Diplomado en Pipelines y Dashboards de Carrera se centra en la integración avanzada de ETL, BI, y DataOps para la gestión eficiente de flujos de datos en sistemas aeronáuticos críticos, enfatizando la aplicación de Python, SQL, Power BI y Tableau en entornos altamente regulados. El programa incluye métodos de modelado de datos y automatización de pipelines orientados a la optimización de la trazabilidad de mantenimiento y operación en plataformas eVTOL y tiltrotor, incorporando análisis predictivos basados en ML y AI para la mejora continua de procesos dentro de la industria aeroespacial.
En el laboratorio se desarrollan habilidades en simulación de pipelines bajo entornos HIL/SIL, gestión de bases de datos en tiempo real con monitoreo de KPIs y auditoría según la normativa aplicable internacional, incluyendo los estándares DO-178C y ARP4754A. La trazabilidad de seguridad se implementa conforme a protocolos aeronáuticos, preparando al profesional para roles de Analista de Datos Aeroespaciales, Ingeniero de Integración de Sistemas, Especialista en Business Intelligence y Gestor de Proyectos de Data Engineering.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): pipelines, dashboards, ETL, BI, DataOps, Python, Power BI, trazabilidad, DO-178C, ARP4754A, eVTOL, tiltrotor, análisis predictivo, ML, integración de sistemas.
899 €
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.
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.
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
1.1 Fundamentos de Pipelines y Dashboards: definiciones, componentes y ciclo de vida
1.2 Diseño de Dashboards para la carrera naval: KPIs, visualización y storytelling
1.3 Arquitectura de pipelines de datos para desarrollo profesional en entornos navales
1.4 Integración de fuentes de datos navales: formación, certificaciones y evaluaciones de desempeño
1.5 ETL/ELT y orquestación para pipelines de talento naval
1.6 Visualización efectiva y experiencia de usuario para dashboards de carrera
1.7 Calidad, gobernanza y seguridad de datos en entornos navales
1.8 MBSE/PLM aplicado a pipelines y dashboards de carrera
1.9 Métricas, benchmarks y evaluación de riesgos en pipelines de carrera
1.10 Casos prácticos: go/no-go con matriz de riesgo para promociones y asignaciones
2.2 Fundamentos de Diseño de Pipelines: flujo de datos, modularidad y gobernanza
2.2 Requisitos de gobernanza, cumplimiento y calidad para Pipelines y Dashboards de Carrera
2.3 Arquitectura de datos y fuentes para dashboards de carrera: ingestión, almacenamiento y trazabilidad
2.4 Diseño para mantenibilidad y swaps modulares
2.5 Análisis de ciclo de vida y costo (LCC) y huella de rendimiento de pipelines y dashboards
2.6 Operaciones y despliegue: integración en entornos de TI y plataformas de datos
2.7 Data y Digital Thread: MBSE/PLM para control de cambios en pipelines
2.8 Riesgo técnico y readiness: TRL/CRL/SRL para pipelines de carrera
2.9 Propiedad intelectual, cumplimiento y time-to-market de dashboards de carrera
2.20 Case clinic: go/no-go con risk matrix
3.3 Construcción de pipelines de carrera: fundamentos y arquitectura
3.2 Diseño de rutas de desarrollo: trayectorias, hitos y competencias
3.3 Dashboards de carrera: indicadores, visualización y storytelling para la toma de decisiones
3.4 Gobernanza de datos y calidad en pipelines: fuentes, ETL y trazabilidad
3.5 Integración de herramientas y plataformas: HRIS/ATS y datos para pipelines
3.6 Gestión del cambio y adopción: estrategia, entrenamiento y escalamiento
3.7 Medición de impacto y ROI: KPIs, evaluación y justificación de inversión
3.8 Escalabilidad y estandarización: plantillas, templates y reutilización
3.9 Gestión de riesgos y cumplimiento: seguridad, privacidad y cumplimiento normativo
3.30 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo y plan de mitigación
4.4 Pipelines de datos para la carrera: extracción, transformación y carga (ETL/ELT) de HRIS, LMS y CRM
4.2 Dashboards para el avance profesional: definición de KPIs, paneles de progreso y benchmarks
4.3 Integración de fuentes navales: formación, evaluaciones, certificaciones, asignaciones y desempeño
4.4 Modelos de datos y calidad para el desarrollo de carrera: esquemas, gobernanza y calidad de datos
4.5 Visualización y storytelling en dashboards: diseño, usabilidad y niveles de acceso
4.6 Automatización de pipelines y alertas: orquestación, triggers, SLAs y mantenimiento
4.7 Trazabilidad de datos y control de cambios: lineage, MBSE/PLM para cambios en métricas y paneles
4.8 Madurez tecnológica y readiness de soluciones de datos: TRL/DRL/PRL aplicados a pipelines y dashboards
4.9 Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market: licencias, cumplimiento y aceleración de implementación
4.40 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para iniciativas de pipeline y dashboard
5.5 Planificación Estratégica: Definición de Objetivos y Metas Claras
5.5 Identificación de Necesidades: Análisis de Datos y Requerimientos
5.3 Selección de Herramientas: Elección de Plataformas y Tecnologías
5.4 Diseño del Pipeline: Creación de la Arquitectura del Flujo de Datos
5.5 Desarrollo y Construcción: Implementación de Componentes y Funcionalidades
5.6 Pruebas y Validación: Aseguramiento de la Calidad y Funcionalidad
5.7 Implementación Gradual: Despliegue por Fases y Control de Cambios
5.8 Integración con Sistemas Existentes: Conexión y Sincronización
5.9 Capacitación y Adopción: Entrenamiento de Usuarios y Promoción del Uso
5.50 Evaluación y Mejora Continua: Medición de Resultados y Optimización
6.6 Análisis del panorama profesional: identificación de objetivos de ascenso
6.2 Diseño de pipelines de carrera: mapeo de habilidades y logros
6.3 Construcción de dashboards de progreso: seguimiento del rendimiento
6.4 Optimización de pipelines: estrategias para la eficiencia y el crecimiento
6.5 Desarrollo de dashboards de impacto: mostrando resultados clave
6.6 Estrategias de networking y visibilidad: posicionamiento profesional
6.7 Gestión de datos y métricas: toma de decisiones basada en información
6.8 Evaluación del progreso y ajustes: adaptación continua
6.9 Presentación efectiva de dashboards: comunicación persuasiva
6.60 Plan de acción para el ascenso: ruta hacia el éxito profesional
7.7 Definición y objetivos estratégicos de los pipelines
7.2 Identificación de necesidades y análisis de datos
7.3 Diseño de pipelines personalizados y escalables
7.4 Integración de fuentes de datos diversas
7.7 Automatización y optimización de procesos
7.6 Monitorización y control del rendimiento
7.7 Implementación de alertas y notificaciones
7.8 Integración con herramientas de reporte y análisis
7.9 Seguridad y protección de datos en pipelines
7.70 Evaluación del impacto y mejora continua
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.
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