Curso de Análisis de Datos para la Minería en México: del reporte de turno al dashboard

Respuesta corta: el curso de Análisis de Datos de ProgramBI, con enfoque en minería, en México son 60 horas por nivel (20 h de SQL Server, 20 h de Power BI y 20 h de Python), en vivo por Zoom, donde aprendes a usar Power BI, SQL Server y Python sobre datos de operación minera —turnos, flota, mantenimiento, combustible, sensores— con apoyo de IA generativa para escribir consultas y scripts. El nivel básico-intermedio tiene un precio de $4,390, y actualmente hay cupos abiertos con fecha por confirmar.

Incluye grabaciones de por vida, certificado al completar y proyectos con datos reales. Las preguntas frecuentes de la ficha indican clases a las 16:30, hora del centro de México. El pago es en pesos mexicanos con Mercado Pago México: tarjeta, SPEI u OXXO. Información revisada el 4 de noviembre de 2026.

¿Qué resuelve este curso?

En una unidad minera se generan datos todo el tiempo: partes de turno, horómetros, consumos de diésel, órdenes de mantenimiento, lecturas de sensores, pesajes. El problema rara vez es la falta de datos; es que viven en archivos y sistemas separados y que juntarlos para un informe toma horas. El curso enseña a construir esa cadena completa: capturar y limpiar con Power BI y Python, cruzar y consolidar con SQL, y mostrar indicadores en dashboards que se actualizan.

La ficha lo presenta como una especialización técnica para profesionales mineros e industriales, orientada a optimizar procesos y decisiones en minería. El nivel básico-intermedio es el punto de entrada: ideal para quienes inician.

El temario, herramienta por herramienta

Power BI

• Nivel básico — dashboards de operación. Entender cómo fluyen los datos en la mina y en planta; traer reportes de turno desde Excel, CSV o APIs; depurar registros de maquinaria y calcular disponibilidad; graficar tonelaje, indicadores de seguridad y horas hombre; hacer preguntas en lenguaje natural con IA.
• Nivel intermedio — DAX y relaciones entre áreas. Mapas de la unidad y matrices operativas; medidas DAX de ley promedio, costo por tonelada y eficiencia; funciones CALCULATE, SWITCH y LOOKUPVALUE; seguridad a nivel de fila para que cada jefe de turno vea lo suyo; IA para plantear medidas de eficiencia de equipos.

SQL Server

• Nivel básico — consultas a las bases de la mina. SELECT, TOP para revisar lecturas de sensores y funciones por turno; WHERE para aislar un equipo o un incidente; INNER JOIN entre personal y equipos operados; detección de fallas y depuración de nulos; consultas asistidas por IA para informes de mantenimiento.
• Nivel intermedio — consolidados. Conciliar inventario contra extracción con FULL JOIN; resúmenes por mes, área y material con GROUP BY; cruces de diésel, flota, personal y toneladas; vistas de control; preparación de datos para machine learning.

Python

• Nivel básico — automatización. Condiciones para alertas de presión y temperatura; diccionarios para clasificar flota y recursos; Pandas para cargar históricos de barrenación o acarreo; limpieza de columnas en grandes volúmenes; scripts con IA para ordenar logs de sensores.
• Nivel intermedio — exploración y gráficos. Análisis de llantas y consumo eléctrico; series de tiempo de vibración; tendencias de molinos y equipo pesado; correlación entre clima y eficiencia; validación automática de lecturas diarias con IA.

Tres casos de una unidad minera

La junta de arranque de turno. El superintendente quiere ver toneladas movidas, equipos detenidos y eventos de seguridad del turno anterior. Con Power BI conectado a la carpeta donde se guardan los partes, el tablero se actualiza solo y la junta empieza con datos, no con preguntas.

El costo del diésel por equipo. Con un cruce en SQL entre los vales de combustible, la flota y las toneladas acarreadas, obtienes el consumo por tonelada de cada camión y detectas cuáles se salen del promedio de su modelo.

Las llantas. Con Pandas, cargas el historial de cambios y horas de operación de llantas y graficas su duración por posición y por equipo. Es un análisis que en Excel se vuelve lento con miles de filas.

Ejemplo de consulta del módulo de SQL

SELECT e.Codigo, p.Nombre AS Operador, COUNT(*) AS Detenciones
FROM Eventos ev
INNER JOIN Equipos e ON ev.IdEquipo = e.IdEquipo
INNER JOIN Personal p ON ev.IdOperador = p.IdPersona
WHERE ev.Tipo = 'Detención' AND ev.Fecha >= '2026-10-01'
GROUP BY e.Codigo, p.Nombre
ORDER BY Detenciones DESC;

Con la ayuda de IA para redactar la primera versión y tu revisión para validarla, consultas como esta dejan de depender del área de sistemas.

Un proyecto de ejemplo, de punta a punta

Imagina a un analista de mantenimiento en una unidad de Sonora que hoy recibe cada mañana tres archivos: el parte de turno de mina, el reporte de órdenes de trabajo y el registro de cargas de diésel. Con lo que se ve en los seis módulos podría armar lo siguiente:

1. Python lee los tres archivos, corrige formatos de fecha, elimina duplicados y marca lecturas fuera de rango en el log de sensores del día.
2. SQL Server recibe los datos limpios en tablas de equipos, operadores, eventos y consumos, y una vista consolida horas operadas, horas detenidas, diésel y toneladas por equipo y por turno.
3. Power BI se conecta a esa vista y muestra disponibilidad, consumo por tonelada y principales causas de detención, con medidas DAX y seguridad por roles para que cada jefe de turno vea su información.

El resultado no es un ejercicio de clase: es un flujo que se puede repetir todos los días con datos nuevos y que libera horas de consolidación manual.

Cómo llegar preparado

Antes de la primera clase, junta un ejemplo de los archivos que usas en tu trabajo —un parte de turno, un reporte de mantenimiento, un registro de consumos— y elimina cualquier dato confidencial. Anota también las tres preguntas que más te hacen sobre esos datos. Te servirán para practicar en cada módulo con casos que conoces.

¿A quién va dirigido?

A profesionales mineros e industriales, según la ficha: ingenieros de operación, planeación y mantenimiento; analistas de control de gestión; supervisores que preparan reportes; y personal de contratistas que entrega indicadores a la unidad. Como el nivel básico-intermedio parte desde los fundamentos de las tres herramientas, no necesitas experiencia previa en programación.

Nivel avanzado

La ficha también muestra un nivel avanzado para dominar el ciclo completo del dato, desde la automatización de flotas hasta el mantenimiento predictivo. Para fechas y contenido, consulta por WhatsApp.

Otros caminos

• Solo visualización: curso de Power BI en México y la guía para aprender Power BI en México.
• Bases de datos a fondo: curso de SQL Server.
• Modelos predictivos: curso de Machine Learning.

Errores frecuentes

• Pegar partes de turno a mano cada día en lugar de importarlos desde una carpeta.
• No unificar unidades y definiciones antes de calcular indicadores; disponibilidad y utilización no son lo mismo.
• Graficar antes de limpiar. Nulos y duplicados de maquinaria distorsionan cualquier KPI.
• Compartir un solo tablero con toda la información a todo el mundo, cuando la seguridad por roles permite segmentar.
• Usar sin revisar lo que genera la IA.

Datos clave

• 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; consulta la próxima cohorte.
• Horario: según la FAQ de la ficha, 16:30 a 18:30, hora del centro de México.
• Certificado: al completar.
• Instructor: Manuel Oliva, Magíster en Data Science (UAI); según la ficha, ha liderado capacitaciones en AngloAmerican, CAP, Deloitte y SQM.
• Precio: $4,390. Puedes pagar en 3 cuotas sin interés.