El Diplomado en QA de Datos y Calibración en Entorno Racing se centra en el aseguramiento de calidad (QA) avanzada y la calibración precisa de sistemas de telemetría y adquisición de datos en contextos de competición automotriz de alta velocidad. El programa profundiza en técnicas de análisis de datos en tiempo real, integrando metodologías basadas en DAQ, FPGA, modelado predictivo y herramientas de validación bajo normas de integridad y confiabilidad. Áreas como optimización de sensores, dinámica vehicular, algoritmos de filtrado y sincronización temporal son esenciales para garantizar la trazabilidad y exactitud en ambientes de alta vibración y condiciones extremas.
Las capacidades experimentales incluyen sistemas de HIL y simulación SIL, empleo de bancos de calibración de precisión, control de interferencias electromagnéticas y protocolos de gestión según normativa aplicable internacional. La formación prepara al profesional para roles como Ingeniero de Calibración, Analista de Datos de Telemetría, Especialista QA, Ingeniero de Validación y Coordinador de Ensayos, asegurando competencias clave en la gestión integral de datos y análisis de condiciones dinámicas bajo estándares rigurosos.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): QA datos, calibración, telemetría racing, adquisición datos, HIL, SIL, análisis telemetría, validación sistemas, integridad datos.
875 €
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.
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.
1.1 Fundamentos de QA de Datos y Calibración en Racing: conceptos, alcance y objetivos
1.2 Arquitecturas de datos para QA y calibración: pipelines, Data Lake/Data Warehouse y gobernanza
1.3 Calidad de datos: validación, limpieza, normalización y manejo de valores faltantes
1.4 Calibración de sensores y telemetría: adquisición, verificación y lineamientos de cableado
1.5 Diseño para mantenibilidad y cambios modulares en QA de datos
1.6 Gestión de datos maestros, metadatos y trazabilidad de calibración
1.7 Verificación en tiempo real vs. batch: estrategias de streaming y procesamiento
1.8 Métricas y KPIs de QA de Datos y Calibración: precisión, trazabilidad, latencia y robustez
1.9 Seguridad, gobernanza y cumplimiento de datos en racing: acceso, propiedad intelectual y cumplimiento normativo
1.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo para datos y calibración
2.2 Fundamentos de QA de Datos en Racing: calidad, precisión y trazabilidad de datos de sensores
2.2 Metodologías de calibración en Racing: calibración de sensores, actuadores y cadenas de señal
2.3 Gestión de datos de telemetría y calidad: captura, limpieza, normalización y políticas de calidad
2.4 Diseño para mantenibilidad y pruebas: mantenibilidad, pruebas de regresión y modularidad
2.5 LCA/LCC en sistemas de datos de racing: huella ambiental y coste total de propiedad
2.6 Operaciones de pista y flujo de datos: telemetría en tiempo real, data fusion e integración de datos
2.7 Data & Digital Thread: MBSE/PLM para control de cambios en calibración y QA
2.8 Riesgo tecnológico y readiness: TRL/CRL/SRL aplicados a sistemas de carrera
2.9 Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market en tecnología de racing
2.20 Caso clínico: go/no-go con matriz de riesgos y criterios de decisión
3.3 QA de Datos en Telemetría de Carrera: calidad, integridad y trazabilidad de sensores
3.2 Calibración de sensores en telemetría: métodos, patrones y drift
3.3 Gestión de datos en tiempo real: streaming, validación y sincronización
3.4 Diseño para mantenibilidad y actualización de pipelines de QA
3.5 LCA/LCC en sistemas de QA de datos: huella y costo total de propiedad
3.6 Operaciones de QA en pista: dashboards, alertas y intervenciones rápidas
3.7 Data & Digital thread: MBSE/PLM para control de cambios en calibración
3.8 Riesgos tecnológicos y readiness: TRL/CRL/SRL para herramientas de QA
3.9 IP, certificaciones y time-to-market: propiedad intelectual y cumplimiento
3.30 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para actualización de calibración
4.4 QA de Datos y Calibración en Racing: fundamentos y objetivos de dominio
4.2 Requisitos de certificación para QA de datos en telemetría y simulación de carreras
4.3 Arquitecturas de datos en racing: pipelines en tiempo real, batch e integraciones
4.4 Diseño para mantenibilidad y swaps modulares de calibración en sensores de carrera
4.5 LCA y LCC en sistemas de datos y calibración en racing: huella, coste y sostenibilidad
4.6 Operaciones de datos en pista: integración de flujos en tiempo real, monitorización y SLAs
4.7 Data y Digital thread: MBSE y PLM para control de cambios y trazabilidad de calibraciones
4.8 Riesgo tecnológico y readiness: TRL, CRL y SRL aplicados a proyectos de QA de datos en racing
4.9 Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market de soluciones de QA
4.40 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgo para calibraciones en una carrera
5.5 Fundamentos de la Recopilación de Datos en Racing
5.5 Introducción a la Calibración de Sensores y Sistemas
5.3 Importancia del QA en el Rendimiento del Vehículo
5.4 Tipos de Datos Relevantes en el Mundo Racing
5.5 Herramientas y Software para QA y Calibración
5.6 Principios de la Precisión y Exactitud en la Medición
5.7 El Rol del QA en la Toma de Decisiones Estratégicas
5.8 Introducción a los Estándares de la Industria
5.9 Consideraciones de Seguridad y Ética en el Análisis de Datos
5.50 Caso de Estudio: Ejemplos Prácticos en Racing
6.6 Diseño y Análisis de Sistemas de Adquisición de Datos en Entornos Racing
6.2 Principios Fundamentales de la Calibración de Sensores y Equipos en Competición
6.3 Metodologías de QA de Datos: Identificación y Resolución de Errores
6.4 Optimización de la Precisión en la Recolección y Validación de Datos Racing
6.5 Herramientas y Software Especializados en QA y Calibración
6.6 Análisis de Datos: Interpretación y Aplicación Estratégica en Carrera
6.7 Metodologías de Verificación y Validación de Datos Racing
6.8 Implementación de Sistemas de Control de Calidad en Tiempo Real
6.9 Gestión de Datos y Bases de Datos en el Contexto Racing
6.60 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas y Mejores Prácticas
7.7 Fundamentos de QA en el entorno Racing
7.2 Importancia de la Calibración en el Rendimiento
7.3 Tipos de Datos en Racing: Sensores y Telemetría
7.4 Herramientas y Software para QA y Calibración
7.7 El Proceso de QA: Desde la Recolección hasta el Análisis
7.6 Estándares y Protocolos de Calibración
7.7 Identificación y Resolución de Errores en Datos
7.8 Optimización de la Calibración para el Desempeño del Vehículo
7.9 Introducción a la Metodología de Pruebas en Racing
7.70 Ética y Responsabilidad en el Manejo de Datos Racing
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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