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Diplomado en Arquitecturas de Datos Industriales y Feature Stores

Sobre nuestro Diplomado en Arquitecturas de Datos Industriales y Feature Stores

El Diplomado en Arquitecturas de Datos Industriales y Feature Stores profundiza en el diseño y la implementación de infraestructuras de datos para la gestión eficiente de información en entornos industriales. Se centra en el uso de feature stores, bases de datos distribuidas y pipelines de datos, fundamentales para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en la industria. Aborda la ingesta, transformación y almacenamiento de datos a gran escala, optimizando la calidad y accesibilidad de la información para la toma de decisiones y el desarrollo de soluciones predictivas y de optimización de procesos.

El programa proporciona experiencia práctica en el uso de herramientas y plataformas de última generación para la gestión de datos, incluyendo Spark, Kafka, Hadoop y plataformas cloud (AWS, Azure, GCP), junto con técnicas de data governance y seguridad de datos. Esta formación prepara a profesionales para roles como arquitectos de datos, ingenieros de datos, científicos de datos y especialistas en feature stores, con una alta demanda en sectores como la manufactura, la energía y la logística.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): arquitecturas de datos, feature stores, pipelines de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático, ingeniería de datos, ciencia de datos, bases de datos distribuidas, data governance.

Diplomado en Arquitecturas de Datos Industriales y Feature Stores
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Créditos: 60 ECTS
  • Fecha de matrícula: 08-04-2026
  • Fecha de inicio: 19-05-2026
  • Plazas disponibles: 5

1.099 €

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio de Arquitecturas de Datos Industriales y Feature Stores

  • Construcción y gestión de arquitecturas de datos complejas para entornos industriales.
  • Diseño e implementación de Feature Stores para optimización del modelado predictivo.
  • Integración de datos provenientes de diversas fuentes y formatos.
  • Aplicación de técnicas de data governance y calidad de datos.
  • Utilización de herramientas y plataformas líderes en el mercado para el manejo de datos industriales.
  • Optimización del rendimiento y escalabilidad de las arquitecturas de datos.
  • Implementación de soluciones de análisis de datos y machine learning en entornos industriales.

2. Explora y Domina Arquitecturas de Datos Industriales y Feature Stores: Fundamentos y Aplicaciones

  • Comprender los principios fundamentales de las arquitecturas de datos industriales.
  • Diseñar e implementar pipelines de datos robustos y escalables.
  • Explorar las diferentes tecnologías para la gestión y almacenamiento de datos industriales.
  • Aprender sobre el diseño y la implementación de Feature Stores.
  • Dominar las técnicas para la creación, el almacenamiento y la gestión de features.
  • Aplicar los conceptos de las arquitecturas de datos y Feature Stores en casos de uso industrial reales.
  • Analizar y resolver problemas comunes en la gestión de datos y features.
  • Utilizar herramientas y plataformas líderes en la industria para la implementación de soluciones.
  • Evaluar y optimizar el rendimiento de las arquitecturas de datos y Feature Stores.
  • Profundizar en la seguridad y el cumplimiento normativo en el ámbito de los datos industriales.

3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)

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.

4. Implementación Estratégica en Arquitecturas de Datos Industriales y Feature Stores

  • Profundizar en las bases teóricas y prácticas de las arquitecturas de datos industriales.
  • Dominar las metodologías para el diseño y la implementación de Feature Stores.
  • Aprender a seleccionar las tecnologías de almacenamiento y procesamiento de datos más adecuadas para cada caso de uso industrial.
  • Adquirir habilidades para la construcción de pipelines de datos robustos y eficientes.
  • Comprender y aplicar las técnicas de modelado de datos para la industria.
  • Explorar las mejores prácticas en gobierno y calidad de datos en entornos industriales.
  • Aprender a integrar Feature Stores con sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
  • Estudiar casos de uso reales y ejemplos prácticos de implementación en diversas industrias.
  • Analizar y optimizar el rendimiento de las arquitecturas de datos.
  • Desarrollar habilidades para la toma de decisiones basada en datos en el ámbito industrial.

5. Construcción Experta y Gestión Eficaz de Arquitecturas de Datos Industriales y Feature Stores

5. Construcción Experta y Gestión Eficaz de Arquitecturas de Datos Industriales y Feature Stores

  • Fundamentos de Arquitecturas de Datos: Comprender los principios clave para el diseño y la implementación de arquitecturas de datos robustas y escalables.
  • Diseño de Arquitecturas Industriales: Aprender a modelar arquitecturas específicas para el sector industrial, considerando las particularidades de las fuentes de datos y los casos de uso.
  • Ingesta y Procesamiento de Datos: Dominar técnicas avanzadas para la ingesta eficiente de datos desde diversas fuentes, incluyendo sistemas IoT, sensores y bases de datos tradicionales.
  • Almacenamiento y Gestión de Datos: Explorar las mejores prácticas para el almacenamiento de datos, incluyendo el uso de data lakes, data warehouses y bases de datos especializadas.
  • Feature Stores: Profundizar en el concepto de feature stores, comprendiendo su papel en la gestión de datos para el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
  • Diseño de Feature Stores: Aprender a diseñar y construir feature stores que optimicen el acceso a los datos y mejoren el rendimiento de los modelos.
  • Ingeniería de Features: Dominar técnicas para la creación, transformación y selección de features relevantes para los modelos de aprendizaje automático.
  • Implementación y Operacionalización: Aprender a implementar arquitecturas de datos y feature stores en entornos de producción, incluyendo la automatización de procesos y la monitorización del rendimiento.
  • Gobernanza y Calidad de Datos: Comprender la importancia de la gobernanza de datos y la calidad de datos para garantizar la precisión y fiabilidad de los datos.
  • Casos de Uso Industriales: Analizar casos de uso reales del sector industrial, incluyendo el mantenimiento predictivo, la optimización de la producción y la detección de anomalías.

6. Estrategias Avanzadas para Arquitecturas de Datos Industriales y Feature Stores: Implementación y Gestión

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.

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Arquitecturas de Datos Industriales y Feature Stores

  • Profesionales de Ingeniería de Datos, Ciencias de la Computación, Estadística o campos relacionados.
  • Analistas de datos, científicos de datos y arquitectos de datos que busquen profundizar sus conocimientos en arquitecturas de datos industriales y Feature Stores.
  • Personas involucradas en la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data) en entornos industriales.
  • Profesionales que deseen adquirir habilidades en la implementación y gestión de Feature Stores para el desarrollo de modelos de Machine Learning.

Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de programación (Python preferiblemente), bases de datos y conceptos de Machine Learning.

  • Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
  • Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
  • TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
  • Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
  • Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
  • Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.

1.1 Introducción a la gestión de datos y el almacenamiento de características.
1.2 Conceptos clave de las arquitecturas de datos industriales.
1.3 Introducción a los Feature Stores: qué son y por qué son importantes.
1.4 Tipos de datos y su relevancia en entornos industriales.
1.5 Fundamentos de la extracción, transformación y carga (ETL) de datos.
1.6 Diseño básico de un Feature Store.
1.7 El papel de la gobernanza de datos y la calidad de los datos.
1.8 Herramientas y tecnologías para la gestión de datos.
1.9 Introducción a las bases de datos y sistemas de almacenamiento.
1.10 Casos de uso iniciales y ejemplos prácticos.

2.2 Conceptos Clave: Data Lakes, Data Warehouses y Data Marts
2.2 Introducción a Feature Stores: ¿Qué son y por qué son importantes?
2.3 Arquitecturas de Datos Industriales: Diseño y Componentes Esenciales
2.4 Exploración de Tecnologías: Hadoop, Spark, Kafka y otros
2.5 Fundamentos de Feature Engineering: Transformación y Selección de Características
2.6 Casos de Uso: Aplicaciones de Arquitecturas de Datos y Feature Stores
2.7 Data Governance y Calidad de Datos: Asegurando la Fiabilidad
2.8 Integración de Datos: ETL y ELT para un Flujo Eficiente
2.9 Herramientas y Plataformas: Exploración del Ecosistema
2.20 Prácticas Recomendadas: Diseño, Implementación y Mantenimiento

3.3 Diseño de Arquitecturas de Datos: Principios Clave

3.2 Modelado de Datos: Técnicas y Estrategias

3.3 Optimización del Rendimiento: Estrategias Avanzadas

3.4 Diseño de Feature Stores: Implementación Efectiva

3.5 Escalabilidad y Flexibilidad: Diseño para el Crecimiento

3.6 Integración de Datos: Fuentes y Formatos

3.7 Seguridad de Datos: Protección y Gobernanza

3.8 Automatización y Pipelines de Datos: Diseño y Gestión

3.9 Monitoreo y Mantenimiento: Estrategias de Optimización

3.30 Casos de Estudio: Diseño y Optimización en la Práctica

4.4 Selección de Tecnologías y Herramientas para la Implementación
4.2 Planificación y Diseño del Entorno de Implementación
4.3 Integración de Fuentes de Datos en el Sistema
4.4 Desarrollo de Pipelines de Datos Escalables
4.5 Implementación de Feature Stores y su Gestión
4.6 Estrategias de Monitoreo y Control de Calidad de Datos
4.7 Implementación de Medidas de Seguridad y Cumplimiento Normativo
4.8 Optimización del Rendimiento y la Eficiencia del Sistema
4.9 Pruebas y Validación del Sistema Implementado
4.40 Estrategias de Despliegue y Mantenimiento Continuo

5.5 Introducción a las Arquitecturas de Datos Industriales
5.5 Fundamentos de la Recopilación de Datos en Entornos Industriales
5.3 Almacenamiento y Gestión Inicial de Datos
5.4 Herramientas y Tecnologías Clave para el Dominio de Datos
5.5 Casos de Estudio: Aplicaciones Básicas en la Industria

5.5 Introducción a Feature Stores
5.5 Exploración de Fuentes de Datos Industriales
5.3 Aplicaciones de Análisis de Datos en la Industria
5.4 Integración de Feature Stores en Proyectos Industriales
5.5 Ejemplos Prácticos y Aplicaciones Reales

3.5 Principios de Diseño de Arquitecturas de Datos Industriales
3.5 Optimización del Rendimiento y Escalabilidad
3.3 Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento Normativo
3.4 Herramientas de Diseño y Modelado de Datos
3.5 Casos de Estudio: Diseño de Sistemas Eficientes

4.5 Selección de Plataformas y Tecnologías
4.5 Estrategias de Implementación Paso a Paso
4.3 Integración con Sistemas Existentes
4.4 Pruebas y Validación de la Implementación
4.5 Planificación de la Migración y el Despliegue

5.5 Selección de Herramientas y Tecnologías
5.5 Diseño de la Arquitectura de Datos
5.3 Implementación de la Arquitectura
5.4 Pruebas y Validación de la Implementación
5.5 Monitoreo y Mantenimiento Continuo

6.5 Estrategias de Gobernanza de Datos
6.5 Optimización del Rendimiento a Escala
6.3 Implementación de la Seguridad Avanzada
6.4 Gestión del Ciclo de Vida de los Datos
6.5 Casos de Estudio: Implementación de Estrategias Avanzadas

7.5 Planificación de la Implementación Integral
7.5 Selección de Tecnologías y Herramientas
7.3 Integración con Sistemas y Plataformas
7.4 Estrategias de Monitoreo y Mantenimiento
7.5 Gestión del Cambio y Escalabilidad

8.5 Análisis de Requisitos y Diseño de la Arquitectura
8.5 Implementación y Pruebas Exhaustivas
8.3 Optimización del Rendimiento y la Eficiencia
8.4 Integración con Otros Sistemas y Herramientas
8.5 Visión General de las Tendencias Futuras

6.6 Selección de Tecnologías y Herramientas para Arquitecturas de Datos Industriales
6.2 Diseño de Pipelines de Datos para la Ingesta y Transformación Eficiente
6.3 Estrategias de Almacenamiento y Optimización de Datos en Feature Stores
6.4 Implementación de Sistemas de Control de Versiones y Gobernanza de Datos
6.5 Métricas Clave y Monitoreo del Rendimiento en Feature Stores
6.6 Integración de Feature Stores con Modelos de Machine Learning
6.7 Escalabilidad y Gestión de Recursos en Entornos de Datos Industriales
6.8 Seguridad y Protección de Datos en Feature Stores
6.9 Automatización de Procesos y Orquestación de Flujos de Datos
6.60 Estrategias de Recuperación ante Desastres y Alta Disponibilidad

7.7 Introducción a la Ingeniería de Datos Industriales
7.2 Fundamentos de las Arquitecturas de Datos
7.3 Tipos de Datos Industriales: Estructurados, Semiestructurados y No Estructurados
7.4 Almacenamiento y Gestión de Datos: Bases de Datos, Data Lakes y Data Warehouses
7.7 Herramientas y Tecnologías Esenciales
7.6 Casos de Uso y Ejemplos Prácticos
7.7 Desafíos Comunes y Soluciones
7.8 Consideraciones de Seguridad y Gobernanza de Datos
7.9 Introducción a los Feature Stores
7.70 Tendencias Futuras en Arquitecturas de Datos Industriales

2.7 Exploración de Arquitecturas de Datos: Data Lakes, Data Warehouses, y Data Marts
2.2 Diseño de Pipelines de Datos: ETL y ELT
2.3 Integración de Datos desde Múltiples Fuentes
2.4 Modelado de Datos para Análisis Industrial
2.7 Visualización y Análisis de Datos con Herramientas Especializadas
2.6 Aplicaciones de Machine Learning en la Industria
2.7 Feature Stores: Almacenamiento y Gestión de Features
2.8 Casos de Estudio: Aplicaciones en la Industria Manufacturera, Energía, y Logística
2.9 Consideraciones de Escalabilidad y Rendimiento
2.70 Tendencias en la Exploración y Aplicación de Datos Industriales

3.7 Principios de Diseño de Arquitecturas de Datos Eficientes
3.2 Optimización de Consultas y Rendimiento
3.3 Diseño de Esquemas de Datos y Modelado Dimensional
3.4 Selección de Tecnologías de Almacenamiento
3.7 Diseño de Pipelines de Datos Escalables y Robustos
3.6 Optimización de Costos y Recursos
3.7 Diseño e Implementación de Feature Stores
3.8 Estrategias de Indexación y Particionamiento
3.9 Monitoreo y Ajuste de Rendimiento
3.70 Mejores Prácticas en el Diseño y Optimización de Datos Industriales

4.7 Planificación Estratégica para la Implementación de Arquitecturas de Datos
4.2 Selección de Herramientas y Tecnologías Apropiadas
4.3 Implementación de Pipelines de Datos: ETL/ELT
4.4 Integración de Feature Stores en el Flujo de Trabajo
4.7 Gestión de Datos de Calidad y Gobernanza
4.6 Implementación de Soluciones de Seguridad y Cumplimiento Normativo
4.7 Pruebas y Validación de la Implementación
4.8 Estrategias de Implementación por Fases
4.9 Gestión del Cambio y Adopción de Tecnologías
4.70 Evaluación y Optimización Continua de la Implementación

7.7 Diseño e Implementación de un Data Lake
7.2 Diseño e Implementación de un Data Warehouse
7.3 Integración de Data Lakes y Data Warehouses
7.4 Construcción y Gestión de Pipelines de Datos Complejos
7.7 Diseño y Operación de Feature Stores
7.6 Monitoreo y Gestión del Rendimiento
7.7 Gestión de Metadatos y Gobernanza de Datos
7.8 Automatización de Tareas de Datos
7.9 Estrategias de Backup y Recuperación ante Desastres
7.70 Casos de Uso Avanzados: Implementación de Soluciones de Datos End-to-End

6.7 Estrategias de Gobernanza de Datos y Cumplimiento Normativo
6.2 Optimización Avanzada de Pipelines de Datos
6.3 Estrategias de Integración de Datos en Tiempo Real
6.4 Implementación de Machine Learning en Arquitecturas de Datos
6.7 Implementación de Arquitecturas de Datos Distribuidas
6.6 Estrategias de Seguridad Avanzadas
6.7 Gestión de la Escalabilidad y el Rendimiento a Gran Escala
6.8 Implementación de Feature Stores Avanzadas
6.9 Monitoreo y Análisis del Comportamiento del Sistema
6.70 Tendencias y Desafíos Futuros en Datos Industriales

7.7 Diseño y Planificación de la Implementación Integral
7.2 Implementación de una Arquitectura de Datos Completa
7.3 Integración de Data Lakes, Data Warehouses y Feature Stores
7.4 Diseño y Desarrollo de Pipelines de Datos Robustos
7.7 Implementación de Estrategias de Seguridad y Gobernanza
7.6 Gestión del Cambio y la Adopción de Tecnologías
7.7 Monitoreo y Optimización del Rendimiento
7.8 Automatización de Procesos y Tareas de Datos
7.9 Estrategias de Recuperación ante Desastres
7.70 Evaluación y Mejora Continua de la Implementación

8.7 Análisis de Requisitos y Diseño de Arquitecturas de Datos Complejas
8.2 Desarrollo de Pipelines de Datos Escalables y Eficientes
8.3 Optimización del Rendimiento y la Escalabilidad
8.4 Diseño y Implementación de Feature Stores Avanzadas
8.7 Integración de Datos en Tiempo Real y Análisis Avanzado
8.6 Implementación de Estrategias de Seguridad y Gobernanza de Datos
8.7 Monitoreo y Gestión del Rendimiento en Entornos de Alta Escala
8.8 Automatización de Procesos y Tareas de Datos
8.9 Estrategias de Recuperación ante Desastres y Alta Disponibilidad
8.70 Visión General de las Tendencias y Desafíos Futuros en la Ingeniería de Datos

8.8 Introducción a las Arquitecturas de Datos Industriales
8.8 Componentes Esenciales de una Arquitectura de Datos
8.3 Tipos de Datos Industriales y sus Características
8.4 Almacenamiento de Datos: Bases de Datos y Data Lakes
8.5 Flujos de Datos: Ingesta, Procesamiento y Transformación
8.6 Herramientas y Tecnologías Clave en Arquitecturas de Datos
8.7 Seguridad y Cumplimiento en el Contexto Industrial
8.8 Ejemplos Prácticos de Arquitecturas de Datos Industriales
8.8 El Papel de los Feature Stores: Introducción
8.80 Fundamentos de la Arquitectura de Datos para la Industria

8.8 Fuentes de Datos Industriales: Sensores, Dispositivos y Sistemas
8.8 Exploración de Datos: Técnicas y Herramientas
8.3 Análisis Descriptivo y Diagnóstico de Datos Industriales
8.4 Visualización de Datos para la Industria
8.5 Aplicaciones de Machine Learning en Datos Industriales
8.6 Casos de Uso: Mantenimiento Predictivo y Control de Calidad
8.7 Feature Stores: Integración y Casos de Uso
8.8 Modelado de Datos y Diseño de Esquemas
8.8 Implementación de un Feature Store
8.80 Escalabilidad y Rendimiento en Feature Stores

3.8 Principios de Diseño de Arquitecturas de Datos Industriales
3.8 Selección de Tecnologías y Herramientas Adecuadas
3.3 Diseño de Flujos de Datos Eficientes
3.4 Optimización del Almacenamiento de Datos
3.5 Optimización del Rendimiento en el Procesamiento de Datos
3.6 Escalabilidad y Alta Disponibilidad en Arquitecturas
3.7 Diseño de Feature Stores: Aspectos Clave
3.8 Optimización de Feature Stores para el Rendimiento
3.8 Monitoreo y Ajuste de Arquitecturas de Datos
3.80 Mejores Prácticas en Diseño y Optimización

4.8 Planificación de la Implementación
4.8 Selección de Plataformas y Servicios en la Nube
4.3 Implementación de la Ingesta de Datos
4.4 Implementación del Procesamiento y Transformación
4.5 Implementación del Almacenamiento y Data Lakes
4.6 Implementación de Feature Stores: Pasos Clave
4.7 Integración de Sistemas y Componentes
4.8 Pruebas y Validaciones de la Implementación
4.8 Migración de Datos y Transición
4.80 Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento

5.8 Construcción de una Arquitectura de Datos Robusta
5.8 Gestión de Metadatos y Gobernanza de Datos
5.3 Implementación de Pipelines de Datos
5.4 Gestión del Ciclo de Vida de los Datos
5.5 Monitoreo del Rendimiento y la Calidad de los Datos
5.6 Optimización de la Infraestructura
5.7 Gestión de Feature Stores: Operaciones y Mantenimiento
5.8 Control de Versiones y Desarrollo Colaborativo
5.8 Resolución de Problemas y Solución de Fallos
5.80 Mejores Prácticas en la Construcción y Gestión

6.8 Estrategias Avanzadas de Implementación
6.8 Escalabilidad y Adaptabilidad
6.3 Seguridad y Cumplimiento Avanzado
6.4 Integración con Sistemas de Negocio
6.5 Automatización y Orquestación de Pipelines
6.6 Monitoreo y Alertas Avanzadas
6.7 Gestión de Feature Stores a Escala
6.8 Optimización de Costos y Recursos
6.8 Estrategias de Recuperación ante Desastres
6.80 Gestión de Cambios y Actualizaciones

7.8 Planificación y Diseño Integral
7.8 Implementación Paso a Paso
7.3 Integración de Datos desde Diversas Fuentes
7.4 Procesamiento y Transformación Complejos
7.5 Gestión de Calidad de Datos
7.6 Seguridad y Privacidad
7.7 Monitoreo y Optimización Continua
7.8 Gestión del Ciclo de Vida Completo
7.8 Mantenimiento y Actualizaciones
7.80 Auditoría y Cumplimiento

8.8 Selección de Arquitecturas y Tecnologías
8.8 Diseño para la Escalabilidad y el Rendimiento
8.3 Gestión de Datos en Tiempo Real
8.4 Diseño y Gestión de Feature Stores Avanzados
8.5 Seguridad, Cumplimiento y Gobernanza de Datos
8.6 Monitoreo, Alertas y Optimización Continua
8.7 Integración con Machine Learning y IA
8.8 Estrategias de Migración y Actualización
8.8 Automatización y DevOps para Datos
8.80 Visión de Futuro y Tendencias

  • Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
  • Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
  • Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
  • Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.

Proyectos tipo capstones

  • Análisis Predictivo Naval: Implementación de Feature Stores para modelos de mantenimiento predictivo de embarcaciones, optimizando la disponibilidad operativa.
  • Optimización de Flota: Diseño de arquitectura de datos para análisis de rutas y consumo de combustible, reduciendo costos operativos.
  • Simulación de Combate Naval: Creación de Feature Stores para simulación de escenarios de combate, mejorando la toma de decisiones tácticas.
  • Ciberseguridad Naval: Desarrollo de sistemas de detección de anomalías en la red, protegiendo activos críticos.

  • Análisis Predictivo Naval: Implementación de Feature Stores para modelos de mantenimiento predictivo de embarcaciones, optimizando la disponibilidad operativa.
  • Optimización de Flota: Diseño de arquitectura de datos para análisis de rutas y consumo de combustible, reduciendo costos operativos.
  • Simulación de Combate Naval: Creación de Feature Stores para simulación de escenarios de combate, mejorando la toma de decisiones tácticas.
  • Ciberseguridad Naval: Desarrollo de sistemas de detección de anomalías en la red, protegiendo activos críticos.

  • Modelado de buques: CFD para resistencia y propulsión; optimización del casco; diseño de hélices.
  • Sistema de navegación: Integración de sensores; filtrado de Kalman; simulación y validación.
  • Gestión de la flota: Análisis de datos de sensores; predicción de fallos; optimización de rutas.
  • Ciberseguridad naval: Evaluación de vulnerabilidades; implementación de medidas de seguridad; respuesta a incidentes.

  • Diseño de sistema de gestión de datos para la flota naval: Arquitecturas de Datos, Feature Stores, análisis predictivo de fallos y optimización de rutas.

  • Minería de datos naval: diseño de feature store para modelos predictivos de mantenimiento, optimización de rutas y detección de anomalías en sensores.

Admisiones, tasas y becas

  • Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
  • Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
  • Tasas:
  • Pago único: 10% de descuento.
  • Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.

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