El Curso de Smart Urbanism con Data Analytics explora la aplicación de análisis de datos y tecnologías inteligentes para transformar el diseño, la gestión y la sostenibilidad de las ciudades. Se centra en el uso de Big Data, IoT (Internet de las Cosas) y modelado predictivo para optimizar áreas clave como movilidad urbana, eficiencia energética, planificación urbana y seguridad ciudadana, integrando conceptos de desarrollo sostenible. El curso prepara a los participantes para analizar datos, identificar patrones y desarrollar soluciones innovadoras que mejoren la calidad de vida en entornos urbanos.
Los participantes aprenderán a utilizar herramientas de visualización de datos, análisis espacial y simulación urbana para comprender mejor los desafíos de las ciudades y diseñar estrategias basadas en datos. Se enfoca en casos prácticos y proyectos aplicados, impulsando habilidades en toma de decisiones basada en datos, inteligencia artificial y urbanismo inteligente, con un enfoque en el impacto social y ambiental.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): smart urbanism, data analytics, ciudades inteligentes, análisis de datos, movilidad urbana, sostenibilidad urbana, big data, internet de las cosas, planificación urbana.
499 €
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.
6. **Smart Urbanism: Curso de Data Analytics para Ciudades Sostenibles y Eficientes**
1.1 Fundamentos del Urbanismo Inteligente y Data Analytics
1.2 Importancia del Análisis de Datos en el Diseño Urbano
1.3 Introducción a las Ciudades Inteligentes: Conceptos y Definiciones
1.4 Fuentes de Datos en el Contexto Urbano: Tipos y Orígenes
1.5 Herramientas y Tecnologías Clave para el Análisis de Datos en Ciudades
1.6 Introducción a la Visualización de Datos y Dashboards
1.7 Ética y Privacidad en el Uso de Datos Urbanos
1.8 Ejemplos de Aplicación de Data Analytics en el Urbanismo
1.9 El Rol del Data Scientist en el Desarrollo de Ciudades Inteligentes
1.10 Tendencias y Futuro del Smart Urbanism
2. 2 Fuentes de Datos Urbanos: Identificación y Acceso
3. 2 Limpieza y Preprocesamiento de Datos: Técnicas Esenciales
4. 3 Calidad de Datos: Evaluación y Control
5. 4 Transformación de Datos: Formatos y Estructuras
6. 5 Herramientas y Tecnologías para la Recopilación de Datos
7. 6 Almacenamiento de Datos Urbanos: Bases de Datos y Almacenes de Datos
8. 7 Visualización de Datos: Primeros Pasos
9. 8 Ética y Privacidad en la Recopilación de Datos Urbanos
20. 9 Estudio de Casos: Recopilación y Limpieza de Datos en Ciudades Inteligentes
22. 20 Desafíos y Soluciones en la Recopilación de Datos Urbanos
3.3 ¿Qué es el Smart Urbanism? Definición y conceptos clave.
3.2 Importancia del análisis de datos en el urbanismo moderno.
3.3 El rol de las ciudades inteligentes: visión general.
3.4 Fuentes de datos urbanos: tipos y ejemplos.
3.5 Herramientas y tecnologías para la recopilación de datos urbanos.
3.6 El ciclo de vida de los datos en el Smart Urbanism.
3.7 Ética y privacidad en el manejo de datos urbanos.
3.8 Ejemplos de aplicaciones de Smart Urbanism en el mundo.
3.9 Desafíos y oportunidades en el desarrollo de ciudades inteligentes.
3.30 Introducción a los indicadores clave de rendimiento (KPIs) urbanos.
4.4 ¿Qué es el Smart Urbanism y su Impacto?
4.2 Ciudades Inteligentes: Definición y Características Clave
4.3 Evolución del Urbanismo y la Necesidad de la Inteligencia
4.4 El Papel de los Datos en el Smart Urbanism
4.5 Componentes Esenciales de una Ciudad Inteligente
4.6 Tecnologías Habilitadoras: Sensores, IoT, Big Data
4.7 Casos de Estudio: Ejemplos de Ciudades Inteligentes Exitosas
4.8 Desafíos y Oportunidades del Smart Urbanism
4.9 Ética y Privacidad en el Manejo de Datos Urbanos
4.40 Tendencias Futuras y la Visión del Smart Urbanism
5.5 Introducción al Análisis de Datos Urbanos
5.5 Recolección y Preparación de Datos Urbanos
5.3 Herramientas de Visualización de Datos en Urbanismo
5.4 Análisis Descriptivo de Datos Urbanos
5.5 Análisis Exploratorio de Datos Urbanos
5.6 Modelado Predictivo en Urbanismo
5.7 Aplicaciones de Machine Learning en Ciudades Inteligentes
5.8 Análisis de Redes Urbanas
5.9 Evaluación de Impacto Urbano mediante Datos
5.50 Casos de Estudio de Análisis de Datos en Urbanismo
6.6 Introducción a la Analítica Avanzada en Planificación Urbana
6.2 Recolección y Gestión de Datos Urbanos
6.3 Análisis de Datos Espaciales y SIG
6.4 Modelado Predictivo para el Desarrollo Urbano
6.5 Visualización de Datos y Comunicación de Resultados
6.6 Análisis de Impacto Ambiental y Sostenibilidad Urbana
6.7 Optimización de Recursos y Servicios Urbanos
6.8 Evaluación de Políticas Urbanas con Datos
6.9 Herramientas y Tecnologías para la Analítica Urbana
6.60 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales de Analítica en Ciudades
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”).
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