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Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería

Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería 1

Fecha de Inicio

26-09-2026

Duración

2 meses

Horas

100 horas

Modalidad

online

Precio

361 €

Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería 1

Presentación del Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería

El Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería de ICTESS, con una duración de 2 meses en modalidad 100% online, está concebido para ingenieros y perfiles técnicos que necesitan dominar algoritmos de machine learning supervisado y no supervisado sobre datos reales de ingeniería: regresión, clasificación con random forest y XGBoost, clustering con k-means y validación con cross-validation robusta.

La metodología combina notebooks reproducibles en Python con datasets industriales auténticos (sensores, producción, calidad) y énfasis en feature engineering propio de entornos técnicos. En las 8 semanas de programa adquieres criterio para seleccionar el algoritmo adecuado, evitar fugas de información y defender métricas con rigor de ingeniería.

INSCRIBIRSE

Propósito del Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería

El machine learning solo aporta valor real en ingeniería cuando los datos están bien preparados y el algoritmo elegido encaja con el problema. El propósito del curso es darte el criterio de modelador que separa un prototipo vistoso de una solución defendible. Para lograrlo articula cinco propósitos:

  • Diseñar pipelines de ML supervisado con scikit-learn, aplicando regresión lineal, logística, árboles y ensambles sobre datos de ingeniería.
  • Dominar random forest y XGBoost como modelos de referencia sobre datos tabulares industriales, ajustando hiperparámetros con criterio.
  • Aplicar clustering y segmentación con k-means y DBSCAN para detectar patrones y agrupar activos, productos o modos de operación.
  • Validar con cross-validation robusta, evitando fugas de datos, contaminación temporal y overfitting típico de datasets pequeños de ingeniería.
  • Construir feature engineering industrial, transformando señales, ratios y lags propios del contexto técnico en variables predictoras útiles.

Para qué te prepara el Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería

El Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería te prepara para aplicar machine learning a procesos de ingeniería con rigor técnico, asumir responsabilidades sobre modelos predictivos y colaborar con equipos de datos desde una posición informada. Al finalizar serás capaz de:

  • Resolver problemas de regresión, estimando consumo, deterioro o parámetros de proceso con modelos lineales, árboles y ensambles.
  • Construir clasificadores con XGBoost y random forest, para detección de anomalías, clasificación de calidad y predicción de fallo.
  • Aplicar clustering no supervisado con k-means y métodos jerárquicos sobre activos, clientes industriales o modos de operación de planta.
  • Validar con cross-validation estratificada y partición temporal cuando el dato sea serie cronológica, evitando fuga de información.
  • Diseñar feature engineering específico (rolling, lags, ratios físicos) que refleje el conocimiento de ingeniería sobre el dataset de partida.

Opiniones de nuestros estudiantes

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Sin clases en directo obligatorias: trabaja tus notebooks cuando te encaje con tus proyectos de ingeniería y planta.

Stack ML industrial

Python, pandas, scikit-learn, XGBoost, SHAP y matplotlib sobre Jupyter, con datasets industriales reales reproducibles.

Casos reales de ML industrial

Notebooks sobre datasets auténticos de sensores, calidad y producción de empresas industriales españolas y europeas.

En ICTESS el claustro combina ingenieros con experiencia industrial y modeladores senior que han llevado pipelines de ML a producción en sector energético, manufacturing y utilities.

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Objetivos del Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería

1

Diseñar pipelines completos de machine learning supervisado con scikit-learn, aplicando limpieza, feature engineering y validación sobre datasets de ingeniería.

2

Dominar random forest y XGBoost como modelos de referencia tabulares industriales, ajustando hiperparámetros mediante búsqueda sistemática y criterio técnico.

3

Aplicar métodos no supervisados como k-means, DBSCAN y PCA para segmentación de activos, detección de anomalías y reducción de dimensionalidad.

4

Validar modelos con cross-validation estratificada y splits temporales en series cronológicas, evitando fugas de información típicas en datasets industriales.

5

Construir feature engineering específico de ingeniería con lags, rolling windows y ratios físicos que reflejen el conocimiento experto sobre el proceso.

Beneficios del Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería

Finalizar el Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería te posiciona como ingeniero capaz de construir y defender modelos predictivos sólidos en entornos industriales.

  • Modelos defendibles: saldrás construyendo clasificadores y regresores con validación rigurosa, no solo notebooks demo de presentación.
  • XGBoost y random forest dominados: serás capaz de ganar a baselines en problemas tabulares industriales típicos del sector.
  • Feature engineering propio: aplicarás conocimiento físico de tu proceso como ventaja frente a data scientists generalistas sin dominio.
  • Sin fugas de datos: identificarás y evitarás los errores típicos que inflan métricas y decepcionan después en producción real.
  • Interlocución con data: dialogarás con equipos de ciencia de datos sin perderte, defendiendo requisitos propios de ingeniería.

Importancia del Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería

El machine learning es hoy la capa que convierte los datos históricos de planta, ensayo y operación en predicciones accionables sobre calidad, fallo o demanda.

  • Palanca de valor en industria: el ML ya decide en mantenimiento, calidad, optimización y logística de plantas modernas.
  • Desmontar el hype: saber de ML evita invertir en soluciones sobredimensionadas cuando un modelo sencillo resuelve el problema.
  • Perfiles escasos y pagados: ingenieros con criterio sólido en ML son perfiles muy demandados en industria e ingeniería.
  • Base para MLOps e IA: consolida fundamentos antes de escalar a deep learning, MLOps o proyectos de IA más complejos.
  • Criterio sobre herramientas: podrás evaluar plataformas AutoML y proveedores externos sin dejarte seducir por demos pulidas.

Plan de estudios del Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería

El plan de estudios parte de la preparación de datos industriales: limpieza, imputación de valores perdidos, tratamiento de outliers, escalado y feature engineering específico de ingeniería (lags, rolling windows, ratios físicos). Desde el inicio se insiste en evitar fugas de datos en la partición entrenamiento/validación.

La parte central profundiza en modelos supervisados: regresión lineal y regularizada, regresión logística, árboles de decisión, random forest y XGBoost. Cada algoritmo se aplica sobre datasets industriales reales con comparativa de métricas, interpretabilidad con SHAP y ajuste de hiperparámetros mediante búsqueda sistemática.

Plan de estudios del Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería

Módulo 1. Introducción al machine learning
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a introducción al machine learning
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en introducción al machine learning
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a tipos de algoritmos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en tipos de algoritmos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a preparación de datos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en preparación de datos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a modelos predictivos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en modelos predictivos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a aplicaciones en ingeniería
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en aplicaciones en ingeniería
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a prueba final
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en prueba final

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Aleix Mabres Seoane

Aleix Mabres Seoane

Ingeniero de Automatización Industrial

Aleix Mabres Seoane es Ingeniero Técnico en Electrónica por la EUETIB de la Universitat Politècnica de Catalunya, con formación previa de Grado Superior en Automoción. Desde 2015 trabaja como ingeniero de proyectos en informática industrial, desarrollando sistemas de control y automatización para los sectores químico, farmacéutico y alimentario. Su especialidad es la programación de autómatas y la puesta...

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Requisitos del Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería

El curso se dirige a perfiles de ingeniería que trabajan con datos industriales y quieren construir modelos predictivos sólidos, así como a responsables técnicos que dirigen pilotos de ML:

  • Ingenieros de proceso y calidad que recogen datos de producción y quieren convertirlos en modelos predictivos aplicables al día a día.
  • Ingenieros de planta y mantenimiento que monitorizan activos industriales y buscan anticipar fallos con clasificadores fiables.
  • Analistas técnicos y oficina técnica que ya trabajan con Excel, Power BI o SQL y quieren dar el salto a modelado con Python.
  • Responsables de proyectos Industria 4.0 que necesitan criterio propio para supervisar desarrollos de ML y proveedores externos.
Para postular a nuestro Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería , debes cumplir con los siguientes requisitos:
  • Documento de identidad
  • Curriculum vitae
  • Si eres estudiante, conocimientos equivalentes en el área del curso al que estas postulando.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ICTESS. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que representa un total de 100 horas de dedicación al estudio. Esta titulación de ICTESS no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso. Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.

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Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería 3

Trabajo Final del Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería

El Trabajo Final consiste en resolver un problema tabular industrial con machine learning: predicción de fallo, estimación de consumo, clasificación de calidad o segmentación de activos. Debes entregar notebook reproducible, análisis exploratorio, feature engineering justificado, comparativa de al menos tres modelos y métricas validadas con cross-validation.

La defensa se realiza ante un tribunal que evalúa la limpieza del tratamiento de datos, la solidez del feature engineering, la coherencia entre modelo elegido y problema planteado, y la capacidad del alumno para explicar qué limitaciones tiene el modelo y cómo debería monitorizarse tras el despliegue.

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Preguntas frecuentes sobre el Curso en Machine Learning aplicado a Ingeniería

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El curso de IA es más amplio: cubre machine learning, deep learning, visión por computador y NLP en una visión general. Este curso de Machine Learning se centra específicamente en modelos tabulares supervisados y no supervisados, con énfasis profundo en feature engineering, validación rigurosa y algoritmos como random forest y XGBoost, que son los que resuelven la mayoría de problemas industriales del día a día.
Se recomienda tener nociones básicas de Python o cualquier lenguaje de programación. El primer bloque refresca pandas y scikit-learn lo suficiente para seguir el resto del temario, pero no es un curso de programación desde cero. Si vienes de MATLAB, R o Excel avanzado, la curva de aprendizaje es asumible en las primeras semanas con los materiales de apoyo entregados.
Sí. XGBoost, LightGBM y random forest se estudian en detalle porque son los modelos de referencia en problemas tabulares industriales. Aprenderás a ajustarlos con búsqueda sistemática de hiperparámetros, a interpretarlos con SHAP y a compararlos contra baselines simples para decidir cuándo la complejidad extra está realmente justificada por el rendimiento obtenido.
Es la opción recomendada. El Trabajo Final se diseña para que apliques todo el temario sobre un caso real de tu empresa: predicción de fallo, estimación de consumo, clasificación de calidad o segmentación de activos. La confidencialidad queda garantizada y la evaluación se centra en el método, no en los valores numéricos concretos del dataset.