Se centra en la implementación de Machine Learning (ML) y DevOps para optimizar la gestión de flotas de vehículos eléctricos. Aborda el diseño de pipelines de datos robustos, el desarrollo de modelos predictivos para el mantenimiento, la gestión de carga y la optimización de rutas, usando herramientas como Kubernetes, Docker y plataformas de cloud computing. Se enfoca en la automatización del ciclo de vida del ML, desde el entrenamiento hasta el despliegue y monitoreo continuo, mejorando la eficiencia y reduciendo los costos operativos.
El curso proporciona experiencia práctica en la creación de dashboards de monitoreo, la implementación de sistemas de alertas y la gestión de versionado de modelos. Los participantes aprenderán a escalar modelos ML en entornos de producción, a mejorar el tiempo de actividad y a garantizar la seguridad de los datos. Esta formación prepara a profesionales para roles como ingenieros de MLOps, científicos de datos, analistas de flotas y desarrolladores de software, impulsando la innovación en el sector de la movilidad eléctrica.
599 €
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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. MLOps: Predicción de Eficiencia, Mantenimiento Predictivo y Gestión de Datos en Flotas Eléctricas
6. Implementación de MLOps para la Optimización Energética y Mantenimiento Predictivo en Flotas Eléctricas
Requisitos recomendados: Un sólido entendimiento de los principios de aerodinámica, control automático y análisis de estructuras es altamente beneficioso. Se requiere un nivel de inglés (ES/EN) B2+ o C1 para un aprovechamiento óptimo del curso. Ofrecemos bridging tracks (cursos de nivelación) para quienes necesiten fortalecer sus conocimientos previos.
1.1 Fundamentos de MLOps y su Aplicación en Flotas Eléctricas
1.2 Desafíos y Oportunidades en la Gestión de Flotas Eléctricas
1.3 Introducción al Ciclo de Vida de MLOps
1.4 Recopilación y Preparación de Datos para Flotas Eléctricas
1.5 Exploración y Análisis de Datos en el Contexto Naval
1.6 Introducción al Modelado Predictivo para Flotas
1.7 Métricas Clave y Evaluación de Modelos
1.8 Herramientas y Plataformas MLOps
1.9 Introducción a la Monitorización y el Despliegue de Modelos
1.10 Casos de Estudio: Aplicaciones de MLOps en Flotas Eléctricas
2.2 Introducción al Modelado Predictivo en Flotas Eléctricas
2.2 Fundamentos de MLOps para la Optimización de Flotas
2.3 Diseño y Desarrollo de Modelos Predictivos
2.4 Implementación de MLOps para el Mantenimiento Predictivo
2.5 Optimización de Rutas y Eficiencia Energética
2.6 Monitoreo y Análisis de Datos en Tiempo Real
2.7 Estrategias de Escalabilidad en Flotas Eléctricas
2.8 Automatización del Ciclo de Vida del Modelo
2.9 Herramientas y Tecnologías para MLOps Avanzado
2.20 Estudio de Casos: Aplicaciones Prácticas de MLOps
3.3 Introducción a la Eficiencia y Escalabilidad en Flotas Eléctricas
3.2 Estrategias de Optimización MLOps para el Rendimiento
3.3 Modelado Predictivo y Análisis de Datos para la Eficiencia Energética
3.4 Mantenimiento Predictivo y Reducción de Costos Operativos
3.5 Escalabilidad de Soluciones MLOps en Flotas Eléctricas
3.6 Diseño y Optimización de Rutas con MLOps
3.7 Gestión Inteligente de Datos y Plataformas MLOps
3.8 Evaluación de Riesgos y Toma de Decisiones Estratégicas
3.9 Implementación de MLOps para la Sostenibilidad
3.30 Casos de Estudio: Éxito y Aprendizajes en la Implementación de MLOps
4.4 Introducción a MLOps en Flotas Eléctricas: Fundamentos y Beneficios
4.2 Recopilación y Preparación de Datos para Modelado Predictivo
4.3 Modelado Predictivo para la Eficiencia Energética de Flotas
4.4 Mantenimiento Predictivo: Estrategias y Modelos de Fallo
4.5 Implementación de MLOps para la Optimización de Rutas
4.6 Gestión de Datos y Pipelines en Flotas Eléctricas
4.7 Monitoreo y Evaluación del Rendimiento de Modelos MLOps
4.8 Escalabilidad y Despliegue de Soluciones MLOps
4.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales de MLOps en Flotas Eléctricas
4.40 Tendencias Futuras y Avances en MLOps para Flotas Eléctricas
5.5 Análisis Predictivo de Demanda y Planificación Estratégica de Flotas
5.5 Optimización de Rutas y Programación Inteligente
5.3 Predicción de Eficiencia Energética y Consumo
5.4 Mantenimiento Predictivo y Gestión del Ciclo de Vida de Activos
5.5 Escalabilidad y Gestión de Datos para Flotas Eléctricas
5.6 Monitorización en Tiempo Real y Análisis de Rendimiento
5.7 Integración de Modelos MLOps con Sistemas de Gestión de Flotas
5.8 Estrategias de Mitigación de Riesgos y Toma de Decisiones Basada en Datos
5.9 Análisis de Costos y Beneficios (ROI) en la Implementación de MLOps
5.50 Estudio de Casos: Aplicaciones Prácticas y Mejores Prácticas
6.6 Introducción a MLOps en Flotas Eléctricas: Fundamentos y Conceptos Clave
6.2 Recolección y Preparación de Datos para MLOps en Flotas Eléctricas
6.3 Modelado Predictivo para la Optimización Energética de Flotas
6.4 Mantenimiento Predictivo con MLOps: Detección de Fallos y Programación
6.5 Optimización de Rutas y Rendimiento con MLOps en Flotas Eléctricas
6.6 Gestión de Datos y Pipelines de MLOps para Flotas Eléctricas
6.7 Despliegue y Monitoreo de Modelos MLOps en Entornos de Flotas Eléctricas
6.8 Escalabilidad y Sostenibilidad de MLOps en Flotas Eléctricas
6.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas de MLOps en Flotas Eléctricas
6.60 Tendencias Futuras y Desafíos de MLOps en el Sector Naval Eléctrico
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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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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