Curso

Inteligencia Artificial y Analítica de Datos Aplicadas al Sector Energético

Transforma los datos en decisiones estratégicas. Domina el uso práctico de la Inteligencia Artificial y la analítica para optimizar procesos, detectar anomalías y predecir escenarios en el sector energético, utilizando herramientas accesibles y sin necesidad de conocimientos avanzados en programación.

Inicio: 29 de julio 2026

Horario

Miércoles y Viernes de 19:00 hrs a 22:00 hrs

Duración

36 horas

Modalidad

Sesiones en vivo online

PROMOCIÓN DEL MES

$11,500

MXN

$15,000

$25,000

PRECIO REGULAR

Precio especial para grupos

Asesoría Personalizada

Quedan: 3 lugares
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Acerca del Curso

Inteligencia Artificial Aplicada: De los Datos a la Estrategia Energética

La digitalización del sector energético exige profesionales capaces de traducir grandes volúmenes de datos en soluciones operativas. Este programa te brinda formación práctica para utilizar herramientas de IA y analítica de datos, permitiéndote explorar información, elaborar visualizaciones estratégicas, desarrollar predicciones precisas e identificar anomalías. Aprenderás a integrar la Inteligencia Artificial generativa como un asistente técnico poderoso en tu día a día, facilitando la toma de decisiones fundamentadas en contextos reales.

Diplomado dirigido a:

Profesionales del sector energético, investigadores, docentes y estudiantes de áreas de ingeniería y tecnología con una fuerte curiosidad analítica. Es el programa ideal para quienes buscan optimizar procesos y fundamentar sus decisiones con evidencia (basado en datos) utilizando herramientas digitales accesibles. Está diseñado para mentes orientadas a la resolución práctica de problemas, garantizando que la falta de experiencia en programación no sea una barrera para la innovación.

Análisis y Diagnóstico Energético

Explorar, limpiar e interpretar conjuntos de datos operativos y climáticos para obtener hallazgos útiles que fundamenten la toma de decisiones.

Visualización Estratégica

Construir tableros de control y gráficas temporales que comuniquen información técnica y el comportamiento energético de forma clara y procesable.

Predicción de Escenarios (forecasting)

Aplicar herramientas de machine learning básico y regresiones para estimar escenarios futuros de consumo y generación energética.

Monitoreo y Mantenimiento Predictivo

Reconocer patrones anómalos en los sistemas operativos para generar alertas tempranas y transitar hacia esquemas de mantenimiento basados en datos.

Dominio de IA Generativa y Prompts

Utilizar modelos de lenguaje y prompt engineering para automatizar la redacción técnica, validar planteamientos y sintetizar reportes profesionales.

Módulo 1. Fundamentos prácticos de IA para el sector energético Establece las bases operativas de la Inteligencia Artificial.

6 horas

Aprenderás a transformar necesidades diarias del sector en problemas de datos que pueden resolverse mediante flujos de trabajo claros y herramientas accesibles para usuarios no programadores.

Módulo 2. Análisis y visualización de datos energéticos Capacítate en la exploración y limpieza de series temporales, datos operativos y meteorológicos.

6 horas

Generarás insights e indicadores visuales a través de tableros básicos para identificar patrones y tendencias clave en tu operación.

Módulo 3. Evaluación de escenarios y dimensionamiento asistido

6 horas

Adquiere herramientas prácticas para analizar la relación entre la demanda y la capacidad instalada. Podrás realizar evaluaciones técnico-económicas de sistemas energéticos mediante simulaciones y el análisis de sensibilidad de variables clave.

Módulo 4. Modelos predictivos aplicados a energía

6 horas

Desarrolla habilidades de forecasting utilizando técnicas de predicción y machine learning básico. Aprenderás a estimar el comportamiento futuro del consumo y la generación de energía basándote en variables temporales y meteorológicas.

Módulo 5. Monitoreo, anomalías y mantenimiento basado en datos

6 horas

Transita hacia esquemas de mantenimiento preventivo y predictivo. Descubrirás cómo utilizar la IA para detectar comportamientos inusuales en las variables operativas, minimizando riesgos y optimizando la continuidad del servicio.

Módulo 6. IA generativa, prompting y asistentes Domina la automatización de tus tareas diarias.

6 horas

Aprenderás a crear prompts técnicos precisos para redactar reportes, revisar información técnica y estructurar propuestas, culminando con el diseño de un proyecto aplicado a una necesidad real del sector.

Didier Omar Gamboa Angulo

Ingeniero Físico egresado de la Universidad Autónoma de Yucatán, experto en el desarrollo de producto de datos y soluciones en Ciencia de Datos y Tecnología. Actualmente se desempeña como Científico de Datos del Departamento de Tecnologías de la Información en la Universidad Anáhuac Mayab. Docente de la Universidad Politécnica de Yucatán, Instituto Tecnológico del Petróleo y Energía, DevF y Universidad Anáhuac Mayab en temas relacionados con Ciencias de la Computación y Ciencia de Datos. Emprende actualmente en Datolok – Data Science Solutions, empresa mexicana enfocada en el diseño y desarrollo de productos de datos.

Curso en Inteligencia Artificial y Analítica de Datos Aplicadas al Sector Energético

$11,500.00

Transforma los datos en decisiones estratégicas. Domina el uso práctico de la Inteligencia Artificial y la analítica para optimizar procesos, detectar anomalías y predecir escenarios en el sector energético, utilizando herramientas accesibles y sin necesidad de conocimientos avanzados en programación.

Inicio: 29 de julio 2026

Horario: Miércoles y Viernes de 19:00 hrs a 22:00 hrs

Duración: 36 horas

Tipo de clase: Sesiones en vivo

n/a. Category: Diplomados

Inteligencia Artificial y Analítica de Datos Aplicadas al Sector Energético

Horario

Duración

Modalidad

Asesoría Personalizada

Inteligencia Artificial Aplicada: De los Datos a la Estrategia Energética

En este Curso aprenderás a:

Análisis y Diagnóstico Energético

Visualización Estratégica

Predicción de Escenarios (forecasting)

Monitoreo y Mantenimiento Predictivo

Dominio de IA Generativa y Prompts

Plan de Estudios

Metodología de Aprendizaje

Clases en vivo

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Documentación

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Didier Omar Gamboa Angulo

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