Diplomado de posgrado en despliegue en pasarelas industriales y MLOps
Diplomado de posgrado en línea de 800 horas en despliegue en pasarelas industriales y MLOps. 8 módulos que abarcan IEC 62443-3-3, IEC 62443-4-2 y MLflow. Tutor asignado e inscripción abierta.
Diplomado de posgrado en despliegue en pasarelas industriales y MLOps — estudiando desde Perú
La robótica, la automatización y el control industrial son cada vez más relevantes en el Perú, especialmente en la minería, la manufactura y la agroindustria de exportación. Las plantas que buscan mayor productividad incorporan robots, controladores lógicos programables y sistemas de supervisión. Los proveedores de equipos automatizados y las integradoras de sistemas requieren ingenieros capaces de diseñar, programar y mantener estas soluciones. Esta área ofrece herramientas para mejorar la eficiencia operativa y la seguridad en entornos industriales peruanos.
Tarifas para Perú: S/ 4,970 (Sol peruano), con cuotas y patrocinio corporativo disponibles.
Entidades relevantes en Perú
Roles típicos
Consultas desde Perú
¿Qué colegio profesional regula la ingeniería en automatización y control en el Perú?
La ingeniería en automatización y control en el Perú se ejerce con la habilitación del Colegio de Ingenieros del Perú (CIP), que agrupa a los ingenieros colegiados según su especialidad. Para que un título sea reconocido para la colegiatura debe provenir de una universidad licenciada. Los programas de SEIUM son privados y no oficiales, así que su reconocimiento depende de los empleadores.
¿Qué empresas peruanas contratan especialistas en robótica y automatización?
La demanda se concentra en minería, manufactura, alimentos, petroquímica, energía y en integradores de sistemas de automatización industrial. También hay oportunidades en empresas de logística y en centros de investigación y universidades. La contratación varía según la inversión industrial y el perfil de cada candidato.
¿Mi empresa puede financiar el programa y qué horario debo esperar desde Perú?
Es posible que tu empresa patrocine la formación, ya que en el Perú es habitual que las compañías financien capacitación técnica, aunque no existe una obligación general. El programa es en línea y en inglés, y tu horario dependerá de la planificación con tu tutor técnico asignado. Confirma con SEIUM la carga semanal y las condiciones de pago en cuotas.
Toma el control.
Realiza un auténtico compromiso de ingeniería en este campo. Mueve los controles deslizantes, observa cómo reacciona el modelo en tiempo real y supera el desafío.
Lo que podrás hacer
Configurar pasarelas industriales con contenedores y orquestación ligera.
Diseñar flujos de ingesta de datos de planta mediante OPC UA y MQTT.
Implementar el ciclo de vida de MLOps con versionado e integración y entrega continuas (CI/CD).
Desplegar modelos en flotas de borde con actualizaciones seguras.
Monitorear la deriva de datos y el desempeño de los modelos en producción.
Aplicar la serie IEC 62443 a los despliegues en el borde.
Planificar el escalamiento de soluciones de IA en varias plantas.
Para quién es
- Ingeniero de MLOps industrial que busca especializarse en despliegue en pasarelas industriales y MLOps.
- Arquitecto de soluciones IIoT que busca especializarse en despliegue en pasarelas industriales y MLOps.
- Ingeniero de datos de planta que busca especializarse en despliegue en pasarelas industriales y MLOps.
- Ingeniero DevOps de tecnología operativa (OT) que busca especializarse en despliegue en pasarelas industriales y MLOps.
- Especialista en ciberseguridad industrial que busca especializarse en despliegue en pasarelas industriales y MLOps.
- Científico de datos industrial que busca especializarse en despliegue en pasarelas industriales y MLOps.
- Egresados de ingeniería o ciencias que buscan incorporarse a la manufactura discreta.
Con qué trabajarás
- IEC 62443-3-3
- IEC 62443-4-2
- Reglamento (UE) 2024/1689
- ISO/IEC 42001
- IEC 62541
- ISO/IEC 27001
- ISO/IEC 5338
8 módulos · 800 h
1.1Arquitectura de borde, niebla y nube1.2Pasarelas IIoT y computadoras industriales1.3Sistemas operativos Linux industriales1.4Contenedores Docker en planta1.5Orquestación ligera con K3s1.6Conectividad con PLC y buses de campo1.7Recursos de cómputo y aceleradores1.8Requisitos ambientales del hardware1.9Gestión remota de dispositivos y telemetría1.10Práctica: puesta en marcha de una pasarela con Docker
2.1Adquisición mediante OPC UA y Modbus2.2Mensajería MQTT y Sparkplug B2.3Series temporales y bases de datos2.4Calidad y sincronización de datos2.5Etiquetado de datos en producción2.6Almacenamiento local y con búfer2.7Gobierno de datos industriales2.8Flujos de datos con Node-RED2.9Estandarización de nombres de variables de planta2.10Laboratorio: flujo de OPC UA a InfluxDB
3.1Principios de MLOps y niveles de madurez3.2Control de versiones para datos y modelos3.3Seguimiento de experimentos con MLflow3.4Registro de modelos y metadatos3.5Pipelines de entrenamiento reproducibles3.6Integración y entrega continuas (CI/CD)3.7Pruebas automatizadas de modelos3.8Infraestructura como código3.9Gestión de características con feature stores3.10Taller: pipeline de entrenamiento con MLflow
4.1Empaquetado de modelos en contenedores4.2Servidores de inferencia Triton y TorchServe4.3Despliegue con Azure IoT Edge y AWS Greengrass4.4Actualizaciones over-the-air (OTA)4.5Despliegues canario y azul-verde4.6Gestión de flotas de dispositivos4.7Reversión y versiones compatibles4.8Optimización de recursos en inferencia4.9Pruebas de compatibilidad en el hardware de destino4.10Práctica: despliegue OTA de un modelo en una flota
5.1Métricas de servicio y de modelo5.2Deriva de datos y de concepto5.3Detección de deriva con pruebas estadísticas5.4Observabilidad con Prometheus y Grafana5.5Alertas y respuesta a incidentes5.6Reentrenamiento activado por eventos5.7Ciclo de retroalimentación con operadores5.8Registro y auditoría de predicciones5.9Métricas de latencia y disponibilidad del servicio5.10Laboratorio: detección de deriva con Evidently
6.1Modelo de zonas y conductos de IEC 624436.2Arranque seguro y raíz de confianza6.3Firma y verificación de modelos6.4Gestión de secretos y certificados6.5Seguridad de la cadena de suministro de software6.6Ataques adversarios a modelos6.7Segmentación de redes OT6.8Actualizaciones seguras de firmware6.9Respaldo de modelos y configuraciones6.10Caso de estudio: análisis de riesgos de una pasarela IIoT
7.1Organización de equipos de datos de planta7.2Gestión de la deuda técnica en ML7.3Costos operativos del borde frente a la nube7.4Normas y cumplimiento regulatorio7.5Documentación con model cards7.6Escalamiento de soluciones en varias plantas7.7Indicadores de valor de negocio7.8Hoja de ruta de adopción7.9Retorno económico de la IA en planta7.10Caso de estudio: plan de escalamiento de mantenimiento predictivo
8.1Definición del caso de uso8.2Arquitectura de la pasarela8.3Flujo de datos de planta8.4Entrenamiento y registro del modelo8.5Despliegue en el borde8.6Monitoreo y alertas8.7Plan de seguridad8.8Análisis de resultados8.9Informe y presentación8.10Revisión final con el tutor
Cómo aprenderás
Formación 100% en línea en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y un tutor técnico asignado. No hay horarios fijos: los estudiantes avanzan a su propio ritmo dentro de la convocatoria, lo que permite compaginar el programa con el trabajo.
Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la norma original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es MLflow, Docker y K3s, Azure IoT Edge, Node-RED, Grafana con Prometheus, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los casos de estudio se basan en procedimientos reales de despliegue: implementación de modelos de mantenimiento predictivo en pasarelas, monitoreo de la deriva en inspección visual y gestión de flotas de dispositivos de borde en varias plantas. La evaluación es continua por módulo, más el proyecto final integrador.
Desarrólalo de principio a fin
Tu proyecto final sigue el flujo de trabajo real de la ingeniería, paso a paso, revisado por tu tutor.
Configura pasarelas industriales con contenedores y orquestación ligera.
Diseña canalizaciones de ingesta de datos de planta usando OPC UA y MQTT.
Implementa el ciclo de vida de MLOps con control de versiones e integración y despliegue continuos (CI/CD).
Despliega modelos en flotas de dispositivos de borde con actualizaciones seguras.
Monitoriza la deriva de los datos y el rendimiento de los modelos en producción.
Hacia dónde te lleva
Requisitos
- Formación técnica previa o experiencia profesional en el sector. No se requiere título universitario.
- Conexión a internet y una computadora capaz de ejecutar el software del programa.
- Dominio suficiente del inglés para seguir la lectura de normas técnicas.
¿Listo para empezar?
Envía tu solicitud hoy. Nuestro equipo de admisiones responde en un plazo de 72 horas con tu plan de estudios y las opciones de financiamiento.
Preguntas frecuentes
El programa suma 800 horas, distribuidas en 6 a 8 meses. Eso equivale a entre 10 y 15 horas semanales en promedio, compatibles con un trabajo de tiempo completo.
Trabajarás con MLflow, Docker y K3s, Azure IoT Edge, Node-RED, Grafana con Prometheus. Se utilizan versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa gratuita cuando existe.
Un diploma propio de SEIUM al aprobar la evaluación continua y el proyecto integrador. Es una formación interna, no un título oficial del Ministerio de Educación.
Sí. Los módulos aprobados en un curso o diplomado de posgrado del mismo área se reconocen en el programa avanzado. Consulta la política de reconocimiento al matricularte.
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