El Diplomado en Alertado Inteligente y SLO/SLA de Analítica se centra en el desarrollo de habilidades para diseñar y gestionar sistemas de monitorización y alertas en entornos de datos complejos. Explora la implementación de SLOs (Service Level Objectives) y SLAs (Service Level Agreements), así como el uso de analítica avanzada y machine learning para la detección proactiva de problemas y la automatización de respuestas. Se abordan temas como observabilidad, gestión de incidentes, automatización de la respuesta y optimización del rendimiento de los sistemas. El curso se enfoca en herramientas y metodologías para garantizar la fiabilidad, eficiencia y disponibilidad de los servicios analíticos.
Los participantes adquirirán experiencia práctica en el uso de plataformas de monitoreo y alertas, la creación de dashboards de rendimiento, y la implementación de procesos de respuesta automatizada ante incidentes. El programa prepara a profesionales para roles como ingenieros de confiabilidad del sitio (SRE), analistas de datos, arquitectos de datos y especialistas en automatización, haciéndolos más competentes en la gestión de infraestructuras y servicios basados en datos.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): SLO, SLA, alertas, analítica, machine learning, observabilidad, gestión de incidentes, automatización, monitoreo, rendimiento, diplomado en analítica.
1.799 €
2. Implementación Experta del Alertado Inteligente, SLO/SLA y Analítica para la Excelencia Operacional
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.
5. Alertado Inteligente, SLO/SLA y Analítica: Implementación, Monitorización y Optimización Integral
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: Conocimientos básicos de sistemas operativos, redes y bases de datos; experiencia con herramientas de monitoreo; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos materiales de apoyo si lo necesitas.
Módulo 1 — Alertado Inteligente: Fundamentos y Estrategias
1.1 Introducción al Alertado Inteligente: Definición y Beneficios
1.2 SLO/SLA: Conceptos Clave y Relación
1.3 Analítica: Fundamentos y Tipos de Análisis
1.4 Estrategias de Recopilación de Datos
1.5 Diseño de Sistemas de Alertado Eficientes
1.6 Definición de Umbrales y Líneas Base
1.7 Selección de Herramientas de Monitoreo
1.8 Implementación de Alertado Inicial
1.9 Evaluación de Primeros Resultados
1.10 Mejora Continua: Primeros Pasos
2.2 Fundamentos del Alertado Inteligente: Principios y Componentes Clave
2.2 Establecimiento de SLO/SLA: Definición de Objetivos y Acuerdos de Nivel de Servicio
2.3 Recolección y Análisis de Datos: Fuentes, Métodos y Herramientas
2.4 Diseño de Sistemas de Alertas: Criterios, Umbrales y Estrategias
2.5 Implementación de Alertado Inteligente: Configuración y Personalización
2.6 Monitorización y Seguimiento: Dashboards y Visualización de Datos
2.7 Respuesta y Gestión de Incidentes: Protocolos y Flujos de Trabajo
2.8 Integración con Herramientas y Plataformas: Automatización y Flujo de Trabajo
2.9 Optimización Continua: Ajuste Fino y Mejora del Rendimiento
2.20 Casos de Estudio: Análisis de Implementaciones Exitosas
3.3 Principios de Diseño de Alertado Inteligente y Selección de Herramientas
3.2 Definición y Establecimiento de SLO/SLA: Metodología y Mejores Prácticas
3.3 Recopilación y Análisis de Datos: Fuentes, Métodos y Transformación
3.4 Diseño de Dashboards y Visualización de Datos para Alertado
3.5 Implementación de Estrategias de Alertado: Umbrales, Escalado y Notificaciones
3.6 Integración de Sistemas y Fuentes de Datos para Análisis Holístico
3.7 Diseño de Arquitecturas para la Monitorización Continua y la Escalabilidad
3.8 Creación de Informes y Presentación de Resultados a Stakeholders
3.9 Gestión de Incidentes y Respuesta a Alertados: Procesos y Protocolos
3.30 Automatización y Optimización del Ciclo de Vida del Alertado Inteligente
4.4 Introducción al Análisis de Alertado Inteligente, SLO/SLA y Analítica
4.2 Recopilación y Preparación de Datos para el Análisis
4.3 Métricas Clave y KPIS para el Rendimiento (SLO/SLA)
4.4 Herramientas y Técnicas de Análisis de Datos
4.5 Identificación de Causas Raíz en Incidentes
4.6 Estrategias de Mejora Continua en el Alertado
4.7 Análisis de Tendencias y Predicción de Problemas
4.8 Optimización de la Configuración de Alertas
4.9 Informe y Comunicación de Hallazgos
4.40 Implementación de Cambios y Evaluación del Impacto
5.5 Alertado Inteligente: Fundamentos y Configuración Inicial
5.5 Definición y Establecimiento de SLO/SLA: Métricas Clave
5.3 Integración de la Analítica: Recopilación y Visualización de Datos
5.4 Implementación de Sistemas de Monitoreo y Alertado
5.5 Análisis de Datos y Detección de Anomalías
5.6 Automatización de Respuestas a Incidentes
5.7 Optimización de SLO/SLA Basada en Análisis de Datos
5.8 Mejora Continua: Iteración y Refinamiento del Proceso
5.9 Herramientas y Tecnologías para la Gestión Integral
5.50 Casos Prácticos: Implementación y Resolución de Problemas
6.6 Estrategias Avanzadas de Alertado Inteligente y Optimización de SLO/SLA
6.2 Diseño de Dashboards y Visualización Avanzada de Datos para Analítica
6.3 Técnicas de Análisis Predictivo para la Mejora de la Disponibilidad
6.4 Implementación de Alertado Inteligente con Machine Learning
6.5 Gestión Avanzada de Incidentes y Escalado Automático
6.6 Optimización de SLO/SLA en Entornos Complejos y Distribuidos
6.7 Integración de Analítica en la Toma de Decisiones Estratégicas
6.8 Evaluación y Mejora Continua de la Eficacia del Alertado
6.9 Análisis de Root Cause Avanzado y Solución de Problemas
6.60 Medición del Retorno de la Inversión (ROI) en Alertado Inteligente y Analítica
7.7 Introducción al Alertado Inteligente y su Importancia en la Gestión Integral
7.2 Definición y Establecimiento de SLO/SLA: Fundamentos y Mejores Prácticas
7.3 Recopilación y Análisis de Datos: Métricas Clave para la Monitorización
7.4 Implementación de Sistemas de Alertado: Herramientas y Tecnologías
7.7 Monitorización y Detección de Anomalías: Técnicas y Estrategias
7.6 Optimización de SLO/SLA: Ajuste y Mejora Continua
7.7 Integración de Analítica Avanzada para la Toma de Decisiones
7.8 Diseño de Dashboards y Reportes para el Seguimiento de KPI
7.9 Casos de Estudio: Aplicación Práctica en Diferentes Escenarios
7.70 Estrategias de Mejora Continua y Adaptación a Nuevos Desafíos
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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