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Cursos Programación y Automatización

Programación con Python aplicado a la Ingeniería de Minas

Este curso está diseñado para que ingenieros de minas, técnicos y estudiantes adquieran una base sólida en programación con Python aplicada directamente a casos de minería. Desde los fundamentos del lenguaje hasta conceptos avanzados como POO y manejo de archivos, los participantes aprenderán a resolver problemas prácticos relacionados con costos, control de producción, análisis de flota y evaluación de proyectos.

12 horas

Programación y Automatización

On Demand

Instructor

N

Nilson Garrido

CODEa UNI

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Lo que aprenderás

Python Ingeniería minas Minería cielo abierto Minería subterránea Análisis datos mineros Control producción Modelos bloques Automatización minera Programación aplicada

Contenido del curso

8 módulos · 44 lecciones

¿Qué es Python?: Explicación del lenguaje, sus características principales y la razón de su uso creciente en aplicaciones técnicas y científicas.

Entornos de desarrollo: Descripción de los entornos más utilizados (Jupyter Notebook, Google Colab y entornos locales) y su configuración inicial.

Variables mineras en Python: Uso de variables para almacenar información numérica y alfanumérica aplicada a costos, tonelajes y leyes de mineral.

Sentencias print e input: Introducción a la salida de datos en pantalla y la captura de información ingresada por el usuario.

Taller aplicado – Cálculo de costos de extracción y rentabilidad: Desarrollo de un programa que permita calcular costos unitarios y evaluar la rentabilidad de una operación minera.

Operadores aritméticos, lógicos y de comparación: Uso de operadores para cálculos numéricos, validaciones lógicas y análisis de condiciones.

Manejo de strings: Trabajo con cadenas de texto para almacenar, procesar y dar formato a datos descriptivos.

Indexación e identación: Acceso a posiciones específicas dentro de secuencias y aplicación correcta de identación para estructurar bloques de código en Python.

Condicionales: Implementación de estructuras de decisión (if, elif, else) en la programación de flujos de trabajo.

Taller aplicado – Control de producción diaria en una operación de voladura: Construcción de un programa que analice información diaria de producción y determine cumplimiento de objetivos.

Colecciones de datos: Introducción al concepto de colecciones y su importancia en la organización de grandes volúmenes de información.

Listas: Creación, modificación y aplicación de listas para gestionar datos numéricos y textuales de operaciones.

Tuplas: Uso de tuplas como estructuras inmutables para representar registros fijos en cálculos técnicos.

Métodos comunes: Principales métodos y funciones aplicadas a listas y tuplas para optimizar la manipulación de datos.

Taller aplicado – Análisis de taladros perforados y control de calidad en voladura: Uso de listas y tuplas para organizar datos de perforación y realizar un control básico de calidad.

Diccionarios: Creación y aplicación de diccionarios para vincular claves con valores en análisis de equipos, leyes o parámetros de mina.

Sets: Uso de conjuntos para gestionar datos únicos y realizar operaciones de unión, intersección y diferencia.

Métodos comunes: Funciones y operaciones frecuentes sobre diccionarios y sets en la organización de datos.

Iteración sobre colecciones: Uso de bucles para recorrer colecciones y extraer información relevante.

Taller aplicado – Análisis de eficiencia en la flota de acarreo: Implementación de diccionarios y sets para evaluar productividad y eficiencia de camiones en mina a cielo abierto.

Bucle While: Uso de estructuras repetitivas controladas por condiciones para simulaciones o procesos iterativos.

Bucle For: Recorrido de colecciones y ejecución de operaciones en series de datos.

Uso de break y continue: Control del flujo de ejecución dentro de bucles para adaptarse a condiciones específicas.

Uso de range, enumerate y zip: Herramientas para generar secuencias, iterar con índices y combinar colecciones.

Taller aplicado – Diseño de un Fleet Management System (FMS): Simulación básica de un sistema de control de flota utilizando estructuras repetitivas.

Errores comunes: Identificación y corrección de errores frecuentes en la definición y uso de funciones.

Parámetros en funciones: Diferentes formas de pasar información a funciones para reutilizar código.

List Comprehension: Creación de listas mediante expresiones compactas y eficientes.

Funciones recursivas: Definición de funciones que se llaman a sí mismas para resolver problemas iterativos.

Funciones Lambda: Uso de funciones anónimas para operaciones rápidas y específicas.

Funciones de orden superior: Aplicación de funciones que reciben otras funciones como argumento para simplificar operaciones complejas.

Taller aplicado – Automatización del cálculo del NSR o Cut-Off Grade: Desarrollo de funciones para estandarizar el cálculo económico de proyectos mineros.

Abrir y cerrar archivos: Operaciones básicas de entrada y salida de datos en Python.

Archivos CSV: Lectura y escritura de datos tabulares en minería.

Archivos Excel: Importación y análisis de datos mediante librerías externas.

Archivos JSON: Manejo de datos estructurados en formato JSON para intercambios de información.

Manejo de archivos con Pandas: Uso de la librería Pandas para analizar, limpiar y procesar información a gran escala.

Taller aplicado – Análisis de un modelo de bloques: Lectura y procesamiento de datos de un modelo de bloques en formato CSV o Excel.

Conceptos de POO: Definición y utilidad de la programación orientada a objetos.

Clases y objetos: Creación de clases que representen elementos propios de la minería.

Atributos y métodos: Definición de características y comportamientos asociados a los objetos.

Instancias de objetos: Creación de múltiples representaciones de clases para simular escenarios mineros.

Herencia y polimorfismo: Reutilización y extensión de clases para modelar jerarquías de equipos y procesos.

Taller aplicado – Modelado de equipos mineros con POO: Creación de clases que representen camiones, palas y perforadoras con atributos y métodos propios.