exploraci\u00f3n de datos<\/strong><br \/>An\u00e1lisis, limpieza y visualizaci\u00f3n de datos operativos para identificar patrones, tendencias y relaciones relevantes.<\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><strong>2. Modelamiento predictivo<\/strong><br \/>Construcci\u00f3n de modelos de <strong>regresi\u00f3n lineal y Random Forest<\/strong> para representar la degradaci\u00f3n y estimar su evoluci\u00f3n.<\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><strong>3. Diagn\u00f3stico y clasificaci\u00f3n<\/strong><br \/>Aplicaci\u00f3n de modelos de clasificaci\u00f3n para detectar anomal\u00edas, distinguir estados operativos y anticipar condiciones de falla.<\/p><p>Cada taller combina <strong>fundamentos conceptuales, demostraci\u00f3n t\u00e9cnica y aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica sobre datos industriales reales<\/strong>, conectando el an\u00e1lisis de datos con la interpretaci\u00f3n de fen\u00f3menos de degradaci\u00f3n y la toma de decisiones de mantenimiento.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-276537b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"276537b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Informaci\u00f3n general:<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dd08614 elementor-icon-list--layout-traditional elementor-list-item-link-full_width elementor-widget elementor-widget-icon-list\" data-id=\"dd08614\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"icon-list.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-icon-list-items\">\n\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M173.898 439.404l-166.4-166.4c-9.997-9.997-9.997-26.206 0-36.204l36.203-36.204c9.997-9.998 26.207-9.998 36.204 0L192 312.69 432.095 72.596c9.997-9.997 26.207-9.997 36.204 0l36.203 36.204c9.997 9.997 9.997 26.206 0 36.204l-294.4 294.401c-9.998 9.997-26.207 9.997-36.204-.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Programa Virtual presencial<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M173.898 439.404l-166.4-166.4c-9.997-9.997-9.997-26.206 0-36.204l36.203-36.204c9.997-9.998 26.207-9.998 36.204 0L192 312.69 432.095 72.596c9.997-9.997 26.207-9.997 36.204 0l36.203 36.204c9.997 9.997 9.997 26.206 0 36.204l-294.4 294.401c-9.998 9.997-26.207 9.997-36.204-.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\"><b>Cuatro<\/b> Sesiones de tres horas<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M173.898 439.404l-166.4-166.4c-9.997-9.997-9.997-26.206 0-36.204l36.203-36.204c9.997-9.998 26.207-9.998 36.204 0L192 312.69 432.095 72.596c9.997-9.997 26.207-9.997 36.204 0l36.203 36.204c9.997 9.997 9.997 26.206 0 36.204l-294.4 294.401c-9.998 9.997-26.207 9.997-36.204-.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Google Colab + Google Drive<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M173.898 439.404l-166.4-166.4c-9.997-9.997-9.997-26.206 0-36.204l36.203-36.204c9.997-9.998 26.207-9.998 36.204 0L192 312.69 432.095 72.596c9.997-9.997 26.207-9.997 36.204 0l36.203 36.204c9.997 9.997 9.997 26.206 0 36.204l-294.4 294.401c-9.998 9.997-26.207 9.997-36.204-.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Materiales: Notebooks de Colab, datasets industriales, dashboards y gu\u00edas de trabajo.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M173.898 439.404l-166.4-166.4c-9.997-9.997-9.997-26.206 0-36.204l36.203-36.204c9.997-9.998 26.207-9.998 36.204 0L192 312.69 432.095 72.596c9.997-9.997 26.207-9.997 36.204 0l36.203 36.204c9.997 9.997 9.997 26.206 0 36.204l-294.4 294.401c-9.998 9.997-26.207 9.997-36.204-.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\">Perfil del participante: ingenieros de mantenimiento<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-icon\">\n\t\t\t\t\t\t\t<svg aria-hidden=\"true\" class=\"e-font-icon-svg e-fas-check\" viewBox=\"0 0 512 512\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\"><path d=\"M173.898 439.404l-166.4-166.4c-9.997-9.997-9.997-26.206 0-36.204l36.203-36.204c9.997-9.998 26.207-9.998 36.204 0L192 312.69 432.095 72.596c9.997-9.997 26.207-9.997 36.204 0l36.203 36.204c9.997 9.997 9.997 26.206 0 36.204l-294.4 294.401c-9.998 9.997-26.207 9.997-36.204-.001z\"><\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text\"><b> Valor de la inscripci\u00f3n: <\/b> COP$ 980.000 m\u00e1s IVA. Tres participantes de la empresa tendr\u00e1n 15% de descuento.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d3b6330 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d3b6330\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Contenido del programa<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-14d3d80 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"14d3d80\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3 class=\"PDq2pG_selectionAnchorContainer\" data-section-id=\"10stn2o\" data-start=\"0\" data-end=\"54\">Sesi\u00f3n 1 \u2014 Introducci\u00f3n al Mantenimiento con IA\/ML<\/h3><p data-start=\"55\" data-end=\"97\"><strong data-start=\"55\" data-end=\"97\">\u201cDe la estrategia al piloto escalable\u201d<\/strong><\/p><ul data-start=\"99\" data-end=\"569\" data-is-last-node=\"\" data-is-only-node=\"\"><li data-section-id=\"3m0ogy\" data-start=\"99\" data-end=\"205\">Fundamentos del <strong data-start=\"117\" data-end=\"171\">Mantenimiento Predictivo con IA y Machine Learning<\/strong> y arquitectura de un sistema PdM.<\/li><li data-section-id=\"na1awb\" data-start=\"206\" data-end=\"303\">Identificaci\u00f3n de <strong data-start=\"226\" data-end=\"274\">decisiones de mantenimiento, activos y datos<\/strong> relevantes para el proyecto.<\/li><li data-section-id=\"1ycb9g1\" data-start=\"304\" data-end=\"399\">Dise\u00f1o y preparaci\u00f3n de <strong data-start=\"330\" data-end=\"353\">experiencias piloto<\/strong>, definiendo alcance, objetivos e indicadores.<\/li><li data-section-id=\"cwt25p\" data-start=\"400\" data-end=\"485\">Organizaci\u00f3n del proyecto, roles y <strong data-start=\"437\" data-end=\"466\">estructura de actividades<\/strong> para su ejecuci\u00f3n.<\/li><li data-section-id=\"imlaov\" data-start=\"486\" data-end=\"569\" data-is-last-node=\"\">Dise\u00f1o de una hoja de ruta orientada a un <strong data-start=\"530\" data-end=\"568\">piloto escalable a nivel de planta<\/strong>.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4384d3c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4384d3c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3 class=\"PDq2pG_selectionAnchorContainer\" data-section-id=\"1d1n4hx\" data-start=\"160\" data-end=\"208\">Sesi\u00f3n 2 \u2014 Fundamentos T\u00e9cnicos y Anal\u00edticos &#8211; Taller 1<\/h3><p data-start=\"209\" data-end=\"239\"><strong data-start=\"209\" data-end=\"239\">\u201cAprender a ver los datos\u201d<\/strong><\/p><ul data-start=\"241\" data-end=\"721\"><li data-section-id=\"wsukk1\" data-start=\"241\" data-end=\"299\">Introducci\u00f3n a <strong data-start=\"258\" data-end=\"274\">Google Colab<\/strong> y al entorno de trabajo.<\/li><li data-section-id=\"1punkin\" data-start=\"300\" data-end=\"342\">Carga y exploraci\u00f3n de archivos <strong data-start=\"334\" data-end=\"341\">CSV<\/strong>.<\/li><li data-section-id=\"1mu05x5\" data-start=\"343\" data-end=\"397\">Identificaci\u00f3n y an\u00e1lisis de variables industriales.<\/li><li data-section-id=\"18ej940\" data-start=\"398\" data-end=\"442\">Aplicaci\u00f3n de filtros y consultas b\u00e1sicas.<\/li><li data-section-id=\"txx3kp\" data-start=\"443\" data-end=\"509\">Creaci\u00f3n de gr\u00e1ficos para visualizar <strong data-start=\"482\" data-end=\"508\">tendencias y anomal\u00edas<\/strong>.<\/li><li data-section-id=\"1ybklfe\" data-start=\"510\" data-end=\"576\">An\u00e1lisis de variables como <strong data-start=\"539\" data-end=\"575\">temperatura, vibraci\u00f3n y presi\u00f3n<\/strong>.<\/li><li data-section-id=\"13go7q2\" data-start=\"577\" data-end=\"653\">Integraci\u00f3n de resultados en un <strong data-start=\"611\" data-end=\"652\">dashboard de mantenimiento predictivo<\/strong>.<\/li><li data-section-id=\"hs6bsh\" data-start=\"654\" data-end=\"721\">Desarrollo de las bases necesarias para los talleres posteriores.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9b72889 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9b72889\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<h3 class=\"PDq2pG_selectionAnchorContainer\" data-section-id=\"12zh7ef\" data-start=\"728\" data-end=\"765\">Sesi\u00f3n 3 \u2014 Modelos de Degradaci\u00f3n &#8211; taller 2<\/h3><p data-start=\"766\" data-end=\"816\"><strong data-start=\"766\" data-end=\"816\">\u201cAprender a predecir la evoluci\u00f3n de la falla\u201d<\/strong><\/p><ul data-start=\"818\" data-end=\"1285\"><li data-section-id=\"egbj7b\" data-start=\"818\" data-end=\"897\">Caso de estudio: <strong data-start=\"837\" data-end=\"896\">bomba centr\u00edfuga con desgaste progresivo de rodamientos<\/strong>.<\/li><li data-section-id=\"5dr5sr\" data-start=\"898\" data-end=\"941\">An\u00e1lisis exploratorio de datos (<strong data-start=\"932\" data-end=\"939\">EDA<\/strong>).<\/li><li data-section-id=\"16ans41\" data-start=\"942\" data-end=\"999\">Identificaci\u00f3n de patrones y tendencias de degradaci\u00f3n.<\/li><li data-section-id=\"1ljraww\" data-start=\"1000\" data-end=\"1050\">Construcci\u00f3n de modelos de <strong data-start=\"1029\" data-end=\"1049\">Regresi\u00f3n Lineal<\/strong>.<\/li><li data-section-id=\"yso1s\" data-start=\"1051\" data-end=\"1095\">Construcci\u00f3n de modelos <strong data-start=\"1077\" data-end=\"1094\">Random Forest<\/strong>.<\/li><li data-section-id=\"ety7le\" data-start=\"1096\" data-end=\"1161\">Comparaci\u00f3n del desempe\u00f1o e interpretabilidad de ambos modelos.<\/li><li data-section-id=\"kahqab\" data-start=\"1162\" data-end=\"1204\">Estimaci\u00f3n de la evoluci\u00f3n del desgaste.<\/li><li data-section-id=\"ivke4m\" data-start=\"1205\" data-end=\"1285\">Uso de datos hist\u00f3ricos para <strong data-start=\"1236\" data-end=\"1284\">anticipar fallas y planificar intervenciones<\/strong>.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-92de431 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"92de431\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"text-base my-auto mx-auto [--thread-content-margin:var(--thread-content-margin-xs,calc(var(--spacing)*4))] @w-sm\/main:[--thread-content-margin:var(--thread-content-margin-sm,calc(var(--spacing)*6))] @w-lg\/main:[--thread-content-margin:var(--thread-content-margin-lg,calc(var(--spacing)*16))] px-(--thread-content-margin)\">\n<div class=\"[--thread-content-max-width:40rem] @w-lg\/main:[--thread-content-max-width:48rem] mx-auto max-w-(--thread-content-max-width) flex-1 group\/turn-messages focus-visible:outline-hidden relative flex w-full min-w-0 flex-col agent-turn\" data-conversation-screenshot-content=\"\">\n<div class=\"flex max-w-full flex-col gap-4 grow\">\n<div class=\"min-h-8 text-message relative flex w-full flex-col items-end gap-2 text-start break-words whitespace-normal outline-none keyboard-focused:focus-ring [.text-message+&amp;]:mt-1\" dir=\"auto\" data-message-author-role=\"assistant\" data-message-id=\"b31be82d-f3b5-4406-8540-39ef7a37dfb0\" data-message-model-slug=\"gpt-5-6-mini\">\n<div class=\"flex w-full flex-col gap-1 empty:hidden\">\n<div class=\"markdown prose dark:prose-invert wrap-break-word w-full light markdown-new-styling\">\n<h3 class=\"PDq2pG_selectionAnchorContainer\" data-section-id=\"14u9uvc\" data-start=\"1292\" data-end=\"1330\">Sesi\u00f3n 4 \u2014 Clasificaci\u00f3n y Alertas &#8211; taller 3<\/h3>\n<p data-start=\"1331\" data-end=\"1389\"><strong data-start=\"1331\" data-end=\"1389\">\u201cAprender a detectar y clasificar fallas en operaci\u00f3n\u201d<\/strong><\/p>\n<ul data-start=\"1391\" data-end=\"1874\" data-is-last-node=\"\" data-is-only-node=\"\">\n<li data-section-id=\"199wc63\" data-start=\"1391\" data-end=\"1438\">Introducci\u00f3n a la <strong data-start=\"1411\" data-end=\"1437\">detecci\u00f3n de anomal\u00edas<\/strong>.<\/li>\n<li data-section-id=\"1w2uxz\" data-start=\"1439\" data-end=\"1490\">Definici\u00f3n de umbrales y criterios de normalidad.<\/li>\n<li data-section-id=\"f691vg\" data-start=\"1491\" data-end=\"1552\">An\u00e1lisis de la distancia respecto al comportamiento normal.<\/li>\n<li data-section-id=\"rwlfjz\" data-start=\"1553\" data-end=\"1608\">Construcci\u00f3n de modelos <strong data-start=\"1579\" data-end=\"1607\">Random Forest Classifier<\/strong>.<\/li>\n<li data-section-id=\"1tyt6st\" data-start=\"1609\" data-end=\"1675\">Predicci\u00f3n de condiciones de falla en las <strong data-start=\"1653\" data-end=\"1674\">pr\u00f3ximas 48 horas<\/strong>.<\/li>\n<li data-section-id=\"19yykec\" data-start=\"1676\" data-end=\"1742\">Evaluaci\u00f3n mediante <strong data-start=\"1698\" data-end=\"1741\">precisi\u00f3n, recall y matriz de confusi\u00f3n<\/strong>.<\/li>\n<li data-section-id=\"1ol2kl\" data-start=\"1743\" data-end=\"1774\">An\u00e1lisis de la <strong data-start=\"1760\" data-end=\"1773\">curva ROC<\/strong>.<\/li>\n<li data-section-id=\"1yxdv5e\" data-start=\"1775\" data-end=\"1874\" data-is-last-node=\"\">Ajuste de umbrales seg\u00fan el nivel de <strong data-start=\"1814\" data-end=\"1873\">sensibilidad y confiabilidad requerido por la operaci\u00f3n<\/strong>.<\/li><\/ul><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f8fcbb7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f8fcbb7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Instructores<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-407305c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"407305c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><b>Hector Ren\u00e9 Alvarez Laverde<\/b>. Licenciado en Matem\u00e1ticas. Maestr\u00eda en Estad\u00edstica aplicada. Maestr\u00eda en Direcci\u00f3n de Producci\u00f3n.\u00a0Doctor (Ph.D) en Ingenier\u00eda Industrial (Ciencia de datos aplicada a la industria)\u00a0por la Universidad Polit\u00e9cnica de Catalu\u00f1a. Recibi\u00f3 entrenamiento como cient\u00edfico de datos industriales en la empresa\u00a0Fuji Xerox de Jap\u00f3n. Certificado como Seis Sigma nivel Master. Formador experto en RAM 4.0 y RCM. Ha desarrollado proyectos de ciencia de datos en sectores como industria petrolera, sider\u00fargica, alimentaci\u00f3n, bebidas, cosm\u00e9tica, cuidado personal, papel, automotriz, qu\u00edmica y tecnolog\u00eda.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-352c7ce elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"352c7ce\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><b>Humberto Alvarez Laverde. <\/b>Ingeniero Mec\u00e1nico. MBA por el IESE Business School. Formaci\u00f3n avanzada en electr\u00f3nica. Graduado en Direcci\u00f3n Industrial en el Instituto Asia Bunka Kaikan de Tokio. Instructor internacional TPM. Certificado en Gesti\u00f3n de Proyectos de Innovaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica por la Universidad de Texas A&amp;M. Formado en tecnolog\u00edas de mantenimiento con la Comisi\u00f3n Internacional de Energ\u00eda de Naciones Unidas. Ex director de formaci\u00f3n de la Asociaci\u00f3n Espa\u00f1ola de Mantenimiento. Dilatada carrera profesional como ingeniero, directivo y consultor industrial.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a5b83bc e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"a5b83bc\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6d3fbb4 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"6d3fbb4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7cce1ac e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"7cce1ac\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-65abd1e e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"65abd1e\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8422df2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8422df2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfEst\u00e1 su organizaci\u00f3n preparada para tomar decisiones de mantenimiento basadas en predicciones?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b9e2e3f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b9e2e3f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Solicita mayor informaci\u00f3n en el siguiente enlace.<\/p><p>Este programa lo podemos impartir para el equipo de ingenieros de su empresa en forma presencial y en sus instalaciones. Cons\u00faltenos alternativas.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59e50b6 elementor-align-center elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"59e50b6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/academia-tpm.com\/plataforma\/contactos_apsoluti\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Informaci\u00f3n adicional ...<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ae2daa9 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"ae2daa9\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-41c8894 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"41c8894\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b7c01ab e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"b7c01ab\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-617de11 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"617de11\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5aca3e0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5aca3e0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Apsoluti de Colombia SAS - 2026<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d477b93 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"d477b93\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Programa formaci\u00f3n: Mantenimiento Predictivo con IA\/ML Machine Learning aplicado al Mantenimiento Industrial Convierta datos reales de planta en decisiones de [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"site-sidebar-layout":"no-sidebar","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"full-width-container","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"disabled","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"disabled","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"class_list":["post-3897","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/apsoluti.com.co\/contents\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3897","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/apsoluti.com.co\/contents\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/apsoluti.com.co\/contents\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/apsoluti.com.co\/contents\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/apsoluti.com.co\/contents\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3897"}],"version-history":[{"count":76,"href":"https:\/\/apsoluti.com.co\/contents\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3897\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3976,"href":"https:\/\/apsoluti.com.co\/contents\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3897\/revisions\/3976"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/apsoluti.com.co\/contents\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3897"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}