Objetivo: Comprender los fundamentos de Business Intelligence y Data Analytics para el monitoreo y control de indicadores operativos en minería.

• Fundamentos de Business Intelligence.
• Fundamentos de Data Analytics.
• Análisis estadístico descriptivo.
• Generación de dashboards.
• Control de proyectos.
• Control de costos.
• Control de productividad.
• Control físico de producción.

Objetivo: Aplicar herramientas financieras para evaluar la viabilidad económica de proyectos mineros.

• Introducción a proyectos mineros y civiles.
• Conceptos financieros aplicados.
• Herramientas financieras para evaluación de proyectos.
• Elaboración de flujo de caja.
• Criterios de evaluación financiera.
• Casos prácticos.

Objetivo: Aplicar herramientas de analítica de datos y Business Intelligence para el control y optimización de costos y productividad en operaciones mineras.

• Gestión de Costos y Productividad

• 
  

• Conceptos y aplicaciones.
• Estructura de un precio unitario.
• Aplicación en mina.
• Análisis de precios unitarios.
• Costos indirectos.
• 
  

Microsoft Access Aplicado a la Gestión de Datos

• Formularios.
• Macros.
• Visual Basic (VBA).
• Consultas.
• Reportes gerenciales.
• Exportación e integración de datos.
• 
  

Microsoft Excel para Análisis y Control

• Formato condicional.
• BUSCARV.
• Tablas dinámicas.
• Gráficos dinámicos.
• Segmentación de datos.
• Dashboards gerenciales.
• 
  

Power BI para Business Intelligence

• Elementos de Power BI.
• Importación de datos.
• Visualización de datos.
• Relaciones entre tablas.
• Columnas calculadas.
• Totales y medidas.
• Modelado de datos.
• Paneles de control.
• Dashboards.

Objetivo: Gestionar cronogramas de proyectos mineros mediante técnicas avanzadas de planificación, seguimiento y control.

• Temario
• Configuración inicial del proyecto.
• Calendarios.
• EDT / WBS.
• Actividades.
• Relaciones.
• Duraciones.
• Recursos.
• Asignación de recursos.
• Histogramas.
• Línea base.
• Curvas S.
• Seguimiento.
• Data Date.
• Performance %.
• Reportabilidad.
• Impresión de cronogramas.
• Reprogramación por mayores metrados.
• Reprogramación por menores metrados.
• Reprogramación por adicionales.
• Reprogramación por reducción de alcance.
• Reprogramación por retrasos.
• Reprogramaciones integrales.
• As Built. 

Objetivo: Gestionar información geoespacial mediante bases de datos espaciales aplicadas a proyectos y operaciones mineras.

• Teoría de bases de datos.
• Bases de datos espaciales.
• PostgreSQL.
• SQL.
• Definición de datos.
• Control de datos.
• Manipulación de datos.
• PostGIS.
• Análisis vectorial.
• Análisis raster.
• Rutas espaciales.
• GIS.
• ArcGIS.
• Administración de bases espaciales.
• GeoServer y PostGIS.

Objetivo: Diseñar dashboards e indicadores para la gestión y monitoreo de operaciones mineras mediante Power BI.

• Introducción a Power BI en minería.
• Importación de datos mineros.
• Transformación de datos mineros.
• Power Query.
• Modelado de datos.
• DAX.
• KPIs.
• Dashboards.
• Visualización de datos.
• Reportes.

Objetivo: Aplicar técnicas de ciencia de datos y Machine Learning para analizar, modelar y optimizar procesos mineros.

• Introducción a Python.
• Ecosistema Python en minería.
• Jupyter Notebook.
• Pandas.
• Power BI + Python.
• Limpieza de datos.
• Manipulación de datos.
• KPIs.
• Visualización de datos.
• Regresión lineal.
• Random Forest.
• Clasificación.
• Predicción de fallas.
• Predicción de costos.
• Detección de anomalías.
• K-Means.
• Forecasting.
• Integración Power BI + Python.
• Storytelling con datos.
• Proyecto integrador.

Objetivo: Aplicar herramientas de Inteligencia Artificial Generativa para automatizar procesos, mejorar la productividad y fortalecer la toma de decisiones.

• Introducción a la Inteligencia Artificial.
• ChatGPT.
• Prompt Engineering.
• Diseño de prompts.
• Optimización de prompts.
• Gemini.
• Claude.
• Microsoft Copilot.
• Copilot para Word.
• Copilot para Excel.
• Copilot para PowerPoint.
• Creación de asistentes virtuales.
• Make.
• Elaboración de informes.
• Elaboración de reportes.
• Gestión documental.

• Félix Vidal. Doctorado en Ingeniería de Minas, Lavra en la actual Universidad de Lisboa (IST-UL), Postdoctorado en Geotecnia y Desarrollo Sostenible del Medio Ambiente Subterráneo; 30 años de experiencia.
• Carlos Rivera. Ingeniero de Minas, de la Universidad Nacional de Ingeniería de Perú con más de 25 años de experiencia, especialización en el Centro de Geoestadística de Fontainebleau (Francia). Sólida experiencia en estimación de recursos, reservas y evaluación económica de minas.
• Luis Pineda. Ingeniero de Minas por la Universidad Nacional Autónoma de México, Involucrado en la planificación, diseño y supervisión de operaciones mineras, tiene una experiencia laboral de más de 18 años. Dominio de software especializado como MinePlan y Whittle, aplicados a diseños de mina.
• Álvaro Rodríguez. Ingeniero Civil de Minas por la Universidad de Chile. Ha desarrollado su carrera principalmente en el área de planificación minera de rajo abierto. Con más de 30 años de experiencia habiendo trabajado en la División Chuquicamata, Minera Escondida, Minera Michilla y El Tesoro. En su desempeño como consultor ha estado involucrado en deferentes proyectos en Chile.