SEIUM, Universidad de Ingenieria Avanzada
Campus virtual
SEIUM, Universidad de Ingenieria Avanzada

Curso de Data Analytics para operación de redes

Sobre nuestro Curso de Data Analytics para operación de redes

El curso en data analytics para operación de redes de SEIUM es una formación 100 % online de 300 horas, estructurada en 6 módulos y 60 submódulos. Cubre data analytics para operación de redes desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas habituales en el sector. Cada módulo cierra con un entregable que el tutor corrige individualmente, y el programa culmina en un proyecto integrador documentado.

Curso de Normativas UNECE en homologación de vehículos
Curso de Data Analytics para operación de redes
  • Modalidad: Online
  • Duración: 4 meses
  • Horas: 300 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 11

645 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

Base técnica aplicada

Explicarás los principios físicos y de ingeniería que gobiernan Data Analytics para operación de redes, con las magnitudes, el vocabulario y los órdenes de medida que se usan en proyecto real.

Marco normativo y criterios

Identificarás la normativa aplicable, distinguirás el requisito obligatorio de la buena práctica y sabrás qué evidencia documental exige cada criterio de aceptación.

Análisis y dimensionado

Plantearás las hipótesis de partida, resolverás el cálculo o el dimensionado de los elementos críticos y justificarás cada decisión con criterios trazables.

Herramientas y software

Manejarás las herramientas de cálculo, simulación, medida y documentación habituales en Energía & Redes, desde la preparación del modelo hasta la validación del resultado.

Diagnóstico y resolución

Detectarás los fallos y las desviaciones más frecuentes, los clasificarás por criticidad y propondrás la corrección con su plan de verificación.

Entrega profesional

Redactarás la documentación técnica —memoria, cálculos, planos o informe de ensayo— en el formato que esperan el cliente, la dirección facultativa y el organismo de control.

Curso de Normativas UNECE en homologación de vehículos

Para quien va dirigido nuestro:

Curso de Data Analytics para operación de redes

  • Profesionales y graduados/as en disciplinas clave como Ingeniería de Telecomunicaciones, Informática, Sistemas, Redes o campos relacionados.
  • Ingenieros/as de operaciones de red, administradores de sistemas, y analistas de datos de red que deseen mejorar sus habilidades.
  • Personal técnico de proveedores de servicios de Internet (ISP), empresas de telecomunicaciones, y operadores de redes empresariales.
  • Analistas y responsables de la seguridad de redes que busquen fortalecer sus conocimientos en análisis de datos para la detección de amenazas.

Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de redes y familiaridad con el manejo de datos. Se valoran conocimientos de programación (Python).

  • 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.

8 módulos · 72 submódulos · 300 horas

1Fundamentos y Aplicaciones del Análisis de Datos
  • 1.1. Introducción al Análisis de Datos en Redes: Conceptos Clave
  • 1.2. Tipos de Datos en Redes: Registros, Logs, Tráfico
  • 1.3. Herramientas de Análisis de Datos: Python, R, SQL
  • 1.4. Recopilación y Preparación de Datos para el Análisis
  • 1.5. Fundamentos de Estadísticas para el Análisis de Redes
  • 1.6. Visualización de Datos: Gráficos y Dashboards
  • 1.7. Aplicaciones del Análisis de Datos: Detección de Fallos
  • 1.8. Monitorización del Rendimiento de la Red
  • 1.9. Seguridad de Redes: Detección de Amenazas
  • 1.10. Casos de Estudio: Análisis de Datos en Redes Reales
2Data Analytics: Optimización de Redes
  • 2.1. Fundamentos de Análisis de Datos en Redes
  • 2.2. Recolección y Preparación de Datos para el Análisis de Redes
  • 2.3. Métricas Clave de Rendimiento (KPIs) en Redes
  • 2.4. Análisis de Tráfico de Red: Identificación de Patrones y Anomalías
  • 2.5. Modelado de Redes y Predicción de Comportamiento
  • 2.6. Optimización de la Capacidad y el Rendimiento de la Red
  • 2.7. Detección y Mitigación de Fallos en Redes
  • 2.8. Seguridad de la Red: Análisis de Vulnerabilidades y Amenazas
  • 2.9. Visualización de Datos y Reportes para la Toma de Decisiones
  • 2.10. Herramientas y Tecnologías para el Análisis de Datos en Redes
3Data Analytics: Gestión y Optimización Práctica
  • 3.1. Introducción al Data Analytics en la Gestión de Redes: Conceptos Clave
  • 3.2. Recopilación y Preparación de Datos: Fuentes y Métodos
  • 3.3. Análisis Descriptivo de Datos de Red: Visualización y Resumen
  • 3.4. Análisis Diagnóstico: Identificación de Problemas y Causas Raíz
  • 3.5. Análisis Predictivo: Pronóstico de Rendimiento y Fallos
  • 3.6. Análisis Prescriptivo: Optimización de la Configuración y el Rendimiento
  • 3.7. Implementación de Dashboards e Informes Interactivos
  • 3.8. Automatización de Procesos de Análisis de Datos
  • 3.9. Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas en Redes
  • 3.10. Consideraciones de Seguridad y Privacidad en el Análisis de Datos
4Dominio del Análisis de Datos en Redes
  • 4.1. Introducción al Análisis de Datos en Redes: Conceptos Fundamentales
  • 4.2. Recolección y Preparación de Datos de Red: Fuentes y Métodos
  • 4.3. Exploración y Visualización de Datos de Red: Identificación de Patrones
  • 4.4. Estadísticas Descriptivas y Análisis de Datos de Red: Mediciones Clave
  • 4.5. Detección de Anomalías y Fallas en Redes: Técnicas y Herramientas
  • 4.6. Análisis de Tráfico de Red: Rendimiento y Cuellos de Botella
  • 4.7. Modelado Predictivo en Redes: Pronóstico de Tendencias
  • 4.8. Optimización de Redes Basada en Datos: Estrategias y Aplicaciones
  • 4.9. Seguridad de Redes y Análisis de Datos: Detección de Amenazas
  • 4.10. Casos de Estudio: Implementación del Análisis de Datos en Entornos Reales
5Introducción al Análisis de Datos en Redes
  • 5.1. Fundamentos del Análisis de Datos en Redes: Introducción a conceptos clave
  • 5.2. Recopilación de Datos en Redes: Métodos y herramientas
  • 5.3. Exploración y Visualización de Datos: Técnicas esenciales
  • 5.4. Introducción a las Métricas de Red: Rendimiento y disponibilidad
  • 5.5. Análisis Descriptivo: Resumen y caracterización de datos de red
  • 5.6. Identificación de Patrones: Detección de tendencias y anomalías
  • 5.7. Herramientas de Análisis de Datos: Introducción a software relevante
  • 5.8. Caso de Estudio: Aplicación práctica en un escenario de red
  • 5.9. Ética y Privacidad de Datos: Consideraciones importantes
  • 5.10. Próximos Pasos: Plan de aprendizaje y recursos adicionales
6Data Analytics para la Inteligencia Operacional
  • 6.1. Introducción a la Inteligencia Operacional en Redes
  • 6.2. Recopilación y Preparación de Datos para el Análisis
  • 6.3. Análisis Descriptivo en Operaciones de Redes
  • 6.4. Análisis Diagnóstico: Identificación de Problemas y Causas Raíz
  • 6.5. Análisis Predictivo para la Planificación de Redes
  • 6.6. Análisis Prescriptivo: Toma de Decisiones Basada en Datos
  • 6.7. Visualización de Datos y Creación de Dashboards
  • 6.8. Implementación de Modelos de Machine Learning
  • 6.9. Automatización de Tareas y Optimización de Procesos
  • 6.10. Casos Prácticos y Aplicaciones Reales
7Normativa aplicable, calidad y evidencia documental
  • 7.1. Mapa normativo del ámbito: qué norma aplica, a qué parte del trabajo y con qué jerarquía
  • 7.2. Requisito obligatorio frente a buena práctica: cómo distinguirlos y cómo justificarlo
  • 7.3. Criterios de aceptación: definirlos antes de ejecutar y medirlos después
  • 7.4. Evidencia exigible: registros, trazabilidad, control de versiones y de configuración
  • 7.5. No conformidades: detección, clasificación por criticidad y cierre documentado
  • 7.6. Preparación de auditoría e inspección: qué pide el auditor y cómo tenerlo listo
8Proyecto integrador: desarrollo, validación y defensa
  • 8.1. Definición del alcance sobre un caso real y criterios con los que se medirá
  • 8.2. Recopilación de datos, normativa y referencias; hipótesis documentadas
  • 8.3. Desarrollo técnico: cálculo, modelo o diseño con registro de cada iteración
  • 8.4. Validación frente a normativa y casos de referencia; análisis de sensibilidad
  • 8.5. Memoria técnica y anexos: redacción, trazabilidad y control de versiones
  • 8.6. Defensa ante el tutor: justificación de decisiones y aplicabilidad industrial
  • 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 data analytics para operación de redes y su vocabulario normativo.
  • Aplicar IEC 61850, IEC 60909 y IEEE 1547 a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con DIgSILENT PowerFactory y PSS/E.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en simulador de red en tiempo real (RTDS) y banco de ensayo de protecciones.
  • 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 data analytics para operación de redes 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 DIgSILENT PowerFactory, PSS/E, PSCAD, ETAP, MATLAB/Simulink, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de simulador de red en tiempo real (RTDS), banco de ensayo de protecciones, laboratorio de potencia. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • Reglamento (UE) 2016/631 (RfG)
  • IEC 62443
  • IEC 61400 (eólica)
  • IEC 62933 (almacenamiento)
  • NERC CIP
  • UNE-EN 50160

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Ingeniero de red eléctrica
  • Especialista en HVDC
  • Analista de mercados eléctricos
  • Ingeniero de protecciones
  • Responsable de integración renovable
  • Especialista en almacenamiento
  • Ingeniero de operación de sistema

Sectores de destino: transporte y distribución, generación renovable, almacenamiento, hidrógeno, industria electrointensiva, comercialización. 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 instalación eléctrica

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

ABCD123456BARRA51DATA ANALYTICS PARA OPERACIÓN DE REDESESQUEMA UNIFILARSEIUMESC. S/E12345678

Generación

La fuente: fotovoltaica, eólica, hidráulica o convencional, con su curva y su variabilidad.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Almacenamiento

Baterías, estado de carga, degradación y los servicios que puede prestar a la red.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Conversión

Inversores y convertidores: control, calidad de onda y respuesta ante huecos de tensión.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Transformación

Transformadores, niveles de tensión y las pérdidas asociadas a cada escalón.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Protecciones

Relés, selectividad, cortocircuito y la coordinación entre protecciones.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Control y SCADA

IEC 61850, telemandos, medida y la supervisión en tiempo real de la instalación.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Conexión a red

Códigos de red, punto de conexión, estudios de impacto y requisitos del operador.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Operación y mantenimiento

Disponibilidad, mantenimiento predictivo y los indicadores de explotación.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

IEC 61850

Comunicaciones en subestaciones: modelo de datos, mensajes GOOSE y pruebas de interoperabilidad.

IEC 62443

Ciberseguridad de los sistemas de automatización y control industrial.

IEC 62619 e IEC 62933

Seguridad y prestaciones de los sistemas de almacenamiento con baterías.

Códigos de red

Requisitos de conexión del operador: huecos de tensión y control de potencia y frecuencia.

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

Definición del alcance

Eliges un caso real de Energía & Redes relacionado con Data Analytics para operación de redes, acotas el problema, fijas los requisitos de partida y los criterios con los que se va a medir el resultado.

Datos y estado del arte

Reúnes datos, normativa y referencias técnicas, justificas cada fuente y documentas de forma explícita las hipótesis que no puedas medir.

Desarrollo técnico

Resuelves el cálculo, el modelo o el diseño con las herramientas del programa y registras cada iteración junto al motivo que la provocó.

Validación y contraste

Compruebas los resultados frente a la normativa y a casos de referencia, haces el análisis de sensibilidad y cierras las desviaciones detectadas.

Memoria y defensa

Entregas el proyecto final con sus anexos y defiendes las decisiones ante el tutor, que evalúa rigor, trazabilidad y aplicabilidad industrial.

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 DIgSILENT PowerFactory, PSS/E, PSCAD, ETAP. 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 Data Analytics para operación de redes

¿Qué es Data Analytics para operación de redes?

Es una especialidad propia de el sector energético. 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 Data Analytics para operación de redes?

Contratan sobre todo promotoras renovables, distribuidoras, ingenierías de red y empresas de operación y mantenimiento. 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 Data Analytics para operación de redes?

Las de referencia son IEC 61850, IEC 62443, IEC 62619 e IEC 62933, 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 Data Analytics para operación de redes?

En el día a día se trabaja con software de flujos de carga y cortocircuito, simulación de electrónica de potencia y bancos de ensayo de protecciones. 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 Data Analytics para operación de redes?

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 Data Analytics para operación de redes 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

Otras formaciones de Energía y Redes

Curso de Cumplimiento NIS2 en sector energéticoCurso · 300 h · 100 % onlineCurso de SOC OT para infraestructuras críticasCurso · 300 h · 100 % onlineCurso de Electrificación de transporte pesadoCurso · 300 h · 100 % onlineCurso de Ingeniería energética en data centersCurso · 300 h · 100 % onlineCurso de Electrificación portuaria (cold-ironing)Curso · 300 h · 100 % onlineCurso de Electrificación aeroportuariaCurso · 300 h · 100 % online

Ver todas las formaciones de Energía y Redes

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
Energía & Redes.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

Compara antes de decidir

Esta formación frente a otra del catálogo

Curso · estás aquíCurso de Data Analytics para operación de redesMásterMáster en Ingeniería de Data Analytics para Operación de Redes
Horas300 h1900 h
Módulos612
Submódulos60120
Precio645 €7.900 €

Ver Máster en Ingeniería de Data Analytics para Operación de Redes

Formaciones relacionadas

Programa revisado el .

Seium - Universidad de ingeniería avanzada
Powered by  GDPR Cookie Compliance
Resumen de privacidad

Esta web utiliza cookies para que podamos ofrecerte la mejor experiencia de usuario posible. La información de las cookies se almacena en tu navegador y realiza funciones tales como reconocerte cuando vuelves a nuestra web o ayudar a nuestro equipo a comprender qué secciones de la web encuentras más interesantes y útiles.