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Curso de predicción de demanda de tráfico aéreo

Sobre nuestro Curso de predicción de demanda de tráfico aéreo

El curso en predicción de demanda de tráfico aéreo de SEIUM es una formación 100 % online de 300 horas, estructurada en 6 módulos y 60 submódulos. Cubre predicción de demanda de tráfico aéreo desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector —EASA CS-23 y CS-25, DO-178C y DO-254— aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas que se usan en la industria: MATLAB/Simulink, ANSYS Fluent, OpenFOAM y CATIA. 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 aeronáutico, especialista en certificación y ingeniero de sistemas UAS en aeronáutica comercial, UAS y drones y espacio.

Curso de Riesgo sísmico en infraestructuras urbanas
Curso de predicción de demanda de tráfico aéreo
  • Modalidad: Online
  • Duración: 4 meses
  • Horas: 300 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 12

745 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Predicción y Análisis de la Demanda de Tráfico Aéreo

  • Comprender los fundamentos de la previsión del tráfico aéreo, incluyendo series temporales y modelos econométricos.
  • Evaluar el impacto de factores como la estacionalidad, tendencias y eventos externos en la demanda.
  • Utilizar herramientas de análisis de datos para identificar patrones y tendencias en el tráfico aéreo.
  • Desarrollar modelos de predicción precisos, considerando variables clave como tarifas, capacidad y economía.
  • Aplicar técnicas de optimización para mejorar la eficiencia y rentabilidad de las operaciones aéreas.
  • Analizar datos históricos de tráfico aéreo para identificar tendencias y patrones significativos.
  • Interpretar informes de análisis de demanda para tomar decisiones estratégicas en la planificación de rutas y horarios.
  • Evaluar el impacto de las políticas gubernamentales y regulaciones en la demanda de tráfico aéreo.
  • Dominar el uso de software y herramientas especializadas en la predicción y análisis de la demanda.
  • Aplicar los conocimientos adquiridos para optimizar la asignación de recursos y mejorar la satisfacción del cliente.

2. Optimización del Modelado de Rotores y Evaluación del Rendimiento

  • Modelado y simulación numérica avanzada de rotores.
  • Análisis de la aeroelasticidad de rotores, incluyendo fenómenos como flap–lag–torsion, whirl flutter y su impacto en la fatiga estructural.
  • Aplicación de técnicas de diseño de vanguardia en materiales compuestos.
  • Dimensionamiento y análisis estructural de componentes de rotor en compósitos, incluyendo la evaluación de uniones y bonded joints utilizando el análisis de elementos finitos (FEA).
  • Dominio de metodologías de diseño para la damage tolerance, y técnicas de inspección no destructiva (NDT) tales como ultrasonido (UT), radiografía (RT) y termografía.

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. Pronóstico Preciso y Análisis Profundo de la Demanda en el Transporte Aéreo

4. Pronóstico Preciso y Análisis Profundo de la Demanda en el Transporte Aéreo

  • Identificar y evaluar los factores clave que influyen en la demanda de transporte aéreo, incluyendo variables económicas, estacionales y eventos externos.
  • Utilizar técnicas avanzadas de modelado y pronóstico, como series de tiempo, regresión y modelos econométricos, para predecir la demanda futura con alta precisión.
  • Aplicar análisis de datos masivos (Big Data) y aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias en el comportamiento de la demanda.
  • Interpretar y analizar los resultados de los pronósticos para tomar decisiones estratégicas en áreas como la planificación de rutas, gestión de capacidad y fijación de precios.
  • Comprender el impacto de la volatilidad del mercado y los eventos imprevistos en la demanda, y desarrollar estrategias de mitigación de riesgos.
  • Evaluar el rendimiento de los modelos de pronóstico y optimizar continuamente su precisión y fiabilidad.
  • Aplicar los conocimientos adquiridos para mejorar la rentabilidad y la eficiencia operativa de las aerolíneas.

5. Análisis Predictivo y Gestión Estratégica de la Demanda del Tráfico Aéreo

5. Análisis Predictivo y Gestión Estratégica de la Demanda del Tráfico Aéreo

  • Pronosticar la demanda de tráfico aéreo utilizando modelos predictivos avanzados.
  • Aplicar técnicas de análisis de series temporales para identificar patrones y tendencias en el tráfico aéreo.
  • Desarrollar estrategias de gestión de la demanda para optimizar la capacidad de las aerolíneas y aeropuertos.
  • Utilizar herramientas de simulación para evaluar el impacto de diferentes escenarios en la demanda de tráfico aéreo.
  • Analizar datos históricos y en tiempo real para tomar decisiones estratégicas en la gestión del tráfico aéreo.
  • Comprender el papel de los factores económicos, sociales y ambientales en la demanda de tráfico aéreo.
  • Evaluar el impacto de eventos imprevistos, como desastres naturales o crisis económicas, en la demanda de tráfico aéreo.
  • Optimizar la asignación de recursos, como aeronaves y tripulaciones, en función de las previsiones de demanda.
  • Implementar estrategias de precios y promoción para influir en la demanda de tráfico aéreo.
  • Integrar la gestión de la demanda con la planificación de rutas y la programación de vuelos para maximizar la eficiencia operativa.

6. Predicción Avanzada y Estrategias de Optimización del Tráfico Aéreo

  • Dominar el análisis de fenómenos aerodinámicos complejos: comprender y predecir el comportamiento de las aeronaves ante acoplos flap–lag–torsion, analizando sus efectos en la estabilidad y control de la aeronave. Profundizar en el estudio del whirl flutter, un fenómeno crítico en rotores y hélices, y evaluar la resistencia a la fatiga de componentes estructurales, crucial para la seguridad y la vida útil de las aeronaves.
  • Aplicar técnicas avanzadas en el diseño y análisis de estructuras compuestas: dimensionar con precisión laminados en compósitos, aprovechando las propiedades únicas de estos materiales para optimizar el rendimiento y reducir el peso. Evaluar la integridad de uniones y bonded joints utilizando el análisis de elementos finitos (FE), garantizando la resistencia y durabilidad de las conexiones estructurales.
  • Implementar estrategias de vanguardia para la inspección y mantenimiento de aeronaves: aplicar metodologías de damage tolerance para evaluar la capacidad de las estructuras de soportar daños y prevenir fallos catastróficos. Utilizar técnicas de NDT (ensayos no destructivos), incluyendo ultrasonido (UT), radiografía (RT) y termografía, para detectar y evaluar daños internos sin comprometer la integridad de la aeronave, asegurando la seguridad y optimizando los programas de mantenimiento.

Curso de Riesgo sísmico en infraestructuras urbanas

Para quien va dirigido nuestro:

Curso de predicción de demanda de tráfico aéreo

  • Graduados/as en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o afines.
  • Profesionales de OEM rotorcraft/eVTOL, MRO, consultoría, centros tecnológicos.
  • Flight Test, certificación, aviónica, control y dinámica que busquen especialización.
  • Reguladores/autoridades y perfiles de UAM/eVTOL que requieran competencias en compliance.

Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.

  • 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 a la Predicción del Tráfico Aéreo (50 h)
  • 1.1. Fundamentos de la Predicción del Tráfico Aéreo
  • 1.2. Importancia de la Predicción en la Industria Aérea
  • 1.3. Recopilación y Análisis de Datos Históricos
  • 1.4. Métodos Estadísticos Básicos para la Predicción
  • 1.5. Modelado de Series Temporales para la Demanda Aérea
  • 1.6. Factores Clave que Influyen en la Demanda de Tráfico
  • 1.7. Herramientas y Software para la Predicción del Tráfico
  • 1.8. Evaluación y Validación de Modelos Predictivos
  • 1.9. Aplicaciones de la Predicción en la Planificación de Rutas
  • 1.10. Estudio de Casos: Ejemplos Reales de Predicción Exitosa
2Modelado de rotores y su optimización (50 h)
  • 2.1. Modelado y optimización de rotores: fundamentos y principios
  • 2.2. Aerodinámica de rotores: análisis detallado
  • 2.3. Diseño de palas de rotor: metodologías y herramientas
  • 2.4. Modelado numérico de rotores: CFD y simulación
  • 2.5. Optimización del rendimiento del rotor: técnicas avanzadas
  • 2.6. Selección de materiales y fabricación de rotores
  • 2.7. Análisis estructural y de vibraciones en rotores
  • 2.8. Ruido de rotor: modelado y mitigación
  • 2.9. Integración del rotor en el diseño de la aeronave
  • 2.10. Estudio de casos: ejemplos prácticos de modelado y optimización
3Introducción y Análisis de la Demanda Aérea (50 h)
  • 3.1. Introducción a la Predicción de la Demanda Aérea
  • 3.2. Fundamentos del Análisis de Datos para el Tráfico Aéreo
  • 3.3. Variables Clave que Influyen en la Demanda Aérea
  • 3.4. Fuentes de Datos para la Predicción de la Demanda
  • 3.5. Métodos Cuantitativos para la Predicción (Series Temporales, Regresión)
  • 3.6. Métodos Cualitativos para la Predicción
  • 3.7. Herramientas y Software para el Análisis de la Demanda
  • 3.8. Estudio de Caso: Análisis de la Demanda en una Aerolínea Específica
  • 3.9. Introducción a la Optimización de Rutas y Precios
  • 3.10. Evaluación del Impacto de Eventos Externos en la Demanda Aérea
4Pronóstico del Tráfico Aéreo y Optimización (50 h)
  • 4.1. Predicción de la Demanda y Factores Clave en el Transporte Aéreo
  • 4.2. Modelado de Series Temporales para el Pronóstico de la Demanda
  • 4.3. Técnicas de Análisis de Datos y Visualización para el Tráfico Aéreo
  • 4.4. Métodos de Pronóstico Avanzados: Machine Learning
  • 4.5. Estrategias de Optimización de Rutas y Horarios
  • 4.6. Impacto de la Estacionalidad y Tendencias en la Demanda
  • 4.7. Análisis de la Competencia y el Mercado
  • 4.8. Evaluación de Riesgos y Planificación de Contingencias
  • 4.9. Implementación de Sistemas de Predicción de Demanda
  • 4.10. Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas y Resultados
5Análisis Predictivo del Tráfico Aéreo (50 h)
  • 5.1. Predicción y Análisis de la Demanda: Introducción a Modelos Predictivos
  • 5.2. Recolección y Preparación de Datos para el Tráfico Aéreo
  • 5.3. Métodos de Análisis: Regresión, Series Temporales, y Machine Learning
  • 5.4. Modelado de la Demanda: Factores Clave y Variables Exógenas
  • 5.5. Validación y Evaluación de Modelos Predictivos
  • 5.6. Pronóstico de la Demanda: Escenarios y Sensibilidad
  • 5.7. Análisis del Tráfico Aéreo: Patrones, Tendencias y Segmentación
  • 5.8. Herramientas y Software para la Predicción del Tráfico Aéreo
  • 5.9. Estrategias de Optimización: Ajuste de Rutas y Programación de Vuelos
  • 5.10. Caso Práctico: Aplicación de la Predicción en Decisiones Estratégicas
6Estrategias de Optimización del Tráfico Aéreo (50 h)
  • 6.1. Introducción a la optimización del tráfico aéreo y su importancia
  • 6.2. Modelos de demanda y pronósticos para el tráfico aéreo
  • 6.3. Estrategias de optimización de rutas y asignación de recursos
  • 6.4. Gestión de la capacidad y control de flujos de tráfico
  • 6.5. Uso de datos en tiempo real y análisis predictivo
  • 6.6. Implementación de tecnologías avanzadas para la optimización
  • 6.7. Aspectos económicos y financieros de la optimización del tráfico aéreo
  • 6.8. Marco regulatorio y consideraciones de seguridad
  • 6.9. Estudios de caso y mejores prácticas en la optimización del tráfico aéreo
  • 6.10. Tendencias futuras y desafíos en la optimización del tráfico aéreo
  • 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 predicción de demanda de tráfico aéreo y su vocabulario normativo.
  • Aplicar EASA CS-23 y CS-25, DO-178C y DO-254 a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con MATLAB/Simulink y ANSYS Fluent.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en túnel de viento y banco HIL/SIL.
  • 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 predicción de demanda de tráfico aéreo 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 MATLAB/Simulink, ANSYS Fluent, OpenFOAM, CATIA, NX, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de túnel de viento, banco HIL/SIL, cámara termovacío. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • EASA CS-23 y CS-25
  • DO-178C
  • DO-254
  • DO-160
  • ARP4754A
  • ARP4761
  • Reglamento (UE) 2019/947
  • ECSS-E-ST
  • EASA Part 21
  • EASA SC-VTOL

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Ingeniero aeronáutico
  • Especialista en certificación
  • Ingeniero de sistemas UAS
  • Ingeniero de estructuras aeroespaciales
  • Especialista en aviónica
  • Ingeniero de misión espacial

Sectores de destino: aeronáutica comercial, UAS y drones, espacio, UAM/eVTOL, MRO, defensa aeroespacial. SEIUM no garantiza la obtención de empleo: se trata de una formación propia orientada a la capacitación técnica.

Anatomía del sistema

Cómo se construye el modelo

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

ABCD1234560102030405060708realimentaciónPREDICCIÓN DE DEMANDA DE TRÁFICO AÉREODIAGRAMA DE BLOQUESSEIUMESC. S/E12345678

Adquisición

De dónde salen los datos, con qué frecuencia y qué sesgos trae el muestreo.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Preparación

Limpieza, valores ausentes, normalización y construcción de variables.

Se trabaja en el Módulo 4 del plan de estudios.

Modelado

Elección del algoritmo, ajuste de hiperparámetros y control del sobreajuste.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Simulación

Modelos físicos y gemelos digitales: hipótesis, mallado y coste de cálculo.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Validación

Métricas, validación cruzada y contraste contra datos reales medidos.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Despliegue

Puesta en producción, latencia, versionado y trazabilidad de las decisiones.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Monitorización

Deriva de los datos, reentrenamiento y alertas cuando el modelo se degrada.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Gobernanza

Reproducibilidad, documentación del modelo y requisitos regulatorios.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

ISO/IEC 25012

Modelo de calidad del dato: exactitud, completitud, coherencia y actualidad.

ISO/IEC 42001

Sistema de gestión de la inteligencia artificial dentro de una organización.

ASME V&V 10 y 20

Verificación y validación de modelos de simulación frente a datos experimentales.

Reglamento europeo de IA

Clasificación por riesgo y obligaciones de documentación y supervisión.

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

  • Predicción Tráfico Aéreo: Modelos predictivos, análisis datos históricos, optimización rutas, análisis escenarios.
  • Optimización Rendimiento: Simulación CFD, análisis eficiencia, mejora diseño, reducción costes.
  • Demanda Vuelo: Pronóstico, análisis factores, optimización recursos, planificación.
  • Gestión Demanda: Estrategias, análisis mercado, ajuste capacidad, maximización beneficios.
  • Estrategias Optimización: Algoritmos avanzados, análisis datos, mejora eficiencia.

  • Predicción Tráfico Aéreo: Modelos predictivos, análisis datos históricos, optimización rutas, análisis escenarios.
  • Optimización Rendimiento: Simulación CFD, análisis eficiencia, mejora diseño, reducción costes.
  • Demanda Vuelo: Pronóstico, análisis factores, optimización recursos, planificación.
  • Gestión Demanda: Estrategias, análisis mercado, ajuste capacidad, maximización beneficios.
  • Estrategias Optimización: Algoritmos avanzados, análisis datos, mejora eficiencia.

  • Predicción Demanda Aérea: Modelos ARIMA, Machine Learning; análisis estacionalidad y tendencias; optimización de rutas y precios.
  • Optimización Tráfico Aéreo: Simulación Monte Carlo; gestión de slots y recursos; análisis de cuellos de botella.
  • Análisis de Datos Aéreos: Visualización de datos; detección de anomalías; informes ejecutivos.

  • Análisis Predictivo del Tráfico Aéreo: Modelado y Simulación; Machine Learning; Optimización de Rutas y Programación de Vuelos.
  • Predicción de la Demanda Aérea: Series Temporales; Regresión; Inteligencia Artificial; Análisis de Datos Históricos y Factores Socioeconómicos.
  • Gestión Estratégica del Tráfico Aéreo: Simulación de Escenarios; Optimización de Flotas; Análisis de Impacto de Eventos.

  • Predicción Demanda Aérea: Modelos ARIMA/Redes Neuronales; datos históricos y factores externos; optimización rutas/precios.
  • Optimización Tráfico Aéreo: Simulación eventos; análisis cuellos de botella; optimización de slots y rutas.
  • Análisis de Factibilidad: Estudio de viabilidad de nuevas rutas y aerolíneas.

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 MATLAB/Simulink, ANSYS Fluent, OpenFOAM, CATIA. 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 predicción de demanda de tráfico aéreo

¿Qué es predicción de demanda de tráfico aéreo?

Es una especialidad propia de los datos y la simulación en ingeniería. 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 predicción de demanda de tráfico aéreo?

Contratan sobre todo departamentos de I+D, consultoras de cálculo y equipos de ciencia de datos 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 predicción de demanda de tráfico aéreo?

Las de referencia son ISO/IEC 25012, ISO/IEC 42001, ASME V&V 10 y 20, 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 predicción de demanda de tráfico aéreo?

En el día a día se trabaja con entornos de análisis y aprendizaje automático, software de simulación numérica y plataformas de datos. 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 predicción de demanda de tráfico aéreo?

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 predicción de demanda de tráfico aéreo 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
Aeroespacial, UAM, Drones & Espacio.
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 predicción de demanda de tráfico aéreoDiplomadoDiplomado en Secuenciación y Optimización de Tráfico Aéreo
Horas300 h800 h
Módulos68
Submódulos6080
Precio745 €1.090 €

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