Análisis de datos para la automatización industrial
( 25 Módulos )
módulo #1 Introducción a la automatización industrial Descripción general de la automatización industrial, su importancia y el papel del análisis de datos en la optimización de los procesos industriales.
módulo #2 Fundamentos del análisis de datos Introducción al análisis de datos, tipos de datos y metodologías de análisis de datos.
módulo #3 Fuentes de datos industriales Descripción general de las fuentes de datos industriales, incluidos sensores, actuadores y datos de máquinas.
módulo #4 Ingestión y almacenamiento de datos Métodos para recopilar, ingerir y almacenar datos industriales, incluidos lagos de datos y almacenes.
módulo #5 Preprocesamiento y limpieza de datos Técnicas para preprocesar y limpiar datos industriales para garantizar la calidad y la precisión.
módulo #6 Visualización de datos para la automatización industrial Introducción a las técnicas y herramientas de visualización de datos para la automatización industrial, incluidos paneles e informes.
módulo #7 Mantenimiento predictivo Uso del análisis de datos para el mantenimiento predictivo, incluida la detección de anomalías y el mantenimiento basado en condiciones.
módulo #8 Control de calidad y garantía de calidad Aplicación de la Análisis de datos para mejorar el control de calidad y la garantía de calidad en procesos industriales.
módulo #9 Optimización de procesos Uso de análisis de datos para optimizar procesos industriales, incluida la eficiencia energética y la asignación de recursos.
módulo #10 Optimización de la cadena de suministro Aplicación de análisis de datos para optimizar las operaciones de la cadena de suministro, incluida la gestión de inventario y la logística.
módulo #11 Aprendizaje automático para la automatización industrial Introducción a las técnicas de aprendizaje automático para la automatización industrial, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado.
módulo #12 Aprendizaje profundo para la automatización industrial Introducción a las técnicas de aprendizaje profundo para la automatización industrial, incluidas las redes neuronales y las redes neuronales convolucionales.
módulo #13 Procesamiento del lenguaje natural para la automatización industrial Uso del procesamiento del lenguaje natural para la automatización industrial, incluido el análisis de texto y los chatbots.
módulo #14 IoT industrial y computación de borde Introducción a la IoT industrial y la computación de borde, incluido el procesamiento y análisis de datos en tiempo real.
módulo #15 Análisis de datos basado en la nube Uso de plataformas de análisis de datos basadas en la nube para la automatización industrial, incluidos AWS, Azure y Google Nube.
módulo #16 Seguridad de datos industriales Mejores prácticas para proteger los datos industriales, incluido el cifrado de datos y el control de acceso.
módulo #17 Estudios de casos en automatización industrial Estudios de casos reales de aplicaciones de análisis de datos en automatización industrial, incluidas historias de éxito y lecciones aprendidas.
módulo #18 Implementación de análisis de datos en automatización industrial Mejores prácticas para implementar análisis de datos en automatización industrial, incluida la gestión de cambios y la adopción cultural.
módulo #19 Análisis de datos para la gestión de energía Aplicación de análisis de datos para optimizar el consumo y la gestión de energía en entornos industriales.
módulo #20 Análisis de datos para la gestión de activos Uso de análisis de datos para la gestión de activos, incluido el mantenimiento basado en condiciones y la optimización de activos.
módulo #21 Análisis de datos para la gestión de riesgos de la cadena de suministro Aplicación de análisis de datos para identificar y mitigar los riesgos de la cadena de suministro en entornos industriales.
módulo #22 Análisis de datos para la sostenibilidad Uso de análisis de datos para optimizar la sostenibilidad en entornos industriales, incluida la eficiencia energética y la reducción de residuos.
módulo #23 Ética en análisis de datos industriales Discusión de las implicaciones éticas del análisis de datos industriales, incluida la privacidad de los datos y sesgo.
módulo #24 Tendencias futuras en la automatización industrial Exploración de las tendencias futuras en la automatización industrial, incluidas la IA, la cadena de bloques y las redes 5G.
módulo #25 Resumen y conclusión del curso Planificación de los próximos pasos en la carrera de Análisis de Datos para la Automatización Industrial
