Análisis de datos con Pandas aplicado con enfoque a los KPIs de operaciones

La gestión de KPI’s (Key Performance Indicators) en operaciones mineras es fundamental para evaluar el desempeño de equipos, turnos y procesos productivos. Sin embargo, el análisis manual de datos suele ser ineficiente y propenso a errores. Con Python y Pandas, es posible automatizar la preparación, análisis y visualización de datos para transformar información cruda en decisiones estratégicas.

2 horas

Minería, Geología y Procesos Extractivos

On Demand

Lo que aprenderás

Python Pandas minería digital KPI’s análisis datos minería productividad minera control flota visualización datos reportes automatizados

Contenido del curso

5 módulos · 24 lecciones

Importancia de los KPI’s en operaciones mineras.

Introducción a Pandas y librerías complementarias – NumPy, Seaborn, Matplotlib.

Estructura de un DataFrame y tipos de datos – Numéricos, categóricos y fechas.

Problemas comunes – Valores nulos, duplicados y tipos incorrectos.

Importación de datasets de producción – CSV y Excel.

Conversión de columnas a formatos adecuados – datetime, categóricos y numéricos.

Creación de nuevas variables derivadas – Mes, año, día de la semana, productividad por hora.

Análisis de datos con Pandas aplicado con enfoque a los KPIs de operaciones

Lo que aprenderás

Contenido del curso

Módulo 1 – Fundamentos del análisis de datos en minería

Importancia de los KPI’s en operaciones mineras.

Introducción a Pandas y librerías complementarias – NumPy, Seaborn, Matplotlib.

Estructura de un DataFrame y tipos de datos – Numéricos, categóricos y fechas.

Problemas comunes – Valores nulos, duplicados y tipos incorrectos.

Módulo 2 – Preparación y transformación de datos

Importación de datasets de producción – CSV y Excel.

Conversión de columnas a formatos adecuados – datetime, categóricos y numéricos.

Creación de nuevas variables derivadas – Mes, año, día de la semana, productividad por hora.

Limpieza de outliers – Métodos de cuartiles y reemplazo de valores atípicos.

Separación de variables numéricas y categóricas – Análisis más específico.

Módulo 3 – Análisis exploratorio de datos (EDA)

Estadísticas descriptivas con describe.

Distribución de variables numéricas – Histogramas y boxplots.

Análisis de variables categóricas – Conteos y frecuencia de turnos, bancos y equipos.

Identificación de valores atípicos y problemas en los datos.

Visualización de distribuciones y correlaciones con Seaborn.

Módulo 4 – Análisis aplicado a los KPI’s de operaciones

Cálculo de toneladas totales y productividad promedio.

Producción por equipo y comparación de flotas.

Producción por turno (día/noche) – Análisis de desempeño.

Evolución de la productividad – Últimos 7 días y análisis mensual.

Relación entre ciclo, velocidad y productividad de camiones.

Módulo 5 – Aplicaciones prácticas y toma de decisiones

Interpretación de resultados – Disponibilidad y utilización de equipos.

Identificación de equipos de bajo rendimiento y causas probables – Mantenimiento, demoras, fallas mecánicas.

Automatización de reportes de producción con Pandas.

Visualización de velocidades promedio y diagnóstico de equipos críticos.

Potencial de integración – Con sistemas de gestión de flota y dashboards.