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Diplomado en Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos

Sobre nuestro Diplomado en Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos

El Diplomado en Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos explora la aplicación de estadística avanzada, machine learning y econometría para el análisis y la predicción de precios en diversos mercados. Se enfoca en el desarrollo de modelos predictivos robustos utilizando big data y herramientas de análisis como Python y R, cruciales para la toma de decisiones estratégicas y la optimización de resultados financieros.

El programa proporciona experiencia práctica en la construcción y validación de modelos, abarcando desde series temporales hasta modelos de regresión complejos, con un énfasis en la interpretación y comunicación efectiva de los resultados. Esta formación prepara a profesionales como analistas financieros, especialistas en precios, consultores de datos y estrategas de mercado, impulsando el conocimiento y la competitividad en el sector financiero y comercial.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): modelización de precios, análisis de datos, machine learning, econometría, modelos predictivos, big data, analista financiero, estrategia de precios, diplomado en precios.

Diplomado en Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos
  • 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: 1

449 €

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio de Modelado de Precios Data-Driven: Técnicas Avanzadas

  • Identificar y aplicar metodologías avanzadas para la recopilación, limpieza y transformación de datos relevantes para el modelado de precios.
  • Construir modelos predictivos de precios utilizando técnicas de *machine learning* como regresión lineal, árboles de decisión, *random forests* y redes neuronales.
  • Evaluar el rendimiento de los modelos de precios utilizando métricas clave como el error cuadrático medio (MSE), el error absoluto medio (MAE) y el coeficiente de determinación (R-cuadrado).
  • Optimizar modelos de precios para mejorar su precisión y capacidad de generalización, incluyendo la selección de características, ajuste de hiperparámetros y validación cruzada.
  • Interpretar y comunicar los resultados de los modelos de precios de manera efectiva, incluyendo la identificación de los principales impulsores de precios y la elaboración de informes y visualizaciones de datos.
  • Integrar datos externos, como información económica, tendencias del mercado y sentimiento del consumidor, para mejorar la precisión de los modelos de precios.
  • Aplicar técnicas de modelado de precios a diferentes escenarios y sectores, como bienes raíces, comercio electrónico, mercados financieros y servicios.
  • Automatizar el proceso de modelado de precios para optimizar el flujo de trabajo y facilitar la toma de decisiones en tiempo real.
  • Utilizar herramientas y plataformas especializadas en modelado de precios, como Python con bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.
  • Adaptar los modelos de precios a las necesidades específicas de cada empresa y cliente, considerando las características de los productos, servicios y mercados relevantes.

2. Modelado de Precios Data-Driven: Técnicas Avanzadas y Aplicaciones Estratégicas

  • Dominar los fundamentos de la modelización de precios basada en datos (Data-Driven Pricing).
  • Identificar y comprender las variables clave que influyen en los precios de productos y servicios.
  • Aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos para segmentar el mercado y comprender el comportamiento del cliente.
  • Construir modelos predictivos de precios utilizando algoritmos de aprendizaje automático (machine learning).
  • Optimizar estrategias de precios en función de la demanda, la competencia y los costos.
  • Analizar y evaluar el impacto de diferentes estrategias de precios en la rentabilidad y el rendimiento del negocio.
  • Utilizar herramientas y plataformas de modelado de precios, incluyendo software especializado.
  • Implementar pruebas A/B y experimentos para optimizar y validar las estrategias de precios.
  • Desarrollar dashboards y reportes para monitorear y comunicar el rendimiento de los precios.
  • Integrar el modelado de precios en la estrategia general de la empresa.

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. Modelado de Precios Basado en Datos: Estrategias y Aplicaciones Prácticas

4. Modelado de Precios Basado en Datos: Estrategias y Aplicaciones Prácticas

  • Comprender los principios del modelado de precios basado en datos y su relevancia en la toma de decisiones estratégicas.
  • Explorar diversas fuentes de datos para el análisis de precios, incluyendo datos internos, externos y de mercado.
  • Aprender técnicas de limpieza, transformación y preparación de datos para el modelado de precios.
  • Dominar el uso de modelos de regresión para predecir precios, incluyendo regresión lineal, regresión múltiple y regresión logística.
  • Aplicar modelos de machine learning avanzados, como árboles de decisión, random forests y redes neuronales, para el modelado de precios.
  • Analizar la elasticidad precio de la demanda y su impacto en las estrategias de precios.
  • Segmentar clientes y productos para optimizar las estrategias de precios.
  • Desarrollar estrategias de precios dinámicas y personalizadas basadas en datos.
  • Evaluar y validar los modelos de precios utilizando métricas de rendimiento relevantes.
  • Implementar y monitorear modelos de precios en entornos de negocios reales.
  • Identificar y mitigar los riesgos asociados con el modelado de precios basado en datos.
  • Comunicar eficazmente los resultados y recomendaciones de los modelos de precios a las partes interesadas.

5. Modelado de Precios con Datos: Análisis y Estrategias Data-Driven

5. **Modelado de Precios con Datos: Análisis y Estrategias Data-Driven**

  • Comprender los fundamentos del modelado de precios basado en datos.
  • Dominar técnicas de análisis de datos para la identificación de factores clave que influyen en los precios.
  • Aprender a construir modelos de precios predictivos utilizando diferentes algoritmos de aprendizaje automático.
  • Utilizar herramientas y software de análisis de datos para el modelado de precios.
  • Evaluar y validar modelos de precios para asegurar su precisión y fiabilidad.
  • Desarrollar estrategias de precios data-driven para optimizar la rentabilidad y la competitividad.
  • Analizar el impacto de las decisiones de precios en los resultados financieros.
  • Explorar aplicaciones del modelado de precios en diferentes sectores y mercados.

6. Modelado de Precios Data-Driven: Análisis y Estrategias para el Éxito

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 Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos

  • Graduados/as en Ingeniería, Economía, Finanzas, Estadística o carreras afines que deseen especializarse en modelización de precios.
  • Profesionales de bancos, aseguradoras, firmas de inversión, consultoras financieras y empresas de análisis de datos.
  • Analistas de datos, actuarios, economistas y perfiles cuantitativos (quants) que busquen profundizar sus conocimientos en técnicas avanzadas de modelización.
  • Cualquier persona con interés en el análisis de datos financieros y conocimientos básicos de programación (Python o similar) que desee desarrollar una carrera en el ámbito de la modelización de precios.

Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de matemáticas financieras, estadística y programación; ES/EN B2+/C1. Se proporcionan recursos adicionales para nivelar conocimientos.

  • 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 Fundamentos del Data-Driven Pricing: ¿Qué es y por qué importa?
2. 2 Recopilación y Limpieza de Datos: Fuentes, técnicas y mejores prácticas.
3. 3 Métricas Clave en Pricing: KPIs esenciales y su interpretación.
4. 4 Introducción a la Regresión: Modelado predictivo y análisis de datos.
5. 5 Análisis de Datos Descriptivo: Visualización y resumen de información.
6. 6 El Impacto del Precio en la Demanda: Elasticidad y sensibilidad al precio.
7. 7 Segmentación de Clientes: Identificación de grupos y análisis de comportamiento.
8. 8 Introducción a la Optimización de Precios: Conceptos básicos y herramientas.
9. 9 Estudios de Caso Introductorios: Ejemplos prácticos de Data-Driven Pricing.
10. 10 El Futuro del Data-Driven Pricing: Tendencias y oportunidades.

2.2 Fundamentos del Modelado Data-Driven: Conceptos y Principios
2.2 Recopilación y Preparación de Datos para el Modelado de Precios
2.3 Técnicas de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Precios
2.4 Selección y Evaluación de Variables Clave para el Modelado
2.5 Modelos de Regresión Aplicados a la Predicción de Precios
2.6 Modelos de Clasificación para la Segmentación y Optimización de Precios
2.7 Validación y Evaluación de Modelos: Métricas y Desempeño
2.8 Estrategias de Optimización de Precios Basadas en Datos
2.9 Implementación y Seguimiento de Modelos de Precios Data-Driven
2.20 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales y Mejores Prácticas

3.3 Fundamentos del Modelado de Precios Data-Driven
3.2 Recopilación y Preparación de Datos para el Análisis de Precios
3.3 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Precios
3.4 Selección y Aplicación de Modelos de Precios
3.5 Validación y Evaluación de Modelos de Precios
3.6 Optimización de Precios: Estrategias y Técnicas
3.7 Segmentación de Clientes y Personalización de Precios
3.8 Implementación y Monitoreo de Estrategias de Precios
3.9 Herramientas y Tecnologías para el Modelado de Precios
3.30 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales de Data-Driven Pricing

4.4 Introducción al Data Pricing: Fundamentos y Conceptos Clave
4.2 Recopilación y Limpieza de Datos para el Modelado de Precios
4.3 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Data Pricing
4.4 Selección de Variables y Feature Engineering
4.5 Modelos de Regresión para el Modelado de Precios
4.6 Modelos de Clasificación para Estrategias de Precios
4.7 Técnicas de Segmentación de Clientes para la Personalización de Precios
4.8 Pruebas A/B y Optimización de Precios
4.9 Implementación y Monitoreo de Estrategias Data-Driven
4.40 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales y Mejores Prácticas

5.5 Introducción al Modelado de Precios Data-Driven
5.5 Recolección y Limpieza de Datos para Precios
5.3 Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Precios
5.4 Selección de Variables y Características Relevantes
5.5 Técnicas de Visualización de Datos para Precios
5.6 Estadísticas Descriptivas y su Aplicación en Precios
5.7 Identificación de Patrones y Tendencias en Datos de Precios
5.8 Uso de Herramientas y Software para el Análisis de Datos de Precios
5.9 Interpretación de Resultados y Toma de Decisiones Iniciales
5.50 Casos Prácticos de Análisis de Datos en Modelado de Precios

6.6 Definición y conceptos clave del modelado de precios Data-Driven
6.2 Recopilación y preparación de datos para el modelado de precios
6.3 Técnicas de modelado predictivo aplicadas a precios
6.4 Análisis de resultados y validación del modelo
6.5 Estrategias de segmentación de clientes y personalización de precios
6.6 Optimización de precios y análisis de sensibilidad
6.7 Implementación y seguimiento de estrategias de precios Data-Driven
6.8 Integración de datos externos y análisis de la competencia
6.9 Herramientas y software para el modelado de precios Data-Driven
6.60 Estudios de caso y mejores prácticas en modelado de precios

7.7 Introducción al Data-Driven Pricing: Conceptos Clave
7.2 Recopilación y Limpieza de Datos: Fuentes y Técnicas
7.3 Estadística Descriptiva y Exploración de Datos
7.4 Análisis de Regresión: Fundamentos y Aplicaciones
7.7 Variables Predictoras y Selección de Modelos
7.6 Introducción a la Segmentación de Clientes
7.7 Identificación de Patrones y Tendencias en Precios
7.8 Visualización de Datos para el Análisis de Precios
7.9 Herramientas y Software para el Análisis de Precios
7.70 Caso de Estudio: Análisis de Precios en el Mundo Real

8.8 Introducción al Análisis Predictivo en Precios: Fundamentos y Conceptos
8.8 Recopilación y Preparación de Datos para el Modelado de Precios
8.3 Selección de Variables y Características Relevantes
8.4 Técnicas de Modelado Predictivo: Regresión, Series Temporales y Machine Learning
8.5 Evaluación y Validación de Modelos de Precios Data-Driven
8.6 Análisis de Sensibilidad y Simulación de Escenarios
8.7 Toma de Decisiones Estratégicas Basadas en Predicciones de Precios
8.8 Implementación y Monitoreo de Estrategias de Precios Data-Driven
8.8 Optimización Continua y Adaptación a Cambios del Mercado
8.80 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas y Resultados

  • 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

  • Predicción de Precios: Modelos Avanzados (Regresión, Machine Learning); Análisis de Sensibilidad; Estrategias de Segmentación basadas en datos.
  • Optimización de Precios: Análisis A/B Testing; Elasticidad Precio-Demanda; Estrategias de Descuentos Dinámicos.
  • Simulación de Escenarios: Análisis de Riesgos; Pronóstico de Ventas; Toma de Decisiones Data-Driven.
  • Plataformas de Pricing: Implementación; Integración de Datos; Automatización y Escalabilidad.

  • Predicción de Precios: Modelos Avanzados (Regresión, Machine Learning); Análisis de Sensibilidad; Estrategias de Segmentación basadas en datos.
  • Optimización de Precios: Análisis A/B Testing; Elasticidad Precio-Demanda; Estrategias de Descuentos Dinámicos.
  • Simulación de Escenarios: Análisis de Riesgos; Pronóstico de Ventas; Toma de Decisiones Data-Driven.
  • Plataformas de Pricing: Implementación; Integración de Datos; Automatización y Escalabilidad.

  • Optimización de precios: Modelos de regresión, machine learning, segmentación de clientes.
  • Análisis de datos de precios: Dashboards interactivos, visualización de datos, identificación de tendencias.
  • Estrategias de precios: Elasticidad de la demanda, análisis competitivo, pruebas A/B.
  • Optimización de precios: Simulación de escenarios, recomendaciones basadas en datos, ROI.

  • Optimización de precios: Análisis de datos históricos, segmentación de clientes, modelos predictivos (regresión, ML), optimización dinámica.
  • AFCS/SCAS para precios: Automatización, análisis de sensibilidad, modelado de escenarios, pruebas A/B, validación.
  • Estrategias de precios: Investigación de mercado, análisis de la competencia, fijación de precios basada en el valor, optimización del margen.
  • Validación de estrategias: Pruebas y métricas clave (CTR, conversión, ROI), informes y visualización de datos, decisiones basadas en datos.

  • Predicción de Precios: Modelos predictivos (regresión, ML).
  • Análisis de Mercado: Segmentación, elasticidad, análisis de sensibilidad.
  • Optimización de Precios: Estrategias data-driven, pruebas A/B.
  • Simulación y Simulación: Escenarios, impacto de cambios, análisis de resultados.

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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