Tecnun pone en marcha este verano el curso de especialización ‘Data Analytics in Engineering’

Dirigido a los alumnos de Máster, se impartirá durante seis semanas entre junio y julio, con un programa de 120 horas lectivas

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FOTO: Servicio de Comunicación

12/03/2019 Servicio de Comunicación

Tecnun arranca este verano el curso de especialización ‘Data Analytics in Engineering’, que se impartirá durante seis semanas entre junio y julio con una carga de 120 horas lectivas. Con este curso, Tecnun trata de dar respuesta a un entorno industrial que cada vez demanda más profesionales con la capacidad de gestionar, explotar y capitalizar los datos de sus propios procesos, máquinas, clientes, etc.

El curso está dirigo a los alumnos de Máster de la Escuela.  Recibirán una formación esencial y práctica en Big Data y Data Analytics, profundizando en lenguajes de programación clave, particularmente Python y R, aprendizaje automático (Machine Learning y Deep learning), paralelización y cloud computing, con el objetivo de que los alumnos sepan transformar los datos en valor e información útil. Aquellos alumnos que estén interesados en inscribirse al curso, pueden hacerlo poniéndose en contacto con Susana Montes-Tallón: smontestallon@tecnun.es.

Tecnun contará en este curso con la colaboración de distintas empresas procedentes de variados sectores industriales, donde el Data Analytics y Big Data ya constituye un elemento clave de su estrategia de innovación y mejora continua.

Ander Aramburu, antiguo alumno de Tecnun (Ing. Industrial ‘10), es jefe de proyecto y analista de datos en CAF. Ander destaca que "en los últimos años, las técnicas de mantenimiento basadas en la condición de los componentes (CBM) han ganado un creciente interés en el ámbito ferroviario. Las causas principales son:

1) Cada vez los requerimientos son más exigentes en términos de fiabilidad, disponibilidad y seguridad.

 2) Las técnicas CBM ayudan a conseguir importantes reducciones en el coste de mantenimiento de vehículos. CBM se basa en monitorizar de forma continua o periódica el estado de un subsistema y, mediante algoritmos predictivos, se estiman cuáles van a ser sus requerimientos reales de mantenimiento en el futuro. Para ello, el perfil del analista de datos juega un papel esencial.

Laura Viñolas, antigua alumna de la Escuela (Ing. Industrial ‘14), Directora Técnica del Departamento de Industria 4.0,  resalta "la importancia de contar con perfiles mixtos a la hora de conectar el mundo industrial y el mundo digital".

Javier Olaizola, antiguo alumno de Tecnun (Ing. Industrial ‘98), responsable de la unidad de Transformación Digital de IBM-España, afirma que “los datos son la mayor fuente de ventaja competitiva en el siglo XXI y junto con la inteligencia artificial son la clave del futuro. El deep data es nuestro mayor recurso y teniendo en cuenta que a día de hoy se estudia menos del 1% de los datos que se emiten en todo el mundo, si explotamos estos datos, estamos en condiciones de transformar industrias, mercados y nuestra sociedad”.

Puede descargar aquí el pdf con el contenido explicativo del curso.

 

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