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Hola, soy Abel, ingeniero industrial y mecatrónico con máster en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos. Especialista en normativas peruanas de seguridad industrial, medicina ocupacional y derecho laboral. He liderado jefaturas de operaciones en logística, mantenimiento predictivo con IA y gestión de SST. Desde hace tres años soy docente universitario en Logística, Seguridad Ocupacional, Cien...
Hola, soy Abel, ingeniero industrial y mecatrónico con máster en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos. Especialista en normativas peruanas de seguridad industrial, medicina ocupacional y derecho laboral. He liderado jefaturas de operaciones en logística, mantenimiento predictivo con IA y gestión de SST. Desde hace tres años soy docente universitario en Logística, Seguridad Ocupacional, Ciencia de Datos, Innovación y Design Thinking. Programo en HTML5/CSS3, C++, Java y Python, y trabajo con TensorFlow, PyTorch y Spark en proyectos de visión computacional y modelos predictivos. Organizo las clases según los objetivos y el nivel de cada estudiante, combinando rigor técnico y casos reales del contexto peruano. Estaré encantado de ayudarte a alcanzar tus metas con un enfoque claro y orientado a resultados.
Cómo son mis clases


Metodología: diagnóstico inicial, objetivos SMART, ruta de aprendizaje por módulos, proyectos guiados y retroalimentación continua.


Dinámica: sesiones breves y activas, resolución de problemas reales, mini-retos por clase, y cierre con “lecciones clave” y plan de práctica.


Contenido:


Logística y Operaciones: mapeo de procesos, KPIs, Lean, simulación básica, trazabilidad y análisis de demanda.


Seguridad y Salud en el Trabajo: IPERC, investigación de incidentes, controles operacionales, auditoría interna y cumplimiento normativo peruano.


Ciencia de Datos/IA: Python para análisis, visualización, modelos supervisados y no supervisados, MLOps básico y ética de IA.


Innovación y Design Thinking: descubrimiento de usuarios, ideación, prototipado rápido y validación.




Recursos: notebooks en Python, hojas de trabajo, rúbricas claras, plantillas profesionales y bibliografía seleccionada.


Evaluación: 70% proyectos aplicados + 30% quizzes y participación. Indicadores de logro por competencia.


Modalidad: online o presencial. Grabaciones y soporte entre sesiones.


Resultados esperados: dominio de herramientas, criterio técnico para decidir, y un portafolio de evidencias listo para empleo o ascenso.


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