Curso de Análisis de Datos para la Minería en Colombia: Power BI, SQL y Python en vivo

En resumen: el curso de Análisis de Datos de ProgramBI, con enfoque en minería, para Colombia es un programa de 60 horas por nivel (20 h de SQL Server, 20 h de Power BI y 20 h de Python), en vivo por Zoom, que combina Power BI, SQL Server y Python para trabajar con información de operación minera e industrial: reportes de turno, flota, mantenimiento, combustible, inventarios y sensores, con apoyo de inteligencia artificial generativa para redactar consultas y scripts. El nivel básico-intermedio tiene un valor de $ 599.900; la ficha reporta cupos abiertos con fecha por confirmar.

Incluye grabaciones de por vida en el campus, certificado al completar y proyectos con datos reales. En las preguntas frecuentes de la ficha, la clase se ubica a las 17:30, hora de Colombia. Se paga en pesos colombianos con Mercado Pago Colombia, PSE, Nequi o transferencia. Información consultada el 4 de noviembre de 2026.

Para qué sirve

Una operación minera —sea de carbón, oro, materiales de construcción o cualquier otro mineral— produce información a cada hora: producción por frente, horas de equipo, paradas, consumos, resultados de laboratorio, lecturas de instrumentos. Esa información suele quedar dispersa entre hojas de Excel, sistemas de mantenimiento y archivos que exportan los equipos. Este curso enseña a unirla y convertirla en indicadores confiables.

La ficha lo describe como un programa para optimizar procesos y decisiones en minería y como especialización técnica para profesionales mineros e industriales. El nivel básico-intermedio se centra en tres cosas: automatizar la captura de datos de turnos, consolidar datos de diferentes áreas con relaciones sólidas y visualizar leyes de mineral y eficiencia.

Mapa del programa

Situaciones donde se aplica

El informe diario de producción. Cada supervisor envía su reporte de turno en Excel. Power BI los toma de una carpeta compartida, aplica las mismas reglas de limpieza y actualiza el tablero de producción y disponibilidad que revisa la dirección de mina.

La conciliación de inventarios. Lo extraído según los reportes de mina no siempre coincide con lo registrado en patios o en el inventario. Una consulta con FULL JOIN deja a la vista las diferencias por período y por material para que el área de control las analice.

Los equipos que más se detienen. Cruzando eventos de parada, equipos y operadores con INNER JOIN, se identifica qué máquinas concentran las detenciones y en qué turnos, insumo directo para el plan de mantenimiento.

Las alertas de instrumentación. Un script de Python revisa el archivo diario de presión y temperatura, marca las lecturas fuera de los rangos que defina mantenimiento y deja un resumen para el ingeniero de turno.

Medida DAX de ejemplo

Ley Promedio Ponderada =
DIVIDE (
    SUMX ( Produccion, Produccion[Toneladas] * Produccion[Ley] ),
    SUM ( Produccion[Toneladas] )
)

En el módulo intermedio de Power BI se construyen medidas como esta, que luego se filtran por frente, turno o período sin reescribirlas.

Proyecto de ejemplo

Un ingeniero de planeación en una operación de Antioquia podría integrar en un solo flujo los reportes de turno, las órdenes de mantenimiento y los consumos de combustible: Python para limpiar los archivos que llegan cada día, SQL Server para guardarlos en tablas relacionadas y consolidarlos en una vista, y Power BI para mostrar producción, disponibilidad, costo por tonelada y causas de parada, con acceso segmentado por jefatura. Es un sistema que puede seguir funcionando después del curso con datos nuevos cada día.

Preguntas que podrá responder con sus datos al terminar

• ¿Cuántas toneladas se movieron por turno, por frente y por equipo la semana pasada?
• ¿Qué equipos tuvieron menor disponibilidad este mes y cuáles fueron las causas principales de parada?
• ¿Cuánto combustible se consumió por tonelada transportada, y qué camiones se salen del promedio?
• ¿Cómo evolucionó la ley promedio ponderada del material procesado en el trimestre?
• ¿Qué diferencias hay entre lo extraído y lo registrado en inventario, y en qué períodos se concentran?
• ¿Qué lecturas de sensores estuvieron fuera de rango ayer y en qué equipos?
• ¿Hay alguna relación entre las condiciones de clima y la eficiencia de la operación?

Cada una de estas preguntas corresponde a uno o más temas del programa, y la mayoría se puede dejar resuelta en un tablero o en una vista que se actualiza sola.

Cómo prepararse

Reúna una muestra de los archivos con los que trabaja —un reporte de turno, un listado de órdenes de mantenimiento, un registro de consumos— y retire la información confidencial. Escriba además las preguntas que su jefatura le hace con más frecuencia. Con ese material practicará desde el primer módulo con casos de su propia operación.

Perfil del participante

Según la ficha, profesionales mineros e industriales. Esto incluye ingenieros de minas, de procesos y de mantenimiento; analistas de planeación y control de gestión; supervisores de operación; y profesionales de empresas contratistas que reportan indicadores a la operación. El nivel básico-intermedio es ideal para quienes inician, así que no se exige experiencia previa en programación.

Nivel avanzado

La ficha incluye también un nivel avanzado, orientado a dominar el ciclo completo del dato, desde la automatización de flotas hasta el mantenimiento predictivo. Consulte por WhatsApp su fecha y su contenido detallado.

Rutas complementarias

• Curso de Power BI y la guía para aprender Power BI en Colombia, si su prioridad es la visualización.
• Curso de SQL Server, para profundizar en bases de datos.
• Curso de Machine Learning, si quiere avanzar hacia modelos predictivos.

Errores frecuentes

• Consolidar a mano los reportes de turno todos los días.
• Calcular indicadores sin acordar antes las definiciones: disponibilidad, utilización y rendimiento no significan lo mismo.
• Construir gráficos sobre datos sin depurar.
• Publicar un tablero con información de todas las áreas para todos los usuarios, en lugar de usar seguridad por roles.
• Usar consultas o scripts generados por IA sin revisarlos.

Información general

• Niveles: dos niveles de 60 horas cada uno (20 h SQL Server, 20 h Power BI, 20 h Python).
• Modalidad: en vivo por Zoom; grabaciones de por vida.
• Fecha: cupos abiertos, por confirmar.
• Horario: según la FAQ de la ficha, 17:30 a 19:30, hora de Colombia.
• Certificado: al completar.
• Docente: Manuel Oliva, Magíster en Data Science (UAI); según la ficha, ha liderado capacitaciones en AngloAmerican, CAP, Deloitte y SQM.
• Valor: $ 599.900. Puedes pagar en 3 cuotas sin interés.