Ingeniería de Data Analytics para Operación de Redes constituye una disciplina fundamental en la estimación de estado, detección de pérdidas y fraudes, integrando modelos avanzados basados en SCADA, PMU y algoritmos de ML y AI para la supervisión y optimización de sistemas eléctricos en plataformas eVTOL y UAM. Esta área técnica combina teoría de señales, análisis estadístico y control avanzado, empleando herramientas de simulación como HIL y SIL, con aplicación directa en la mejora de la confiabilidad y resiliencia de redes aeroportuarias y de distribución energética crítica para operaciones aéreas urbanas.
Los laboratorios asociados contemplan sistemas de adquisición de datos en tiempo real con gran resolución temporal, integrando ensayos de EMC y mitigación de interferencias conforme a normativa aplicable internacional y estándares de seguridad funcional para sistemas críticos. La trazabilidad incluye cumplimiento con ARP4754A, ARP4761 y estándares de ciberseguridad adaptados al sector. El perfil profesional resultante capacita para roles como Ingeniero de Ciberseguridad, Especialista en Monitoreo de Redes, Analista de Fraude, Ingeniero de Sistemas de Control y Gerente de Operaciones Tecnológicas en entornos aeronáuticos avanzados.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): estimación de estado, detección de pérdidas, fraudes, SCADA, PMU, machine learning, inteligencia artificial, ciberseguridad, sistemas críticos, análisis estadístico.
521.000 €
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 Data Analytics Naval: Estado de redes navales, salud operativa y disponibilidad
1.2 Data Analytics Naval: Pérdidas y fraude en redes navales, clasificación y impacto
1.3 Data Analytics Naval: Fuentes de datos para estado de red y detección de fraude
1.4 Data Analytics Naval: Calidad de datos, gobernanza y pipelines de ingesta
1.5 Data Analytics Naval: Monitoreo en tiempo real, detección de anomalías y alertas
1.6 Data Analytics Naval: Métricas de rendimiento, disponibilidad y confiabilidad de redes
1.7 Data Analytics Naval: Detección de fraude: reglas, aprendizaje supervisado y no supervisado
1.8 Data Analytics Naval: Arquitecturas de procesamiento: streaming, batch y escalabilidad
1.9 Data Analytics Naval: Seguridad de datos, cumplimiento y ética en operaciones navales
1.10 Data Analytics Naval: Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para detección de fraude
2.2 Data Analytics Naval: Estado de Redes, Pérdidas y Detección de Fraude
2.2 Data Analytics Naval: Optimización de Redes, Detección de Anomalías y Mitigación de Riesgos
2.3 Análisis de Datos Navales: Evaluación de Redes, Identificación de Fugas y Prevención de Actividades Fraudulentas
2.4 Ingeniería de Datos Navales: Análisis de Redes, Detección de Fallos y Prevención de Fraudes
2.5 Data Analytics Naval: Operaciones de Redes, Detección de Pérdidas y Prevención de Fraudes
2.6 Data Analytics Naval: Redes, Detección de Fraude y Optimización de Rendimiento
2.7 Ingeniería de Datos Navales: Análisis de Redes, Detección de Pérdidas y Prevención de Fraudes
2.8 Ingeniería de Datos Navales: Análisis de Redes, Detección de Pérdidas y Prevención de Fraudes
2.9 Ingeniería de Datos Navales: Análisis de Redes, Detección de Pérdidas y Prevención de Fraudes
2.20 Case clinic: go/no-go con risk matrix
3.3 Evaluación del estado de redes y activos navales: monitoreo, salud de la flota y disponibilidad 3.2 Detección de fugas y pérdidas en sistemas hidráulicos y de combustible: sensores y análisis de señales 3.3 Prevención de fugas: mantenimiento predictivo, sellos y integridad de tuberías 3.4 Análisis de fallos y resiliencia de sistemas navales: FMEA y Fault Tree para impactos en la misión 3.5 Detección de anomalías y fraude en datos de operación naval: validación de datos, ML y controles de integridad 3.6 Optimización de mantenimiento y operaciones basadas en datos: planes predictivos y gestión de activos 3.7 Integración de datos y trazabilidad: MBSE/PLM para control de cambios en redes y sensores 3.8 Gestión de riesgos cibernéticos y seguridad de redes navales: detección de intrusiones, endurecimiento y respuesta a incidentes 3.9 Evaluación de rendimiento de la red y mitigación de pérdidas: métricas de rendimiento y optimización de ancho de banda 3.30 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgo para decisiones de reparación, reemplazo y mitigación
4.4 Arquitecturas de redes navales: topologías, segmentación y resiliencia
4.2 Detección de fallos en redes navales: diagnóstico, alertas y mantenimiento proactivo
4.3 Análisis de pérdidas y rendimiento: latencia, jitter y pérdida de paquetes en entornos marítimos
4.4 Detección de fraude y abuso en redes navales: patrones, controles de acceso y trazabilidad
4.5 Seguridad de redes navales: cifrado, autenticación y defensa en profundidad
4.6 Monitorización y telemetría en tiempo real: dashboards, alertas y KPIs
4.7 Data analytics para redes navales: ML/IA para anomalías, clasificación y root cause
4.8 Gestión de incidentes y resiliencia operativa: playbooks, respuestas y recuperación
4.9 Cumplimiento, auditoría y certificaciones en redes navales
4.40 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para despliegues de redes y fraude
5.5 Introducción a la Data Analytics Naval
5.5 Fundamentos de las Redes Navales
5.3 Tipos de Datos en Entornos Navales
5.4 Recopilación y Almacenamiento de Datos
5.5 Herramientas y Tecnologías para Data Analytics
5.6 Ética y Privacidad en el Análisis de Datos Navales
5.7 Introducción a la Detección de Fraude
5.8 Estado de las Redes: Métricas Clave
5.9 Visualización de Datos para el Análisis Naval
5.50 Ejemplos Prácticos y Casos de Estudio
6.6 Introducción al Análisis de Redes Navales: Conceptos y Fundamentos
6.2 Detección de Fraude en Redes Navales: Métodos y Técnicas
6.3 Optimización del Rendimiento en Redes Navales: Estrategias y Herramientas
6.4 Análisis de Datos de Redes Navales: Identificación de Anomalías y Pérdidas
6.5 Modelado y Simulación de Redes Navales para la Prevención de Fraude
6.6 Evaluación de Riesgos en Redes Navales: Mitigación y Control
6.7 Implementación de Sistemas de Detección de Fraude en Entornos Navales
6.8 Mejora del Rendimiento y la Eficiencia de las Redes Navales
6.9 Estudio de Casos: Aplicaciones Prácticas y Resultados
6.60 Tendencias Futuras en el Análisis de Redes Navales
7.7 Introducción a la Data Analytics Naval: Importancia y Aplicaciones
7.2 Fundamentos de la Recolección y Almacenamiento de Datos Navales
7.3 Exploración y Visualización de Datos en el Ámbito Naval
7.4 Herramientas y Tecnologías Esenciales para Data Analytics Naval
7.7 Ética y Privacidad en el Análisis de Datos Navales
7.6 Introducción a los conceptos de redes navales
7.7 Introducción a los conceptos de detección de fraudes
7.8 Introducción a los conceptos de optimización en el sector naval
7.9 Caso de estudio: ejemplos prácticos de Data Analytics en el sector naval
7.70 Tendencias Futuras en Data Analytics Naval
8.8 Introducción al Análisis de Redes Navales y su Importancia Estratégica
8.8 Recopilación y Preparación de Datos en Entornos Navales
8.3 Exploración y Visualización de Datos de Redes Navales
8.4 Técnicas de Detección de Anomalías en Redes Navales
8.5 Identificación y Mitigación de Pérdidas en Redes Navales
8.6 Detección y Prevención de Actividades Fraudulentas en el Ámbito Naval
8.7 Optimización del Rendimiento y la Eficiencia de las Redes Navales
8.8 Estudios de Casos: Aplicaciones Prácticas y Desafíos
8.8 Marco Regulatorio y Consideraciones Éticas en el Análisis de Datos Navales
8.80 Futuro del Análisis de Datos en el Sector Naval y Tendencias Emergentes
9.9. Análisis de Redes Navales: Estructura y Funcionamiento
9.9. Fuentes de Pérdidas: Identificación y Evaluación
9.3. Detección de Fraude: Técnicas y Metodologías
9.4. Modelado de Datos Navales: Diseño e Implementación
9.5. Herramientas de Análisis de Redes: Aplicaciones Prácticas
9.6. Alertas y Monitoreo en Tiempo Real: Detección Temprana
9.7. Estrategias de Mitigación: Reducción de Pérdidas
9.8. Prevención de Fraudes: Controles y Seguridad
9.9. Optimización de Redes: Mejora del Rendimiento
9.90. Estudios de Caso: Análisis de Incidentes
1. Estado de las Redes Navales: Análisis de indicadores clave de rendimiento (KPIs) y evaluación del tráfico.
2. Identificación de Pérdidas en Redes Navales: Detección y cuantificación de anomalías y fallos en la infraestructura.
3. Detección de Fraude Naval: Técnicas para identificar patrones sospechosos y actividades fraudulentas en las operaciones.
4. Optimización de la Gestión de Datos Navales: Estrategias para mejorar la eficiencia y la precisión del análisis de datos.
5. Monitoreo de Redes Navales: Implementación de sistemas de alerta temprana para detectar problemas.
6. Visualización de Datos Navales: Creación de dashboards y reportes para una mejor comprensión de la situación.
7. Reglas y Estándares en el Análisis de Datos Navales: Cumplimiento normativo y mejores prácticas de la industria.
8. Aplicaciones Prácticas: Ejemplos de casos de estudio y ejercicios prácticos.
9. Desafíos y Soluciones: Abordando problemas comunes en el análisis de datos navales.
10. Futuro del Análisis de Datos Navales: Tendencias emergentes y nuevas tecnologías.
Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM
Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.
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”).