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.
600 €
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.
## ¿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.
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.
**Conocimientos deseables:** fundamentos de estadística, programación (Python, R), y conocimientos básicos sobre la calidad del aire, agua y suelo.
1.1. Fundamentos de la monitorización de la calidad ambiental y evolución hacia sistemas digitales
1.2. Conceptos de Internet de las Cosas (IoT) aplicados al control ambiental
1.3. Arquitectura de sistemas IoT para adquisición, transmisión y gestión de datos ambientales
1.4. Parámetros de calidad ambiental: aire, agua, suelo, ruido y variables meteorológicas
1.5. Tipologías de redes y dispositivos para monitorización ambiental distribuida
1.6. Monitorización continua frente a campañas convencionales de medición ambiental
1.7. Fuentes de variabilidad e incertidumbre en los datos ambientales
1.8. Calidad, trazabilidad y representatividad de la información ambiental
1.9. Aplicaciones profesionales de IoT en vigilancia y gestión ambiental
1.10. Diseño conceptual de una red inteligente de monitorización de calidad ambiental
2.1. Principios de funcionamiento de sensores ambientales
2.2. Sensores para monitorización de calidad del aire
2.3. Medición de partículas en suspensión y contaminantes atmosféricos
2.4. Sensores de temperatura, humedad, presión y variables meteorológicas
2.5. Instrumentación para monitorización de calidad del agua
2.6. Sensores de pH, conductividad, oxígeno disuelto, turbidez y otros parámetros fisicoquímicos
2.7. Sensores para monitorización de ruido y contaminación acústica
2.8. Sistemas de adquisición y acondicionamiento de señales
2.9. Calibración, mantenimiento y verificación de sensores ambientales
2.10. Diseño de una estación multiparamétrica de monitorización ambiental
3.1. Arquitecturas de comunicación para redes de sensores ambientales
3.2. Redes inalámbricas de corto y medio alcance aplicadas a IoT ambiental
3.3. Tecnologías LPWAN para monitorización distribuida
3.4. Comunicaciones mediante redes móviles y conectividad remota
3.5. Integración de dispositivos mediante protocolos IoT
3.6. Gateways y sistemas de agregación de datos ambientales
3.7. Edge computing aplicado a monitorización ambiental
3.8. Transmisión eficiente de datos en redes de sensores de bajo consumo
3.9. Gestión de conectividad, disponibilidad y continuidad de servicio
3.10. Diseño de una infraestructura IoT para monitorización ambiental en tiempo real
4.1. Fundamentos de gestión de datos procedentes de sensores ambientales
4.2. Estructuración y normalización de datos de monitorización
4.3. Identificación y tratamiento de datos anómalos
4.4. Datos faltantes, interrupciones y pérdida de información
4.5. Control de calidad de series temporales ambientales
4.6. Calibración y corrección de datos procedentes de sensores de bajo coste
4.7. Validación cruzada entre sensores y estaciones de referencia
4.8. Trazabilidad, metadatos y documentación de mediciones
4.9. Indicadores de calidad y fiabilidad de conjuntos de datos ambientales
4.10. Desarrollo de un procedimiento integral de control de calidad de datos IoT ambientales
5.1. Arquitecturas de almacenamiento para grandes volúmenes de datos ambientales
5.2. Bases de datos temporales y gestión de series de monitorización
5.3. Plataformas cloud para recepción y procesamiento de datos IoT
5.4. Integración de sensores con plataformas de gestión ambiental
5.5. Paneles de control y sistemas de visualización en tiempo real
5.6. Representación gráfica de tendencias y evolución de parámetros ambientales
5.7. Sistemas de alertas y notificaciones ante superación de umbrales
5.8. Integración de datos meteorológicos, geográficos y ambientales
5.9. Sistemas de información geográfica aplicados a redes de monitorización
5.10. Diseño de un cuadro de mando integral para calidad ambiental
6.1. Fundamentos de análisis estadístico aplicado a datos ambientales
6.2. Análisis descriptivo de series temporales de calidad ambiental
6.3. Identificación de tendencias, ciclos y patrones temporales
6.4. Correlación entre variables ambientales y fuentes de contaminación
6.5. Análisis espacial de datos procedentes de redes de sensores
6.6. Detección automática de anomalías ambientales
6.7. Modelos de predicción de variables de calidad ambiental
6.8. Aplicación de aprendizaje automático a datos ambientales
6.9. Interpretación de resultados y generación de indicadores ambientales
6.10. Desarrollo de un modelo analítico para evaluación de una serie ambiental IoT
7.1. Diseño de redes IoT para vigilancia de calidad del aire
7.2. Monitorización de partículas y contaminantes atmosféricos
7.3. Sistemas distribuidos para vigilancia de calidad del agua
7.4. Monitorización ambiental en ríos, lagos, zonas costeras y áreas portuarias
7.5. Control de variables ambientales en instalaciones industriales
7.6. Monitorización de contaminación acústica mediante sensores conectados
7.7. Redes de sensores para entornos urbanos inteligentes
7.8. Integración de datos ambientales con sistemas Smart City
7.9. Identificación espacial de focos y episodios de contaminación
7.10. Diseño de una solución IoT multidimensional para vigilancia ambiental
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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