Curso de Análisis de Datos para la Minería en Perú: Power BI, SQL y Python para tu chamba en mina

Respuesta directa: el curso de Análisis de Datos de ProgramBI, con enfoque en minería, para Perú dura 60 horas por nivel (20 h de SQL Server, 20 h de Power BI y 20 h de Python), en vivo por Zoom, y enseña a aplicar Power BI, SQL Server y Python a la información de una operación minera: reportes de guardia, flota, mantenimiento, combustible, inventarios y lecturas de sensores, con inteligencia artificial generativa como apoyo para escribir consultas y scripts. El nivel básico-intermedio cuesta S/ 699.00 y la ficha indica cupos abiertos con fecha por confirmar.

Incluye grabaciones con acceso de por vida, certificado al completar y proyectos con datos reales. Según las preguntas frecuentes de la ficha, las clases son a las 17:30, hora de Perú. El pago es en soles con Mercado Pago Perú, Yape, Plin o transferencia. Información revisada el 4 de noviembre de 2026.

La realidad de los datos en una unidad minera

En una unidad minera, sea en Cajamarca, Arequipa, Apurímac o cualquier otra región, la información de la guardia se genera en muchos lugares a la vez: el reporte del jefe de guardia, el sistema de despacho, las órdenes de trabajo de mantenimiento, los vales de combustible, los resultados de laboratorio y los registros de instrumentación. Cuando la superintendencia pide un consolidado, alguien tiene que juntarlo a mano, y esa chamba se repite cada día.

La ficha define el curso como una vía para optimizar procesos y decisiones en minería y como especialización técnica para profesionales mineros e industriales. En el nivel básico-intermedio, el foco está en automatizar la captura de datos de turnos, consolidar datos de diferentes áreas y visualizar leyes de mineral y eficiencia.

Qué hace cada herramienta en la cadena

1. Python captura y limpia. Lee los archivos que llegan cada día, corrige formatos, elimina duplicados y marca valores fuera de rango.
2. SQL Server ordena y cruza. Guarda la información en tablas relacionadas y consolida por guardia, área, equipo y material.
3. Power BI muestra. Convierte esa información en tableros de producción, disponibilidad, seguridad, ley y costos, con acceso según el rol de cada persona.

Contenido de los seis módulos

Power BI · nivel básico: tableros de operación. Flujo de los datos en mina y planta; importación de reportes de guardia desde Excel, CSV y APIs; depuración de datos de equipos y cálculo de disponibilidad; gráficos de tonelaje, seguridad y horas hombre; consultas en lenguaje natural con IA.

SQL Server · nivel básico: consultas a las bases de la mina. Uso de SELECT y TOP para revisar lecturas de sensores, funciones aplicadas a turnos, WHERE para filtrar un equipo o un incidente, INNER JOIN para relacionar personal con equipos operados, detección de fallas, depuración de nulos y consultas apoyadas por IA para reportes de mantenimiento.

Python · nivel básico: automatización y análisis de tablas. Estructuras de control para alertas de presión y temperatura; diccionarios para clasificar flota y recursos; Pandas para cargar históricos de perforación o acarreo; selección y depuración de columnas en grandes volúmenes; scripts generados con IA para dar formato a logs de sensores.

Power BI · nivel intermedio: DAX y relaciones entre áreas. Mapas georreferenciados de la unidad y matrices operativas; medidas DAX de ley promedio, costo por tonelada y eficiencia; CALCULATE, SWITCH y LOOKUPVALUE; seguridad por roles (RLS) para cada jefatura de guardia; IA para estructurar medidas de eficiencia de equipos.

SQL Server · nivel intermedio: agrupaciones y consolidados. Auditoría de inventario frente a extracción con FULL JOIN; consolidados por mes, área y tipo de material con GROUP BY; cruces entre combustible, flota, personal y tonelaje; vistas de control operativo; preparación de datos para machine learning.

Python · nivel intermedio: DataFrames y gráficos exploratorios. Evaluación de neumáticos y consumo eléctrico; series de tiempo de vibración; tendencias en molinos y maquinaria pesada; correlación entre clima y eficiencia operativa; validación automática de datos de sensores con IA.

Aplicaciones concretas

Reporte de guardia automático. Los reportes de cada guardia se guardan en una carpeta y Power BI los consolida y actualiza el tablero de producción y disponibilidad para la reunión de la mañana.

Consumo de combustible por tonelada. Una consulta que cruza vales de combustible, flota y tonelaje acarreado muestra qué volquetes consumen más por tonelada que el promedio de su modelo.

Paradas por equipo y operador. Con INNER JOIN entre eventos, equipos y personal, se identifica dónde se concentran las paradas, insumo directo para el programa de mantenimiento.

Neumáticos. Con Pandas, el historial de cambios y horas de operación permite comparar la duración de los neumáticos por posición y por equipo.

Ejemplo de vista en SQL Server

CREATE VIEW vw_ConsumoPorTonelada AS
SELECT f.CodigoEquipo, SUM(c.Litros) AS Litros, SUM(a.Toneladas) AS Toneladas,
       SUM(c.Litros) / NULLIF(SUM(a.Toneladas), 0) AS LitrosPorTonelada
FROM Flota f
INNER JOIN Combustible c ON c.IdEquipo = f.IdEquipo
INNER JOIN Acarreo a ON a.IdEquipo = f.IdEquipo AND a.Fecha = c.Fecha
GROUP BY f.CodigoEquipo;

Una vista como esta, creada en el módulo intermedio de SQL, puede alimentar directamente un tablero de Power BI.

Lo que cambia en tu semana

Antes del curso, el lunes empieza con una mañana dedicada a juntar los reportes del fin de semana, corregir formatos y armar la presentación para la reunión de producción. Después, esos mismos archivos entran solos al flujo: el tablero ya está actualizado cuando llegas, y tu tiempo se va en revisar las desviaciones y preparar explicaciones, que es donde tu experiencia en la operación aporta de verdad.

Proyecto de ejemplo

Un ingeniero de planeamiento podría integrar reportes de guardia, órdenes de trabajo y consumos de combustible en un solo flujo: Python limpia los archivos diarios, SQL Server los guarda y los consolida en vistas, y Power BI muestra producción, disponibilidad, costo por tonelada y causas de parada, con RLS por jefatura. Es un sistema que sigue funcionando después del curso con datos nuevos cada día.

Preparación recomendada

Reúne una muestra de los archivos de tu chamba —reporte de guardia, órdenes de mantenimiento, registro de combustible—, quita cualquier dato confidencial y anota las preguntas que te hace tu jefatura con más frecuencia. Ese material te servirá para practicar desde el primer módulo con casos que conoces bien.

¿A quién está dirigido?

Según la ficha, a profesionales mineros e industriales: ingenieros de minas, metalurgistas, ingenieros de mantenimiento, analistas de planeamiento y control de costos, supervisores de operación y profesionales de empresas contratistas que reportan a la unidad. El nivel básico-intermedio es ideal para quienes inician, así que no se requiere experiencia en programación.

Nivel avanzado

La ficha presenta además un nivel avanzado para dominar el ciclo completo del dato, desde la automatización de flotas hasta el mantenimiento predictivo. Consulta por WhatsApp su fecha y su contenido.

Rutas complementarias

• Curso de Power BI y la guía para aprender Power BI en Perú.
• Curso de SQL Server.
• Curso de Machine Learning.

Errores frecuentes

• Consolidar los reportes de guardia a mano cada día.
• Calcular indicadores sin acordar las definiciones entre operaciones y mantenimiento.
• Graficar datos sin depurar nulos ni duplicados.
• Compartir un tablero con toda la información a todos los usuarios, en lugar de aplicar RLS.
• Usar consultas o scripts generados por IA sin revisarlos ni probarlos.

Datos generales

• Niveles: dos niveles de 60 horas cada uno (20 h SQL Server, 20 h Power BI, 20 h Python).
• Modalidad: en vivo por Zoom, con grabaciones de por vida.
• Fecha: cupos abiertos, por confirmar.
• Horario: según la FAQ de la ficha, 17:30 a 19:30, hora de Perú.
• Certificado: al completar.
• Instructor: Manuel Oliva, Magíster en Data Science (UAI); según la ficha, ha liderado capacitaciones en AngloAmerican, CAP, Deloitte y SQM.
• Precio: S/ 699.00. Puedes pagar en 3 cuotas sin interés.