se centra en el desarrollo e integración de sistemas avanzados para la adquisición y procesamiento en tiempo real de datos mediante plataformas como i2/Atlas, optimizando pipelines y dashboards en aplicaciones móviles de alto rendimiento. Este campo abarca conocimientos fundamentales en comunicaciones inalámbricas, procesamiento de señales, bases de datos relacionales y no relacionales, así como la implementación de algoritmos de aprendizaje automático para análisis predictivo, complementado con metodologías ágiles de desarrollo y validación de sistemas embebidos bajo normas internacionales de ingeniería de software como ISO 26262 o IEC 61508.
Los laboratorios especializados facilitan ensayos de Hardware-in-the-Loop (HIL) y Software-in-the-Loop (SIL) para asegurar la integridad y trazabilidad en entornos reales y simulados, contemplando aspectos críticos de ciberseguridad y normativa aplicable para sistemas telemétricos en vehículos. La experiencia se orienta hacia roles como Data Engineer, Ingeniero de Telemetría, Desarrollador de Pipelines, Especialista en Big Data y Analista de Sistemas Embebidos, con un enfoque multidisciplinario en la convergencia entre hardware, software y telecomunicaciones.
2.200 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Aquí está el contenido solicitado:
3. **Ingeniería de Datos y Telemetría en Motores Navales: i2/Atlas, Pipelines y Dashboards**
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos en aerodinámica, sistemas de control y estructuras. Dominio del inglés y/o español a nivel B2+ o C1. Se ofrece programas de apoyo (bridging tracks) para cubrir posibles lagunas de conocimiento.
1.1 Conceptos fundamentales de la telemetría naval: datos, sensores, latencia y calidad de señal
1.2 Arquitectura de sistemas de telemetría naval: sensores en la planta, gateways y enlaces de comunicaciones
1.3 Modelos de datos y formatos en telemetría: timestamps, unidades, metadatos y normalización
1.4 i2/Atlas y plataformas de integración de datos: flujo de información y roles
1.5 Telemetría de motores navales: sensores de temperatura, presión, RPM, vibración y consumo
1.6 Pipelines de datos en tiempo real: ingestión, procesamiento, almacenamiento y resiliencia
1.7 Dashboards para la operación: visualización, alertas, KPIs y toma de decisiones
1.8 Seguridad, cumplimiento y gobernanza de datos en telemetría naval
1.9 Gestión del ciclo de vida de datos: MBSE/PLM, trazabilidad y control de cambios
1.10 Caso clínico: go/no-go con matriz de riesgos en un sistema de telemetría de motor naval
2.1 Panorama de la Telemetría Naval y Data Engineering: conceptos, alcance y objetivos
2.2 Arquitectura de Telemetría Naval: sensores, adquisición, transmisión y almacenamiento
2.3 i2/Atlas en Telemetría Naval: visión general, componentes y casos de uso
2.4 Fundamentos de Data Engineering en motores navales: ingestión, limpieza y normalización de datos
2.5 Pipelines de datos para entornos marítimos: ETL/ELT, streaming e integración
2.6 Dashboards y visualización para operaciones navales: KPIs y monitorización
2.7 Calidad, gobernanza y catalogación de datos en telemetría naval
2.8 Seguridad, cifrado, cumplimiento y resiliencia en telemetría naval
2.9 Modelado de datos para telemetría de motores: esquemas, relaciones y indexing
2.10 Caso práctico de inicio: definición de requerimientos, plan de implementación y criterios de éxito
3.1 Telemetría naval: fundamentos, alcance y contextos de uso en motores
3.2 i2/Atlas: arquitectura, módulos y flujo de datos
3.3 Fuentes de datos en sistemas de propulsión: sensores de motor, vibración, temperatura
3.4 Pipelines de datos: ingestión, limpieza y enriquecimiento
3.5 Modelos y almacenamiento de datos para telemetría: data lake/warehouse, esquemas
3.6 Dashboards y visualización: KPIs, alertas y dashboards operativos
3.7 Gobernanza, seguridad y cumplimiento en telemetría naval
3.8 Calidad de datos y validación en telemetría
3.9 Integración con sistemas de mantenimiento y operaciones navales
3.10 Proyecto práctico: diseño de un pipeline básico con i2/Atlas y un dashboard
4.1 Introducción a Data Engineering en Motores Navales: objetivos, alcance y terminología
4.2 Arquitecturas de datos para entornos navales: data lake, data warehouse y data mesh
4.3 Telemetría en motores navales: tipos de datos, fuentes y formatos
4.4 i2/Atlas: conceptos, flujos de ingestión y mapeo de datos de telemetría
4.5 Pipelines de datos para motores: ETL/ELT, streaming y batch processing
4.6 Diseño de dashboards para ingeniería naval: KPI, métricas de rendimiento y mantenimiento
4.7 Gobernanza de datos, calidad y seguridad en entornos marítimos
4.8 Integración de datos con herramientas de simulación y modelado (MBSE/PLM)
4.9 Casos de uso inicial de data engineering en motores navales: monitoreo y mantenimiento predictivo
4.10 Taller práctico: diseño de un pipeline básico de telemetría y un dashboard de monitoreo para un motor naval
5.1 Introducción a la Telemetría Naval: Conceptos y Fundamentos
5.2 Motores Navales: Arquitectura y Componentes Clave
5.3 El Rol de la Telemetría en el Mantenimiento Predictivo
5.4 Visión General de i5/Atlas: Plataforma de Telemetría Naval
5.5 Introducción a Pipelines: Procesamiento de Datos en Tiempo Real
5.6 Dashboards: Visualización de Datos y Análisis Inicial
5.7 El Ciclo de Vida de los Datos: Desde la Adquisición hasta la Visualización
5.8 Data Engineering: Conceptos Básicos y Aplicación en Motores Navales
5.9 Introducción a las Herramientas y Tecnologías: Overview
5.10 Caso de Estudio: Beneficios de la Telemetría en Motores Navales
6.1 Fundamentos de la Telemetría Naval y su Importancia
6.2 Introducción a i2/Atlas: Conceptos Clave y Arquitectura
6.3 i2/Atlas en Motores Navales: Aplicaciones y Beneficios
6.4 Recopilación de Datos de Motores: Sensores y Fuentes
6.5 Introducción a Pipelines: Conceptos y Diseño Básico
6.6 Introducción a Dashboards: Visualización de Datos y Análisis
6.7 Entorno de Desarrollo y Herramientas para i2/Atlas
6.8 Configuración Inicial y Conexión con Fuentes de Datos
6.9 Ejemplos Prácticos de Telemetría en Motores Navales
6.10 Consideraciones de Seguridad y Protección de Datos
7.1 Introducción a la Telemetría Naval: Conceptos Clave y Aplicaciones
7.2 Arquitectura i2/Atlas: Diseño y Funcionamiento
7.3 Pipelines de Datos: Diseño y Construcción para Telemetría Naval
7.4 Dashboards: Visualización y Análisis de Datos en Motores Navales
7.5 Recolección de Datos: Sensores y Fuentes de Información en Motores
7.6 Análisis Preliminar de Datos: Identificación de Patrones y Anomalías
7.7 Fundamentos de Data Engineering: Almacenamiento y Procesamiento
7.8 Introducción a la Seguridad de Datos en Telemetría Naval
7.9 Herramientas y Tecnologías: Overview del Ecosistema Moto
7.10 Caso de Estudio: Implementación de Telemetría en un Motor Naval
8.1 Fundamentos de la Telemetría Naval: Principios y Aplicaciones.
8.2 Introducción a i8/Atlas: Arquitectura y Componentes Clave.
8.3 Sensores y Dispositivos de Medición en Motores Navales.
8.4 Tipos de Datos Telemetricos: Variables Críticas y Mediciones.
8.5 Recopilación y Transmisión de Datos: Métodos y Protocolos.
8.6 Introducción a Motores Navales: Estructura y Funcionamiento Básico.
8.7 Importancia de la Telemetría en el Mantenimiento Predictivo.
8.8 Visualización Inicial de Datos: Herramientas y Técnicas.
8.9 Primeros Pasos en i8/Atlas: Configuración y Conexión.
8.10 Caso de Estudio: Introducción a la Monitorización de Motores.
9.1 Introducción a la Telemetría Naval: Conceptos y Aplicaciones
9.2 Arquitectura de Sistemas de Telemetría Naval: Componentes Clave
9.3 Sensores y Dispositivos de Adquisición de Datos en Entornos Marinos
9.4 Protocolos de Comunicación en Telemetría Naval: Enfoque en i9/Atlas
9.5 Fundamentos de la Recolección y Transmisión de Datos en Motores
9.6 Introducción a Pipelines: Diseño y Funcionamiento Básico
9.7 Introducción a Dashboards: Visualización de Datos y Análisis Inicial
9.8 Importancia del Data Engineering en la Telemetría Naval
9.9 Casos de Uso: Aplicaciones de Telemetría en Motores Navales
9.10 Consideraciones de Seguridad y Ciberseguridad en Telemetría Naval
10. 1 Introducción a la Telemetría Naval y su Importancia
10. 2 El Sistema i2/Atlas: Arquitectura y Componentes Clave
10. 3 Fundamentos de la Recolección de Datos en Motores Navales
10. 4 Tipos de Sensores y Dispositivos de Monitoreo
10. 5 Protocolos de Comunicación y Transferencia de Datos
10. 6 Configuración Inicial y Puesta en Marcha de i2/Atlas
10. 7 Conceptos Básicos de Pipelines de Datos
10. 8 Introducción a Dashboards y Visualización de Datos
10. 9 Ejemplos Prácticos de Telemetría en Motores Navales
10. 10 Consideraciones de Seguridad y Privacidad en la Telemetría Naval
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
Director Académico del Departamento PTW — Motorcycle & Two-Wheel Engineering
Profesor de Ingeniería de Motocicletas, Dinámica de Vehículos de Dos Ruedas, Chasis, Suspensiones y Sistemas de Propulsión
El Prof. Hiroshi Nakamura, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del Dpto. de Motorcycle & Two-Wheel Engineering — PTW de SEIUM y responsable de ingeniería de motocicletas, dinámica, chasis, suspensiones, propulsión térmica y eléctrica, telemetría y validación experimental.
Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute
Profesor de Ingeniería Aeroespacial, Helicópteros, Tiltrotor, eVTOL, Aviónica y Sistemas de Vuelo
El Dr. James Whitmore, de nacionalidad británica, es Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute y responsable de ingeniería aeroespacial, diseño de aeronaves, helicópteros, eVTOL, movilidad aérea, aviónica, control de vuelo, sistemas espaciales y certificación.
Director Académico del Departamento EMH — Electromobility, Batteries & Hydrogen
Profesor de Electromovilidad, Ingeniería de Baterías, Sistemas BMS, Electrónica de Potencia e Hidrógeno Aplicado a la Movilidad
El Dr. Markus Schneider, de nacionalidad alemana, es Director Académico del Dpto. de Electromobility, Batteries & Hydrogen — EMH de SEIUM y responsable de electromovilidad, baterías, BMS, electrónica de potencia, infraestructura de recarga e hidrógeno aplicado al transporte.
Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI
Profesor de Ingeniería Motorsport, Dinámica Vehicular, Aerodinámica de Competición y Race Performance Engineering
El Dr. Alessandro Moretti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI y responsable de ingeniería motorsport, dinámica vehicular, aerodinámica de competición, chasis, suspensiones, telemetría y optimización del rendimiento en pista.
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación