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Curso de análisis de datos en motociclismo de pista

Sobre nuestro Curso de análisis de datos en motociclismo de pista

El curso en análisis de datos en motociclismo de pista de SEIUM es una formación 100 % online de 300 horas, estructurada en 6 módulos y 60 submódulos. Cubre análisis de datos en motociclismo de pista desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector —Reglamento (UE) 168/2013, UNECE R41 (ruido) y UNECE R78 (frenado)— aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas que se usan en la industria: BikeSim, MATLAB/Simulink, Adams Motorcycle y ANSYS. Cada módulo cierra con un entregable que el tutor corrige individualmente, y el programa culmina en un proyecto integrador documentado. Está orientado a perfiles de ingeniero de dinámica de motocicleta, especialista en suspensiones y ingeniero de e-powertrain en fabricantes de motocicleta, competición y micromovilidad.

Curso de análisis de datos en motociclismo de pista
Curso de análisis de datos en motociclismo de pista
  • Modalidad: Online
  • Duración: 4 meses
  • Horas: 300 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 12

645 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Análisis de Datos para la Optimización del Rendimiento en Motociclismo de Pista

  • Evaluación exhaustiva de datos de telemetría y sensores para identificar áreas de mejora en el rendimiento.
  • Estudio de las variables clave que influyen en la dinámica de la motocicleta en pista: velocidad, aceleración, ángulos de inclinación y fuerzas G.
  • Identificación de patrones y correlaciones en los datos para optimizar la configuración de la moto y la estrategia de carrera.
  • Aplicación de técnicas avanzadas de análisis estadístico y visualización de datos para una comprensión profunda del rendimiento.
  • Optimización de la gestión de neumáticos: análisis del desgaste, presión y temperatura para maximizar el agarre y la durabilidad.
  • Análisis del comportamiento de la suspensión: comprensión de la compresión, extensión y amortiguación para mejorar la estabilidad y el control.
  • Estudio del impacto del piloto en el rendimiento: análisis de la postura, movimientos y técnicas de conducción para identificar áreas de mejora.
  • Uso de software especializado para el análisis de datos de motociclismo y la simulación de escenarios de carrera.
  • Desarrollo de estrategias de optimización basadas en datos para mejorar los tiempos por vuelta y la consistencia del rendimiento.

2. Estrategias de Análisis de Datos para Mejorar el Desempeño en Competiciones de Motociclismo

2. Estrategias de Análisis de Datos para Mejorar el Desempeño en Competiciones de Motociclismo

  • Identificar y evaluar los componentes críticos de la motocicleta: motor, chasis, suspensión y neumáticos, utilizando datos de sensores y telemetría.
  • Aplicar técnicas de análisis de datos para optimizar el rendimiento del motor, incluyendo la gestión del combustible, el mapeo del encendido y la calibración de la inyección.
  • Analizar la dinámica del chasis y la suspensión, utilizando datos de aceleración, desplazamiento y fuerzas, para mejorar la estabilidad, el agarre y la maniobrabilidad.
  • Utilizar modelos matemáticos y simulaciones para predecir el comportamiento de la motocicleta en diferentes condiciones de pista y optimizar la configuración.
  • Implementar estrategias de análisis de datos para la gestión de neumáticos, incluyendo la monitorización de la presión, la temperatura y el desgaste, para maximizar el rendimiento y la durabilidad.
  • Desarrollar dashboards y visualizaciones de datos efectivas para facilitar la interpretación y la toma de decisiones en tiempo real durante las competiciones.
  • Aplicar técnicas de aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias en los datos, predecir el rendimiento y optimizar las estrategias de carrera.
  • Analizar la influencia de las condiciones ambientales (temperatura, humedad, viento) en el rendimiento de la motocicleta y ajustar la configuración en consecuencia.
  • Evaluar y optimizar las estrategias de parada en boxes, incluyendo la planificación del cambio de neumáticos y la gestión del tiempo.
  • Establecer un flujo de trabajo de análisis de datos eficiente y colaborativo, que involucre a pilotos, ingenieros y técnicos, para mejorar el rendimiento general del equipo.

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. Interpretación de Datos para la Mejora de Tiempos en Pista Motociclista

4. Interpretación de Datos para la Mejora de Tiempos en Pista Motociclista

  • Identificación y análisis de factores clave: Aprenderás a identificar y analizar datos provenientes de telemetría, cronometraje y sensores de la motocicleta para comprender el rendimiento en pista.
  • Optimización de la trayectoria y puntos de frenado: Se estudiará cómo los datos revelan oportunidades para mejorar la trazada en curvas, optimizar los puntos de frenado y la aceleración para ganar tiempo.
  • Análisis de la dinámica de la motocicleta: Comprenderás la influencia de la configuración de la suspensión, los neumáticos y la posición del piloto en el tiempo de vuelta, basándote en datos objetivos.
  • Evaluación del rendimiento del piloto: Aprenderás a utilizar los datos para evaluar la consistencia del piloto, identificar errores y áreas de mejora en su estilo de conducción.
  • Uso de herramientas de análisis de datos: Se utilizarán software y plataformas especializadas para el análisis de datos de carreras, incluyendo la interpretación de gráficos y la generación de informes.
  • Estrategias de carrera y gestión de neumáticos: Se analizarán datos para optimizar las estrategias de carrera, la gestión de neumáticos y la toma de decisiones en tiempo real durante la competición.
  • Implementación de mejoras basadas en datos: Aprenderás a traducir los hallazgos del análisis de datos en cambios concretos en la configuración de la motocicleta, el estilo de conducción y la estrategia de carrera.
  • Comparación de datos y benchmarking: Se explorará cómo comparar datos de diferentes pilotos, motocicletas y pistas para identificar tendencias, establecer objetivos y medir el progreso.

5. Optimización del Motociclismo de Pista a Través del Análisis de Datos

5. Optimización del Motociclismo de Pista a Través del Análisis de Datos: Qué Aprenderás

  • Aplicar metodologías para el análisis y la interpretación de datos generados durante las carreras de motociclismo.
  • Identificar y evaluar los parámetros clave que influyen en el rendimiento de una motocicleta en pista.
  • Utilizar software especializado para el análisis de telemetría y la simulación de diferentes escenarios de carrera.
  • Analizar la influencia de la posición del piloto, el ajuste de la suspensión, la configuración del motor y la selección de neumáticos en los tiempos de vuelta.
  • Desarrollar estrategias para la optimización del rendimiento de la motocicleta y del piloto, basadas en el análisis de datos.
  • Comprender los principios de la aerodinámica aplicada al motociclismo, incluyendo la importancia de la carga aerodinámica y la resistencia al avance.
  • Evaluar el impacto de las condiciones de la pista (temperatura, humedad, etc.) en el rendimiento de la motocicleta.
  • Aprender a interpretar y utilizar los datos de aceleración, frenado y ángulo de inclinación para mejorar la técnica de pilotaje.
  • Aplicar técnicas de análisis estadístico para identificar tendencias y patrones en los datos de carrera.
  • Crear informes y presentaciones para comunicar los resultados del análisis de datos de manera efectiva.

6. Análisis Avanzado de Datos y Estrategias de Competencia en Motociclismo de Pista

6. Análisis Avanzado de Datos y Estrategias de Competencia en Motociclismo de Pista

  • Profundizar en el estudio de las dinámicas de la motocicleta: comprender y analizar los datos de telemetría para optimizar el rendimiento en pista.
  • Dominar el análisis de datos de carrera: identificar tendencias, correlaciones y patrones clave para la toma de decisiones estratégicas.
  • Desarrollar habilidades en la interpretación de datos de sensores: acelerómetros, giroscopios, sensores de suspensión y neumáticos, entre otros.
  • Estudiar estrategias de competencia basadas en datos: optimización de la puesta a punto, elección de neumáticos, gestión de carrera y adelantamientos.
  • Aprender sobre el uso de software especializado: herramientas de análisis de datos y simulación para motociclismo de pista.
  • Explorar la relación entre el piloto, la moto y los datos: cómo influyen las decisiones del piloto en los datos y viceversa.
  • Analizar el rendimiento de diferentes motocicletas: comparar y contrastar datos de diferentes modelos y marcas.
  • Crear informes y presentaciones de datos efectivos: comunicar los hallazgos de manera clara y concisa para el equipo.
  • Desarrollar habilidades de liderazgo y trabajo en equipo: colaboración efectiva con ingenieros, mecánicos y pilotos.
  • Implementar estrategias de mejora continua: utilizar los datos para identificar áreas de oportunidad y optimizar el rendimiento a lo largo del tiempo.

Curso de análisis de datos en motociclismo de pista

Para quien va dirigido nuestro:

Curso de análisis de datos en motociclismo de pista

  • Aficionados al motociclismo de pista con conocimientos previos.
  • Ingenieros/as con interés en el análisis de datos aplicado al deporte.
  • Estudiantes de ingeniería (mecánica, automotriz, etc.) que busquen especialización.
  • Analistas de datos que deseen aplicar sus habilidades al ámbito del motociclismo.
  • 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.

6 módulos · 60 submódulos · 300 horas

1Introducción al Análisis de Datos en Motociclismo (50 h)
  • 1.1. Introducción al análisis de datos en el motociclismo de pista
  • 1.2. Importancia del análisis de datos para el rendimiento del motociclista
  • 1.3. Recopilación de datos: telemetría y sensores en motocicletas
  • 1.4. Herramientas y software de análisis de datos en motociclismo
  • 1.5. Parámetros clave de rendimiento: tiempos por vuelta, sectores, velocidad
  • 1.6. Identificación de áreas de mejora a través del análisis de datos
  • 1.7. Visualización de datos: gráficos y representaciones visuales
  • 1.8. Análisis de la trazada: líneas de carrera y puntos de frenado
  • 1.9. El papel del análisis de datos en la estrategia de carrera
  • 1.10. Caso de estudio: Ejemplos prácticos de análisis de datos en motociclismo
2Recolección y Preparación de Datos en Motociclismo (50 h)
  • 2.1. Fuentes de Datos en Motociclismo: Sensores, Telemetría y Registros
  • 2.2. Diseño de la Estructura de Datos para Análisis Eficaz
  • 2.3. Limpieza y Preprocesamiento de Datos Brutos
  • 2.4. Herramientas y Software para la Preparación de Datos
  • 2.5. Normalización y Estandarización de Datos de Rendimiento
  • 2.6. Gestión de Datos: Almacenamiento y Organización
  • 2.7. Visualización de Datos para la Identificación de Tendencias
  • 2.8. Técnicas de Filtrado y Selección de Datos Relevantes
  • 2.9. Integración de Datos de Múltiples Fuentes
  • 2.10. Validación y Verificación de la Calidad de los Datos Recopilados
3Dominio del Análisis de Datos en Carreras (50 h)
  • 3.1. Introducción al Análisis de Datos en Motociclismo: Fundamentos y Beneficios
  • 3.2. Recolección y Gestión de Datos: Sensores y Sistemas de Adquisición
  • 3.3. Herramientas de Análisis de Datos: Software y Plataformas Especializadas
  • 3.4. Análisis de Telemetría: Velocidad, Aceleración, Ángulo de Inclinación
  • 3.5. Interpretación de Datos: Identificación de Puntos Débiles y Fuertes
  • 3.6. Optimización de Trayectoria: Líneas Ideales y Puntos de Frenado
  • 3.7. Estrategias de Carrera: Gestión de Neumáticos, Combustible y Ritmo
  • 3.8. Análisis de Datos del Rival: Estudio de Tiempos y Estilos de Conducción
  • 3.9. Implementación de Mejoras: Ajustes en la Motocicleta y Técnica del Piloto
  • 3.10. Evaluación del Rendimiento: Métricas Clave y Análisis Post-Carrera
4Interpretación de Datos en Pista (50 h)
  • 4.1. Recopilación y Estructuración de Datos en Motociclismo de Pista
  • 4.2. Fundamentos de la Interpretación de Datos: Variables Clave
  • 4.3. Análisis de Telemetría: Sensores y Mediciones Esenciales
  • 4.4. Identificación de Áreas de Mejora: Análisis de Tiempos y Sectores
  • 4.5. Influencia del Piloto: Estilo de Conducción y Rendimiento
  • 4.6. Impacto de la Motocicleta: Configuración y Ajustes
  • 4.7. Análisis de Datos Climáticos y Ambientales
  • 4.8. Estrategias de Optimización: Puesta a Punto y Tiempos por Vuelta
  • 4.9. Validación y Refinamiento: Simulación y Pruebas en Pista
  • 4.10. Estudio de Casos: Análisis de Carreras y Estrategias de Éxito
5Introducción al Análisis de Datos en Motociclismo de Pista (50 h)
  • 5.1. Importancia del análisis de datos en el motociclismo de pista
  • 5.2. Fuentes de datos: telemetría, GPS, y sensores
  • 5.3. Introducción a las métricas clave: tiempo por vuelta, sectores, velocidades, y ángulos de inclinación
  • 5.4. Herramientas de software para el análisis de datos
  • 5.5. Establecimiento de objetivos y KPIs para la mejora del rendimiento
  • 5.6. Introducción a la recopilación y organización de datos
  • 5.7. Fundamentos de la visualización de datos para la comprensión
  • 5.8. Identificación de las variables clave que influyen en el rendimiento
  • 5.9. Análisis inicial de la información del piloto y de la moto
  • 5.10. Caso práctico: primeros pasos en el análisis de una sesión de entrenamiento
6Análisis Avanzado y Estrategias en Pista (50 h)
  • 6.1. Recopilación y Preparación de Datos en Motociclismo de Pista
  • 6.2. Análisis de Variables Clave: Velocidad, Aceleración, Ángulo de Inclinación
  • 6.3. Identificación de Áreas de Mejora: Trazadas, Frenado, Aceleración
  • 6.4. Estrategias de Competencia Basadas en Datos: Adelantamientos, Ritmo
  • 6.5. Análisis de la Competencia: Estudio de Tiempos y Estilos de Pilotos Rivales
  • 6.6. Optimización de la Configuración de la Motocicleta: Suspensiones, Neumáticos
  • 6.7. Diseño de Estrategias de Carrera: Gestión de Neumáticos, Paradas en Boxes
  • 6.8. Simulación de Carreras: Predicción de Resultados y Estrategias
  • 6.9. Evaluación del Riesgo y la Toma de Decisiones: Condiciones Climáticas
  • 6.10. Análisis Post-Carrera: Retroalimentación y Planificación Futura
  • 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.

Lo que sales sabiendo hacer

Objetivos de aprendizaje

  • Dominar los fundamentos técnicos de análisis de datos en motociclismo de pista y su vocabulario normativo.
  • Aplicar Reglamento (UE) 168/2013, UNECE R41 (ruido) y UNECE R78 (frenado) a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con BikeSim y MATLAB/Simulink.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en banco de amortiguadores y rodillo de potencia.
  • Analizar datos de operación y traducirlos en decisiones de ingeniería.
  • Elaborar el dossier técnico y de cumplimiento que exige el cliente o el regulador.
  • Dirigir técnicamente un proyecto de análisis de datos en motociclismo de pista de principio a fin.

Cómo se estudia

Metodología

Formación 100 % online en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y tutor técnico asignado. Sin horarios fijos: el alumno avanza a su ritmo dentro de la convocatoria, lo que permite compatibilizarlo con el trabajo.

Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la norma original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es BikeSim, MATLAB/Simulink, Adams Motorcycle, ANSYS, Dynaware, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de banco de amortiguadores, rodillo de potencia, banco de frenado. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • Reglamento (UE) 168/2013
  • UNECE R41 (ruido)
  • UNECE R78 (frenado)
  • ISO 13232 (ensayos de impacto)
  • FIM Technical Rules
  • ECE 22.06 (cascos)
  • ISO 4249 (neumáticos)

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Ingeniero de dinámica de motocicleta
  • Especialista en suspensiones
  • Ingeniero de e-powertrain
  • Técnico de telemetría
  • Responsable de homologación L-category
  • Ingeniero de seguridad pasiva

Sectores de destino: fabricantes de motocicleta, competición, micromovilidad, equipamiento de seguridad, aftermarket. SEIUM no garantiza la obtención de empleo: se trata de una formación propia orientada a la capacitación técnica.

Anatomía del sistema

Qué hay dentro de la motocicleta

Pulsa cada conjunto para ver qué es y en qué módulo se estudia.

ABCD123456batallaalturaANÁLISIS DE DATOS EN MOTOCICLISMO DE PISVISTA LATERAL · MOTOCICLETASEIUMESC. S/E12345678

Motor y transmisión

Ciclo, distribución, caja de cambios y transmisión final: de dónde sale el par y cómo llega a la rueda.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Chasis y geometría

Lanzamiento, avance, distribución de masas y rigidez: lo que decide cómo entra en curva.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Suspensión delantera

Horquilla, precarga, hidráulica de compresión y extensión, y el hundimiento en frenada.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Basculante y amortiguador

Progresividad del sistema, anti-squat y el reparto de carga al acelerar.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Frenos

Discos, pinzas, bomba y ABS: reparto delantero y trasero y transferencia de carga.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Neumáticos y contacto

Huella, deriva, temperatura y presión: el único punto por donde pasa todo.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Electrónica y sensores

Inyección, mapas, IMU, control de tracción y adquisición de datos a bordo.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Homologación y ensayo

Reglamentos aplicables a vehículos de dos ruedas, ensayos de tipo y el expediente técnico.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

ISO 9001

Sistema de gestión de la calidad: procesos, trazabilidad y mejora continua.

ISO 31000

Gestión del riesgo: identificación, análisis, evaluación y tratamiento.

ISO/IEC/IEEE 15288

Procesos del ciclo de vida de los sistemas, de la necesidad a la retirada.

ISO 45001

Seguridad y salud en el trabajo aplicada al entorno de proyecto.

Tu dedicación

300 horas: cuánto te va a llevar

La formación es 100 % online y asíncrona, así que el calendario lo pones tú. Estas son las tres velocidades más habituales.

5 h por semana

60

semanas

13,9 meses aproximadamente

10 h por semana

30

semanas

6,9 meses aproximadamente

15 h por semana

20

semanas

4,6 meses aproximadamente

Proyectos tipo capstones

  • Análisis de Datos en Motociclismo: Estrategias para optimizar tiempos de vuelta, analizar telemetría y mejorar el rendimiento en carrera, empleando técnicas de visualización y modelos predictivos.

  • Análisis de Datos en Motociclismo: Estrategias para optimizar tiempos de vuelta, analizar telemetría y mejorar el rendimiento en carrera, empleando técnicas de visualización y modelos predictivos.

  • Análisis de datos de telemetría: Velocidad, ángulos, aceleración, trazado de curvas.
  • Optimización de estrategia de carrera: Simulación de adelantamientos, gestión de neumáticos.
  • Predicción de rendimiento: Modelado predictivo de tiempos de vuelta, identificación de áreas de mejora.
  • Visualización de datos: Dashboards interactivos para análisis en tiempo real.

  • Análisis de telemetría: Identificación de patrones de rendimiento y áreas de mejora en pilotos y motos.
  • Simulación de carreras: Predicción de resultados y optimización de estrategias de carrera.
  • Modelado de neumáticos: Análisis del desgaste y optimización de la presión y compuesto.
  • Optimización de la configuración: Mejora del ajuste de la moto para diferentes pistas y condiciones.

  • Análisis de rendimiento: Recopilación y análisis de datos de telemetría; correlación de datos de sensores (posición, velocidad, aceleración); identificación de áreas de mejora.
  • Estrategias de carrera: Simulación de escenarios de carrera; análisis de trazadas óptimas; optimización de paradas en boxes y selección de neumáticos.
  • Optimización del piloto: Análisis de la consistencia del piloto; correlación de datos con rendimiento; retroalimentación basada en datos.

CUERPO DOCENTE Y EXPERTOS

Conoce a nuestros profesores

Prof. Luca Benedetti, director academico del SEIUM Design & Industrial Design Institute

Prof. Luca Benedetti

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.

Conocer al Profesor
Prof. Kenji Takahashi, director academico del SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute

Prof. Kenji Takahashi

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.

Conocer al Profesor
Dra. Lucia Hernandez Vega, directora academica del SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute

Dra. Lucía Hernández Vega

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.

Conocer al Profesor
Dr. Kevin O’Connor, director academico del SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute

Dr. Kevin O’Connor

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.

Conocer al Profesor
Dr. Javier Ferrer Salvatierra, director academico del SEIUM Naval & Offshore Institute

Dr. Javier Ferrer Salvatierra

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.

Conocer al Profesor
Dra. Isabel Martin Robles, directora academica del SEIUM Rail & Smart Cities Institute

Dra. Isabel Martín Robles

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.

Conocer al Profesor
Dr. Carlos Navarro Sanz, director academico del SEIUM Energy & Networks Institute

Dr. Carlos Navarro Sanz

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.

Conocer al Profesor

Admisiones

Cómo se accede a este curso

  1. 1
    Solicitud

    Rellenas el formulario con tu perfil y la formación que te interesa. Sin coste ni compromiso.

  2. 2
    Evaluación del perfil

    Revisamos formación y experiencia para confirmar que el programa encaja con tu punto de partida.

  3. 3
    Entrevista técnica

    Una conversación con el equipo académico para ajustar objetivos, ritmo y dedicación.

  4. 4
    Matrícula

    Se confirma la plaza y recibes los accesos. El programa arranca cuando tú decides.

Qué documentación hace falta

Currículum actualizado y titulación o acreditación de experiencia equivalente. Si quieres, puedes añadir ejemplos de proyectos o de código; no son obligatorios, pero ayudan a afinar el itinerario.

Becas y formas de pago

Hay descuento por pago único y becas parciales por mérito académico, por situación económica y por fomento de la inclusión, además de convenios con empresas del sector. En la entrevista se revisa cuál te corresponde.

Cuándo puedes empezar

La matrícula está abierta todo el año. Al ser un programa online y asíncrono no hay que esperar a una convocatoria: se empieza en cuanto se formaliza la matrícula.

¿Tienes dudas?

Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.

Por favor, activa JavaScript en tu navegador para completar este formulario.

F. A. Q

Preguntas frecuentes

¿Cuántas horas de dedicación semanal exige?

El programa son 300 horas totales repartidas en 3 a 5 meses. Eso son entre 10 y 15 horas semanales de media, compatibles con jornada laboral completa.

¿Qué software necesito?

Se trabaja con BikeSim, MATLAB/Simulink, Adams Motorcycle, ANSYS. Se usan versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa libre cuando existe.

¿Qué titulación obtengo?

Diploma propio de SEIUM al superar la evaluación continua y el proyecto integrador. Es formación propia, no un título oficial del Ministerio.

¿Se puede convalidar con otra formación de SEIUM?

Sí. Los módulos superados en un curso o diplomado del mismo área convalidan en el programa superior. Consulta la política de convalidaciones al matricularte.

Contáctanos

Lo que se busca en Google

Las preguntas que más se hacen sobre análisis de datos en motociclismo de pista

¿Qué es análisis de datos en motociclismo de pista?

Es una especialidad propia de la ingeniería industrial. En la práctica consiste en aplicar un método de ingeniería concreto (requisitos, diseño, cálculo, ensayo y puesta en servicio) a ese ámbito, con sus propias normas, herramientas y criterios de aceptación. Este curso recorre ese método completo en 6 módulos.

¿Qué salidas profesionales tiene análisis de datos en motociclismo de pista?

Contratan sobre todo ingenierías, fabricantes y departamentos técnicos de empresa industrial. Los puestos habituales son los de ingeniero de diseño, de cálculo, de ensayo, de puesta en marcha y de calidad o cumplimiento normativo, además de los perfiles de proyecto que coordinan a los anteriores.

¿Qué normas hay que conocer para trabajar en análisis de datos en motociclismo de pista?

Las de referencia son ISO 9001, ISO 31000, ISO/IEC/IEEE 15288, entre otras. No basta con saber que existen: lo que piden las empresas es saber qué exige cada una, qué evidencia hay que generar y cómo se documenta. Es lo que se trabaja en el módulo de marco normativo.

¿Qué herramientas se usan en análisis de datos en motociclismo de pista?

En el día a día se trabaja con herramientas de gestión de requisitos, cálculo y verificación habituales en ingeniería. Durante la formación se usan en los ejercicios y en el proyecto final, de modo que lo que se practica es lo mismo que se pide en una oferta de empleo.

¿Cuánto se tarda en especializarse en análisis de datos en motociclismo de pista?

Este programa son 300 horas. Con 10 horas a la semana salen unas 30 semanas; con 5 horas, el doble. Al ser 100 % online y asíncrono, el calendario lo marca el alumno y no hay clases a hora fija.

¿Se puede estudiar análisis de datos en motociclismo de pista online?

Sí. Todo el programa es online y asíncrono: material, ejercicios y entregas quedan disponibles desde el primer día y cada módulo se cierra con un entregable que el tutor corrige de forma individual. No hay desplazamientos ni horarios.

¿Qué nivel previo hace falta?

Se parte de una base técnica: formación en ingeniería o experiencia equivalente en el sector. No se exige experiencia previa en la especialidad concreta, porque los primeros módulos reconstruyen los fundamentos antes de entrar en los métodos avanzados.

Testimonios & trayectorias

Ficha del programa

El programa en datos

6módulosEstructura
60submódulosUnidades de trabajo
300horasCarga total
3-5mesesDedicación
Modalidad
online, 100 % a distancia.
Duración
300 horas · 3 a 5 meses.
Estructura
6 módulos y 60 submódulos.
Área
Motocicletas & 2 Ruedas.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

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Curso · estás aquíCurso de análisis de datos en motociclismo de pistaDiplomadoDiplomado en Sensórica 2R y QA de Datos
Horas300 h800 h
Módulos68
Submódulos6080
Precio645 €1.090 €

Ver Diplomado en Sensórica 2R y QA de Datos

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