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Diplomado en Monitorización IoT y Data de Calidad Ambiental

Sobre nuestro Diplomado en Monitorización IoT y Data de Calidad Ambiental

El Diplomado en Monitorización IoT y Data de Calidad Ambiental se enfoca en la aplicación de tecnologías de Internet de las Cosas (IoT) y análisis de datos para el monitoreo y evaluación de la calidad ambiental. El programa cubre la implementación de sensores IoT para la recolección de datos, el desarrollo de plataformas de análisis y la interpretación de información para la toma de decisiones. Se profundiza en temas como la contaminación del aire y agua, el cambio climático, y la gestión de recursos naturales, integrando herramientas de visualización de datos y modelado predictivo.

El diplomado proporciona conocimientos para el diseño de sistemas de monitoreo, la gestión de bases de datos ambientales, y la aplicación de inteligencia artificial (IA) en el análisis de la calidad ambiental. Esta formación prepara a profesionales para roles como analistas de datos ambientales, especialistas en IoT ambiental, gestores de sistemas de monitoreo y consultores ambientales, mejorando la capacidad de responder a los desafíos ambientales actuales y futuros.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): monitoreo IoT, calidad ambiental, análisis de datos, sensores IoT, contaminación, cambio climático, plataformas de análisis, gestión ambiental, diplomado ambiental.

Diplomado en Monitorización IoT y Data de Calidad Ambiental
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Créditos: 60 ECTS
  • Fecha de matrícula: 23-04-2026
  • Fecha de inicio: 03-06-2026
  • Plazas disponibles: 8

1.390 €

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio del Monitoreo IoT y Análisis de Datos de Calidad Ambiental

  • **Fundamentos de IoT Ambiental:** Comprender la arquitectura de los sistemas IoT aplicados a la monitorización ambiental, incluyendo sensores, dispositivos de comunicación y plataformas de gestión de datos.
  • **Sensores y Dispositivos:** Identificar y seleccionar sensores adecuados para la medición de parámetros ambientales clave (calidad del aire, agua, suelo, ruido, etc.). Aprender sobre sus especificaciones técnicas, calibración y mantenimiento.
  • **Redes de Comunicación:** Explorar las diferentes tecnologías de comunicación inalámbrica (LoRaWAN, NB-IoT, Wi-Fi, Bluetooth) utilizadas en IoT ambiental, evaluando sus ventajas y desventajas en función de las necesidades específicas.
  • **Plataformas IoT:** Familiarizarse con plataformas IoT (ThingSpeak, Azure IoT Hub, AWS IoT Core, etc.) para la gestión de dispositivos, almacenamiento y visualización de datos ambientales.
  • **Análisis de Datos de Calidad Ambiental:** Aplicar técnicas de análisis de datos para identificar tendencias, patrones y anomalías en los datos ambientales.
  • **Estadística y Visualización:** Utilizar herramientas estadísticas y de visualización de datos (Python, R, Tableau, etc.) para representar y comunicar los resultados del análisis de datos.
  • **Calidad de Datos:** Aplicar técnicas de limpieza, validación y control de calidad de datos para asegurar la fiabilidad y precisión de los resultados.
  • **Modelado y Simulación:** Desarrollar modelos predictivos de la calidad ambiental utilizando datos históricos y en tiempo real.
  • **Aplicaciones Prácticas:** Estudiar casos de estudio sobre la implementación de sistemas de monitoreo IoT y análisis de datos en diferentes ámbitos (ciudades inteligentes, agricultura de precisión, control de la contaminación, etc.).
  • **Marco Legal y Normativo:** Conocer las regulaciones y normativas relacionadas con la monitorización ambiental y el uso de datos en diferentes contextos.

2. Optimización de la Monitorización IoT y Análisis de Datos Ambientales

  • Comprender los fundamentos de la monitorización IoT para datos ambientales.
  • Aprender a configurar y gestionar sensores IoT para la recolección de datos.
  • Dominar las técnicas de análisis de datos ambientales, incluyendo series temporales y análisis geoespacial.
  • Utilizar herramientas y plataformas de análisis de datos para identificar patrones y tendencias.
  • Aplicar técnicas de optimización para mejorar la eficiencia y precisión de la monitorización IoT.
  • Interpretar y visualizar datos ambientales para la toma de decisiones informadas.
  • Explorar casos de estudio sobre la aplicación de la monitorización IoT y el análisis de datos ambientales en el ámbito naval.
  • Familiarizarse con las normativas y estándares relacionados con la monitorización ambiental y la seguridad de los datos.
  • Desarrollar habilidades para la resolución de problemas y la adaptación a las nuevas tecnologías en el campo de la monitorización IoT.
  • Aprender a identificar y mitigar los riesgos asociados a la monitorización y el análisis de datos ambientales.

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. Especialización en IoT, Data Ambiental y Calidad del Aire

## ¿Qué aprenderás en la Especialización en IoT, Data Ambiental y Calidad del Aire?

1. **Fundamentos de IoT y Sensores Ambientales:**

* Conocerás los principios básicos del Internet de las Cosas (IoT) y su aplicación en el monitoreo ambiental.
* Aprenderás sobre la selección, calibración y mantenimiento de sensores para la medición de parámetros ambientales clave.
* Explorarás las diferentes arquitecturas de IoT, desde la captura de datos hasta la visualización y el análisis.

2. **Recolección y Gestión de Datos Ambientales:**

* Dominarás las técnicas para la recolección de datos de sensores, incluyendo protocolos de comunicación y redes inalámbricas.
* Aprenderás a implementar plataformas de almacenamiento y gestión de datos ambientales, como bases de datos y sistemas de gestión de información geográfica (SIG).
* Comprenderás los conceptos de calidad de datos y las técnicas para la validación y limpieza de datos ambientales.

3. **Análisis y Visualización de Datos Ambientales:**

* Adquirirás habilidades en el análisis de datos ambientales utilizando herramientas estadísticas y de programación.
* Aprenderás a aplicar modelos de simulación y pronóstico para la calidad del aire y otros parámetros ambientales.
* Desarrollarás la capacidad de crear visualizaciones de datos efectivas y comunicativas para la presentación de resultados.

4. **Calidad del Aire y Contaminación Atmosférica:**

* Comprenderás los diferentes contaminantes atmosféricos, sus fuentes y sus efectos en la salud humana y el medio ambiente.
* Aprenderás a utilizar modelos de dispersión de contaminantes para evaluar la calidad del aire y el impacto de las emisiones.
* Explorarás las estrategias de mitigación de la contaminación del aire, incluyendo el control de emisiones y la gestión de la calidad del aire.

5. **Aplicaciones de IoT y Datos Ambientales:**

* Aplicarás tus conocimientos en proyectos prácticos de IoT y análisis de datos ambientales.
* Explorarás casos de estudio en áreas como la monitorización de la calidad del aire urbano, la gestión de la contaminación industrial y la protección de ecosistemas.
* Aprenderás sobre las implicaciones legales y éticas de la recolección y el uso de datos ambientales.

5. Maestría en Monitorización IoT y Análisis Profundo de la Data Ambiental

  • Diseño y gestión de sistemas IoT (Internet de las Cosas) para la recolección de datos ambientales, incluyendo sensores, redes de comunicación y plataformas de almacenamiento.
  • Análisis exhaustivo de datos ambientales utilizando técnicas avanzadas de análisis de datos, como machine learning, deep learning y estadística.
  • Modelado y simulación de fenómenos ambientales utilizando herramientas de software especializadas, como modelos de calidad del aire, modelos hidrológicos y modelos climáticos.
  • Interpretación y visualización de datos ambientales complejos para la identificación de patrones, tendencias y anomalías.
  • Aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para la predicción de eventos ambientales, la optimización de recursos y la toma de decisiones.
  • Desarrollo de soluciones basadas en IoT para la monitorización de la calidad del aire, la gestión del agua, la prevención de desastres naturales y la conservación de la biodiversidad.
  • Implementación de estrategias de ciberseguridad para proteger los sistemas IoT y los datos ambientales de accesos no autorizados y ataques cibernéticos.
  • Evaluación del impacto ambiental de las actividades humanas y desarrollo de medidas para mitigar los efectos negativos.
  • Marco regulatorio y normativo en materia de medio ambiente y tecnologías IoT.
  • Investigación y desarrollo de nuevas tecnologías y aplicaciones en el campo de la monitorización IoT y el análisis de datos ambientales.

6. Implementación y Análisis Avanzado de Datos en Monitorización IoT Ambiental

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 Monitorización IoT y Data de Calidad Ambiental

  • Profesionales de **Ingeniería Ambiental, Ciencias Ambientales, Biología, Química** o campos relacionados con el estudio y análisis de la calidad ambiental.
  • Técnicos y tecnólogos que trabajen en **empresas de monitoreo ambiental, laboratorios de análisis, consultoras ambientales o instituciones gubernamentales** involucradas en la gestión y control de la calidad del aire, agua y suelo.
  • Personas interesadas en la **implementación y gestión de sistemas IoT (Internet de las Cosas)** para la monitorización ambiental, incluyendo el diseño, despliegue y mantenimiento de sensores, redes y plataformas de datos.
  • Especialistas en **datos (Data Scientists, Data Analysts)** que deseen adquirir conocimientos y habilidades en el análisis de datos ambientales, la visualización de datos y el uso de herramientas de análisis para la toma de decisiones.
  • Profesionales que busquen **desarrollar habilidades en el análisis de datos de calidad ambiental**, con un enfoque en la identificación de tendencias, la evaluación del impacto de contaminantes y la elaboración de informes técnicos.

**Conocimientos deseables:** fundamentos de estadística, programación (Python, R), y conocimientos básicos sobre la calidad del aire, agua y suelo.

  • 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 de la Monitorización IoT: Sensores y Redes
1.2 Introducción a la Calidad Ambiental: Parámetros Clave
1.3 Arquitectura IoT para la Monitorización Ambiental
1.4 Protocolos de Comunicación en IoT Ambiental
1.5 Introducción al Análisis de Datos: Tipos y Técnicas
1.6 Visualización de Datos Ambientales: Herramientas y Métodos
1.7 Ejemplos de Aplicaciones IoT en Calidad Ambiental
1.8 Introducción a la Legislación Ambiental y Datos
1.9 Consideraciones de Seguridad y Privacidad en IoT Ambiental
1.10 Estudio de Caso: Implementación Inicial de un Sistema IoT Ambiental

2.2 Sensores IoT: Selección y Calibración para Monitoreo Ambiental
2.2 Arquitectura IoT: Diseño de Redes de Sensores y Plataformas
2.3 Procesamiento de Datos: Limpieza, Validación y Transformación
2.4 Análisis Estadístico: Técnicas para la Interpretación de Datos Ambientales
2.5 Modelado Predictivo: Uso de Algoritmos para Pronosticar la Calidad Ambiental
2.6 Visualización de Datos: Creación de Dashboards y Reportes Efectivos
2.7 Optimización de la Energía: Estrategias para la Eficiencia Energética en Sistemas IoT
2.8 Seguridad de Datos: Protección de la Información Recopilada y Almacenada
2.9 Integración de Datos: Combinación de Datos de Diferentes Fuentes
2.20 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales de Optimización IoT en el Monitoreo Ambiental

3.3 Diseño e implementación de sensores IoT para la monitorización ambiental.
3.2 Selección y configuración de plataformas IoT para la recolección de datos.
3.3 Protocolos de comunicación en redes IoT para la transmisión de datos ambientales.
3.4 Integración de datos IoT con sistemas de información geográfica (SIG).
3.5 Estudio de casos: Implementación IoT para la medición de la calidad del agua.
3.6 Estudio de casos: Implementación IoT para el monitoreo de la calidad del aire.
3.7 Análisis de los desafíos en la implementación de IoT en entornos ambientales.
3.8 Estrategias para garantizar la seguridad y privacidad de los datos IoT ambientales.
3.9 Optimización del rendimiento y escalabilidad de las soluciones IoT ambientales.
3.30 El futuro de la implementación IoT en la evaluación ambiental.

4.4 Fundamentos de IoT y la Calidad del Aire
4.2 Sensores IoT y su Aplicación en la Monitorización Ambiental
4.3 Recolección y Gestión de Datos en Entornos IoT
4.4 Análisis de Datos para la Evaluación de la Calidad del Aire
4.5 Modelado y Predicción de la Calidad del Aire con Datos IoT
4.6 Plataformas y Herramientas para la Monitorización IoT Ambiental
4.7 Diseño e Implementación de Sistemas IoT para la Calidad del Aire
4.8 Normativas y Estándares en la Monitorización Ambiental
4.9 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas de IoT en la Calidad del Aire
4.40 Desafíos y Tendencias Futuras en IoT y Calidad del Aire

5.5 Fundamentos del análisis de datos ambientales IoT
5.5 Recopilación y gestión de datos en plataformas IoT
5.3 Técnicas de análisis exploratorio de datos ambientales
5.4 Visualización y presentación de datos ambientales complejos
5.5 Modelado predictivo aplicado a la calidad ambiental
5.6 Análisis de series temporales para datos ambientales IoT
5.7 Detección de anomalías y eventos inusuales en datos ambientales
5.8 Uso de herramientas de análisis de datos para la calidad ambiental
5.9 Estudios de caso: aplicación práctica del análisis de datos ambientales IoT
5.50 Tendencias futuras en el análisis de datos ambientales y IoT

6.6 Arquitectura IoT para la Monitorización Ambiental Avanzada
6.2 Sensores y Dispositivos IoT: Selección y Configuración
6.3 Protocolos de Comunicación IoT para Entornos Ambientales
6.4 Gestión de Datos en la Nube: Plataformas y Servicios
6.5 Análisis de Datos Avanzado: Modelado Estadístico y Machine Learning
6.6 Visualización de Datos y Generación de Informes Personalizados
6.7 Ciberseguridad en Sistemas IoT Ambientales
6.8 Integración con Sistemas GIS y Modelos de Predicción
6.9 Estudios de Caso: Implementaciones Exitosas y Lecciones Aprendidas
6.60 Tendencias Futuras: IoT y el Futuro de la Calidad Ambiental

7.7 Fundamentos de IoT y Sensores Ambientales
7.2 Arquitectura y Protocolos de Comunicación IoT
7.3 Recopilación y Almacenamiento de Datos Ambientales
7.4 Limpieza y Preprocesamiento de Datos
7.7 Análisis Descriptivo y Exploratorio de Datos Ambientales
7.6 Visualización de Datos y Dashboards Interactivos
7.7 Modelado Predictivo de la Calidad del Aire
7.8 Análisis de Series Temporales en Datos Ambientales
7.9 Técnicas Avanzadas de Análisis de Datos: Machine Learning
7.70 Estudio de Casos: Aplicaciones Reales en Monitoreo Ambiental

8.8 Introducción al IoT y su papel en la monitorización ambiental
8.8 Sensores IoT: Tipos, funcionamiento y selección para aplicaciones ambientales
8.3 Fundamentos de la calidad ambiental: aire, agua y suelo
8.4 Protocolos de comunicación IoT y redes inalámbricas
8.5 Plataformas IoT: Arquitectura y funcionamiento general
8.6 Estudio de casos: Aplicaciones IoT en monitoreo ambiental

8.8 Estrategias de optimización de la monitorización IoT
8.8 Selección y ubicación estratégica de sensores
8.3 Optimización de la red de sensores: diseño y configuración
8.4 Análisis de datos y gestión de la calidad de datos
8.5 Técnicas de análisis predictivo y modelado de datos ambientales
8.6 Evaluación de rendimiento y mantenimiento de sistemas IoT

3.8 Diseño e implementación de sistemas IoT para evaluación ambiental
3.8 Selección de hardware y software para la implementación
3.3 Integración de sensores y plataformas de datos
3.4 Desarrollo de dashboards y visualización de datos
3.5 Estudio de casos: Implementación de sistemas IoT en entornos específicos
3.6 Aspectos legales y normativos de la monitorización ambiental con IoT

4.8 Fundamentos de la calidad del aire: contaminantes y fuentes
4.8 Sensores IoT para la medición de la calidad del aire
4.3 Modelado de la dispersión de contaminantes
4.4 Análisis de datos de calidad del aire: interpretación y tendencias
4.5 Estudio de casos: Aplicaciones IoT en la monitorización de la calidad del aire
4.6 Impacto de la calidad del aire en la salud humana y el medio ambiente

5.8 Recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos ambientales IoT
5.8 Técnicas de análisis de datos: estadística, machine learning y big data
5.3 Visualización y presentación de datos ambientales
5.4 Uso de herramientas de análisis de datos: R, Python, etc.
5.5 Estudio de casos: Análisis de datos ambientales IoT en diferentes contextos
5.6 Interpretación de resultados y toma de decisiones

6.8 Diseño de sistemas de monitorización IoT avanzados
6.8 Implementación de soluciones IoT a gran escala
6.3 Integración de sistemas IoT con otras fuentes de datos
6.4 Análisis avanzado de datos: modelado predictivo y simulación
6.5 Desarrollo de informes y presentación de resultados
6.6 Gestión de proyectos de monitorización IoT ambiental

7.8 Introducción al concepto de calidad ambiental
7.8 El IoT en la calidad ambiental: aplicaciones y beneficios
7.3 Tipos de sensores y su relevancia
7.4 Recopilación y almacenamiento de datos
7.5 Análisis e interpretación de datos para la calidad ambiental
7.6 Casos de estudio y ejemplos prácticos

8.8 Fuentes de datos y tipos de datos IoT en la calidad ambiental
8.8 Métodos de análisis de datos para la calidad ambiental
8.3 Gestión de datos: almacenamiento, procesamiento y visualización
8.4 Herramientas y plataformas para el análisis de datos IoT
8.5 Toma de decisiones basada en datos para la calidad ambiental
8.6 Presentación de informes y comunicación de 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

  • IoT Ambiental: Implementación y análisis de sensores para calidad del aire y agua.
  • Big Data: Análisis predictivo de contaminación utilizando IA y aprendizaje automático.
  • Plataformas IoT: Diseño y despliegue de sistemas de monitoreo ambiental a gran escala.
  • Modelado y Simulación: Creación de modelos de dispersión de contaminantes y análisis de impacto.

  • IoT Ambiental: Implementación y análisis de sensores para calidad del aire y agua.
  • Big Data: Análisis predictivo de contaminación utilizando IA y aprendizaje automático.
  • Plataformas IoT: Diseño y despliegue de sistemas de monitoreo ambiental a gran escala.
  • Modelado y Simulación: Creación de modelos de dispersión de contaminantes y análisis de impacto.

  • Gestión datos: Diseño e implementación dashboards; análisis predictivo, optimización sensores IoT.
  • Calidad aire: Modelado, validación datos; correlación contaminación/fuentes; informes impacto ambiental.
  • IoT & Ambiental: Diseño sistema IoT, monitoreo continuo; análisis big data ambiental, predicción eventos.
  • Análisis datos: Visualización datos, técnicas aprendizaje automático; informes y recomendaciones.

  • Sistema IoT Ambiental: Diseño, implementación y análisis de datos para monitoreo de calidad del aire y agua.
  • Plataforma Data-Driven: Desarrollo de dashboard, análisis predictivo y visualización de datos ambientales.
  • Optimización IoT: Estrategias para la eficiencia energética y gestión de datos en la red de sensores.
  • Calidad del Aire: Modelado de dispersión, análisis de contaminantes y cumplimiento normativo.

  • Sistema IoT Ambiental: Diseño, implementación y análisis de datos para monitoreo de calidad del aire y agua.
  • Plataforma IoT Avanzada: Desarrollo de dashboards y alertas, integrando sensores y análisis predictivo.
  • Optimización de Redes Sensoras: Estudio de eficiencia energética, cobertura y escalabilidad.
  • Análisis de Datos Ambientales: Aplicación de machine learning para predicción y detección de anomalías.

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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