Inicio: 09/03/2021

Fin: 29/06/2021

Modalidad: Virtual

Carga Horaria: 80 horas

Cupos limitados

El principiante que quiera iniciarse en el mundo del Análisis Inteligente de Datos utilizando técnicas de Estadística, Analytics e Inteligencia Artificial aplicados a la resolución de problemas de la Industria del Petróleo, Gas, Energía y/o de Procesos

En el presente se realizará un repaso de las definiciones, de la terminología, de los fundamentos y una revisión de los algoritmos utilizados en las tecnologías de captura, almacenamiento, procesamiento y análisis de datos avanzadas enroladas en lo que hoy en día se conocen como IIoT, BI, Big DATA, Analytics, Estadística, Machine Learning e Inteligencia Artificial aplicados a la resolución de problemas prácticos de la industria energética y de procesos. El Programa tendrá un carácter teórico práctico aportando a los asistentes una primera aproximación, desde lo teórico y desde lo práctico a las disciplinas del análisis avanzado de datos.

El participante adquirirá:

• El lenguaje y la terminología de las disciplinas tratadas en el curso.
• El conjunto de concepto que fundamentan su funcionamiento.
• Una idea general de aplicabilidad de las mismas.
• Conocimientos prácticos suficientes para iniciar un camino de profundización en estas disciplinas.
• Una metodología guía para la implementación de proyectos.

Docente

A lo largo de su carrera profesional se ha desempeñado como investigador y/u como analista en Inteligencia de Negocios, Inteligencia Artificial y Data Mining en diversas empresas multinacionales del sector, así como en organismos estatales. Trabaja en áreas vinculadas al análisis de información desde 1996. Como consultor ha implementado soluciones basadas en Data Mining y Analytics en una gran variedad de industrias tales como Petróleo/Gas y Energía, Manufactura, Agro Negocios, Retail, Farmacéutica, Bancario/Financiera, Salud, Telefónicas, Seguros, Medios, etc. A implementando Analytics en Oil & Gas desde 2009 en varias empresas de Argentina y/u del exterior, teniendo publicaciones y presentaciones en revistas y/u congresos nacionales o internacionales en estas temáticas y para esta industria. Ha sido docente auxiliar en carreras de grado en la Universidad de Buenos Aires en materias de Cs. Físicas, Cs. Económicas y en materias de Data Mining e Inteligencia Artificial. Ha sido docente en diversos programas de extensión y postgrado en el IAE, en la UAI y en la UB en temáticas de Estadística, Data Mining, Analytics y Big Data. Desde 2018 es docente de Big Data y Analyics en el Instituto Argentino del Petróleo y del Gas. Se ha desempeñado como investigador y desarrollador de tecnologías en el Instituto Nacional de Tecnología Industrial (INTI), como Becario de Investigación en la Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires (CIC) y en la Fundación Techint/UBA.

Socios de ARPEL: USD 450

No socios: USD 650