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Curso de predicción de demanda en aviación con IA

Curso online de 300 h: 6 módulos y 60 submódulos, de «La demanda en el transporte aereo» a «Proyecto de prevision de demanda», pasando por «Aprendizaje automático aplicado».

Mapa del programa · pulsa un módulo
Módulo 1 · La demanda en el transporte aereo
300 hDuración total
6Módulos
60Submódulos
OnlineModalidad

Competencias y resultados

6 bloques de competencia, sacados de los módulos de este programa. Pulsa cualquiera y ves qué vas a saber hacer.

La demanda en el transporte aereo

Saldrás manejando unidades de demanda: pasajeros, asientos y carga, estacionalidad, día de la semana y hora y curva de reservas y antelación. Es lo que se trabaja en «La demanda en el transporte aereo», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.

Datos y preparación

Saldrás manejando fuentes internas: reservas, ventas y operaciones, fuentes externas: mercado, clima y eventos y calidad de datos y valores atípicos. Es lo que se trabaja en «Datos y preparación», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.

Modelos clásicos de prevision

Saldrás manejando media móvil y suavizado exponencial, modelos con estacionalidad múltiple y ARIMA y SARIMAX con regresores. Es lo que se trabaja en «Modelos clásicos de prevision», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.

Aprendizaje automático aplicado

Saldrás manejando formulación supervisada del problema, ingeniería de variables temporales y modelos de árboles potenciados. Es lo que se trabaja en «Aprendizaje automático aplicado», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.

Evaluación y puesta en producción

Saldrás manejando métricas de error y su interpretación de negocio, error por horizonte y por segmento y comparación honesta entre modelos. Es lo que se trabaja en «Evaluación y puesta en producción», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.

Proyecto de prevision de demanda

Saldrás manejando definición del alcance y del horizonte, preparación del conjunto de datos y línea base y modelos candidatos. Es lo que se trabaja en «Proyecto de prevision de demanda», un módulo de 10 submódulos que puedes abrir completo en el plan de estudios.

Objetivos de aprendizaje

  • 01Describir los factores que determinan la demanda de transporte aéreo.
  • 02Preparar y depurar datos de tráfico para su modelado.
  • 03Aplicar modelos clásicos de series temporales.
  • 04Entrenar modelos de aprendizaje automático para la previsión de demanda.
  • 05Evaluar la precisión de las previsiones con métricas adecuadas.
  • 06Poner en producción y supervisar un modelo de previsión.
  • 07Desarrollar un proyecto de previsión de demanda para un caso aeronáutico.

Plan de estudios

6 módulos, 60 submódulos, 300 h. Elige un módulo y ves su contenido completo.

1 de 6 módulos abiertos
Módulo 1 de 6 · 10 submódulos

La demanda en el transporte aereo

1.1Unidades de demanda: pasajeros, asientos y carga
1.2Estacionalidad, día de la semana y hora
1.3Curva de reservas y antelación
1.4Segmentos de pasajero y elasticidad
1.5Efecto del precio y de la competencia
1.6Datos de mercado y fuentes disponibles
1.7Métricas de ocupación y rendimiento
1.8Impacto de eventos y de la economía
1.9Relación con la planificación de flota
1.10Taller: exploración de una serie real
Módulo 2 de 6 · 10 submódulos

Datos y preparación

2.1Fuentes internas: reservas, ventas y operaciones
2.2Fuentes externas: mercado, clima y eventos
2.3Calidad de datos y valores atípicos
2.4Tratamiento de huecos y cancelaciones
2.5Agregación por ruta, vuelo y punto de venta
2.6Variables de calendario y festivos
2.7Fugas de información en series temporales
2.8Particiones temporales para validación
2.9Automatización del flujo de datos
2.10Laboratorio: construcción del conjunto de datos
Módulo 3 de 6 · 10 submódulos

Modelos clásicos de prevision

3.1Media móvil y suavizado exponencial
3.2Modelos con estacionalidad múltiple
3.3ARIMA y SARIMAX con regresores
3.4Descomposición de tendencia y estacionalidad
3.5Modelos de curva de reservas
3.6Intervalos de predicción
3.7Diagnóstico de residuos
3.8Comparación con líneas base sencillas
3.9Cuándo un modelo simple es suficiente
3.10Laboratorio: previsión de una ruta
Módulo 4 de 6 · 10 submódulos

Aprendizaje automático aplicado

4.1Formulación supervisada del problema
4.2Ingeniería de variables temporales
4.3Modelos de árboles potenciados
4.4Redes neuronales para series
4.5Modelos globales frente a modelos por ruta
4.6Regularización y control del sobreajuste
4.7Validación temporal y selección de modelo
4.8Interpretabilidad de las predicciones
4.9Coste computacional y actualización
4.10Laboratorio: modelo global multirruta
Módulo 5 de 6 · 10 submódulos

Evaluación y puesta en producción

5.1Métricas de error y su interpretación de negocio
5.2Error por horizonte y por segmento
5.3Comparación honesta entre modelos
5.4Reentrenamiento y deriva de datos
5.5Monitorización en producción
5.6Integración con revenue management
5.7Explicación de resultados a negocio
5.8Documentación y reproducibilidad
5.9Gobierno del modelo y responsabilidades
5.10Laboratorio: panel de seguimiento
Módulo 6 de 6 · 10 submódulos

Proyecto de prevision de demanda

6.1Definición del alcance y del horizonte
6.2Preparación del conjunto de datos
6.3Línea base y modelos candidatos
6.4Validación temporal y selección
6.5Análisis de errores y casos difíciles
6.6Traducción a decisiones de capacidad y precio
6.7Plan de despliegue y monitorización
6.8Estimación del impacto económico
6.9Memoria y presentación
6.10Revisión final con el tutor

¿Cuánto me va a llevar?

Mueve las horas que puedes dedicar cada semana y calculamos tu ritmo sobre las 300 h del programa.

—meses a ese ritmo
—semanas por módulo
—frente a los 300 horas · 3 a 5 meses previstos

¿Qué nivel tienes ya?

Cinco conceptos del propio temario. Marca lo que ya controlas y te decimos si te conviene el curso, el diplomado o el máster.

Unidades de demanda: pasajeros, asientos y carga
Módulo 1 · La demanda en el transporte aereo
Particiones temporales para validación
Módulo 2 · Datos y preparación
Modelos de curva de reservas
Módulo 3 · Modelos clásicos de prevision
Ingeniería de variables temporales
Módulo 4 · Aprendizaje automático aplicado
Gobierno del modelo y responsabilidades
Módulo 5 · Evaluación y puesta en producción

Marca los cinco conceptos y te damos tu resultado.

Normas y estándares que vas a manejar

Doc 8991 de OACI (manual de pronóstico del tráfico aéreo)Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de Inteligencia Artificial)Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD)ISO/IEC 42001 (sistemas de gestión de IA)ISO/IEC 23894 (gestión del riesgo en IA)Reglamento (CEE) 95/93 (asignación de franjas horarias)

Cuerpo docente y expertos

Este programa se imparte en el área de Aeroespacial, UAM, Drones & Espacio, que dirige Dr. James Whitmore. Debajo, los directores académicos más cercanos a este programa. El detalle de cada instituto está en la página de institutos.

Dr. James Whitmore Dr. James WhitmoreDirector Académico del SAS — Aero & Space Institute.
Dr. Kevin O’Connor Dr. Kevin O’ConnorDirector Académico del EET — Electronics & Embedded Technologies Institute.
Prof. Kenji Takahashi Prof. Kenji TakahashiDirector Académico del SRA — Robotics & Autonomous Systems Institute.

El claustro completo y los once institutos, con sus líneas de trabajo, están en institutos SEIUM y en liderazgo y consejo asesor.

Dónde se trabaja con esto

Perfiles a los que da acceso el programa.

Analista de demanda aérea
Científico de datos en aviación
Analista de revenue management
Planificador de red de aerolínea
Analista de planificación aeroportuaria
Ingeniero de aprendizaje automático

Para quién es

Analista de demanda aérea
Científico de datos en aviación
Analista de revenue management
Planificador de red de aerolínea
Analista de planificación aeroportuaria
Ingeniero de aprendizaje automático
Titulados en ingeniería o ciencias que busquen entrar en aerolíneas

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En el blog técnico: Gestión inteligente de la demanda: papel de los vehículos en las redes del futuro · Hidrógeno en movilidad: perfiles técnicos más demandados en los próximos años · Vehículos eléctricos y flexibilidad de red: smart charging, V2G y respuesta de demanda.

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Opiniones de alumnos

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De la solicitud al aula, sin esperas

  1. 1Rellenas la solicitud de admisiónTitulación o experiencia y firma, en una sola página.
  2. 2El sistema verifica la documentación al instanteEl sistema comprueba los datos y la firma al momento.
  3. 3Eliges modalidad de pago y reservas tu plazaPago único con descuento o entrada más cuotas mensuales. La matrícula de esta semana cierra el 30-10-2026.

El proceso completo, con documentación, plazos, convalidaciones y becas, está en admisión, cómo aplicar y becas y ayudas.

Comprueba tu acceso en tres respuestas

¿Tienes titulación universitaria en ingeniería, ciencias o arquitectura, o experiencia profesional equivalente?
¿Trabajas o quieres trabajar en Aeroespacial, UAM, Drones & Espacio?
¿Puedes mantener un ritmo de estudio constante durante 300 horas · 3 a 5 meses?

Responde las tres y te decimos por dónde seguir.

Requisitos de acceso

  • ·No se exige titulación previa.
  • ·Conexión a internet y un ordenador capaz de ejecutar el software del programa.
  • ·Nivel de español suficiente para seguir lectura de normativa técnica.

Cómo se estudia

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 Python (pandas, scikit-learn), Prophet, R (forecast), TensorFlow, Power BI, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de previsión con series históricas de tráfico, validación cruzada temporal. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

Las modalidades, el calendario y las tasas son comunes a todos los programas: modalidades, calendario académico y tasas y financiación.

Preguntas frecuentes

Son 6 módulos con 60 submódulos y 300 h de trabajo total. Abre por «La demanda en el transporte aereo» y cierra con «Proyecto de prevision de demanda».

Se trabajan Doc 8991 de OACI (manual de pronóstico del tráfico aéreo), Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de Inteligencia Artificial), Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD), ISO/IEC 42001 (sistemas de gestión de IA), ISO/IEC 23894 (gestión del riesgo en IA) y Reglamento (CEE) 95/93 (asignación de franjas horarias).

Los perfiles más directos son Analista de demanda aérea, Científico de datos en aviación, Analista de revenue management, Planificador de red de aerolínea y Analista de planificación aeroportuaria.

En un pago son 596 €, sobre una tarifa de 745 €. A plazos, una entrada de 357 € y 3 cuotas de 179 €, 894 € en total.

No se exige titulación previa, Conexión a internet y un ordenador capaz de ejecutar el software del programa y Nivel de español suficiente para seguir lectura de normativa técnica.

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.

Se trabaja con Python (pandas, scikit-learn), Prophet, R (forecast), TensorFlow, Power BI. Se usan versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa libre cuando existe.

Diploma propio de SEIUM al superar la evaluación continua y el proyecto integrador. Es formación propia, no un título oficial del Ministerio.

Sí. Los módulos superados en un curso o diplomado del mismo área convalidan en el programa superior. Consulta la política de convalidaciones al matricularte.

Las dudas comunes a todos los programas (titulación, convalidaciones, visado, idiomas) están resueltas en preguntas frecuentes, equivalencias y convalidaciones e idiomas.

Empieza el 28-11-2026596 € Matricularme
Pago al contado596 €ahorras 149 €
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Seium - Universidad de ingeniería avanzada
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