SEIUM, Universidad de Ingenieria Avanzada
Campus virtual
SEIUM, Universidad de Ingenieria Avanzada

Curso de Smart Urbanism con Data Analytics

Sobre nuestro Curso de Smart Urbanism con Data Analytics

El curso en Smart Urbanism con Data Analytics de SEIUM es una formación 100 % online de 300 horas, estructurada en 6 módulos y 60 submódulos. Cubre Smart Urbanism con Data Analytics desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas habituales en el sector. Cada módulo cierra con un entregable que el tutor corrige individualmente, y el programa culmina en un proyecto integrador documentado.

Curso de Ética en software de modelado CBRN
Curso de Smart Urbanism con Data Analytics
  • Modalidad: Online
  • Duración: 4 meses
  • Horas: 300 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 12

645 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

Base técnica aplicada

Explicarás los principios físicos y de ingeniería que gobiernan Smart Urbanism con Data Analytics, con las magnitudes, el vocabulario y los órdenes de medida que se usan en proyecto real.

Marco normativo y criterios

Identificarás la normativa aplicable, distinguirás el requisito obligatorio de la buena práctica y sabrás qué evidencia documental exige cada criterio de aceptación.

Análisis y dimensionado

Plantearás las hipótesis de partida, resolverás el cálculo o el dimensionado de los elementos críticos y justificarás cada decisión con criterios trazables.

Herramientas y software

Manejarás las herramientas de cálculo, simulación, medida y documentación habituales en Civil, Rail & Smart Cities, desde la preparación del modelo hasta la validación del resultado.

Diagnóstico y resolución

Detectarás los fallos y las desviaciones más frecuentes, los clasificarás por criticidad y propondrás la corrección con su plan de verificación.

Entrega profesional

Redactarás la documentación técnica —memoria, cálculos, planos o informe de ensayo— en el formato que esperan el cliente, la dirección facultativa y el organismo de control.

Curso de Ética en software de modelado CBRN

Para quien va dirigido nuestro:

Curso de Smart Urbanism con Data Analytics

  • Profesionales y estudiantes de carreras afines al urbanismo inteligente y la analítica de datos, como Ingeniería Civil, Arquitectura, Planificación Urbana, Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación o áreas relacionadas.
  • Analistas de datos, científicos de datos y profesionales que deseen aplicar sus conocimientos en el contexto del urbanismo inteligente.
  • Funcionarios públicos y personal de administraciones locales involucrados en la planificación y gestión de ciudades inteligentes.
  • Emprendedores y profesionales interesados en desarrollar soluciones tecnológicas para mejorar la calidad de vida en las ciudades.
  • 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.

6 módulos · 60 submódulos · 300 horas

1Introducción a Data Analytics en Smart Urbanism (50 h)
  • 1.1. Fundamentos del Urbanismo Inteligente y Data Analytics
  • 1.2. Importancia del Análisis de Datos en el Diseño Urbano
  • 1.3. Introducción a las Ciudades Inteligentes: Conceptos y Definiciones
  • 1.4. Fuentes de Datos en el Contexto Urbano: Tipos y Orígenes
  • 1.5. Herramientas y Tecnologías Clave para el Análisis de Datos en Ciudades
  • 1.6. Introducción a la Visualización de Datos y Dashboards
  • 1.7. Ética y Privacidad en el Uso de Datos Urbanos
  • 1.8. Ejemplos de Aplicación de Data Analytics en el Urbanismo
  • 1.9. El Rol del Data Scientist en el Desarrollo de Ciudades Inteligentes
  • 1.10. Tendencias y Futuro del Smart Urbanism
2Recopilación y Limpieza de Datos Urbanos (50 h)
  • 2.1. 2 Fuentes de Datos Urbanos: Identificación y Acceso
  • 2.2. 2 Limpieza y Preprocesamiento de Datos: Técnicas Esenciales
  • 2.3. 3 Calidad de Datos: Evaluación y Control
  • 2.4. 4 Transformación de Datos: Formatos y Estructuras
  • 2.5. 5 Herramientas y Tecnologías para la Recopilación de Datos
  • 2.6. 6 Almacenamiento de Datos Urbanos: Bases de Datos y Almacenes de Datos
  • 2.7. 7 Visualización de Datos: Primeros Pasos
  • 2.8. 8 Ética y Privacidad en la Recopilación de Datos Urbanos
  • 2.9. 9 Estudio de Casos: Recopilación y Limpieza de Datos en Ciudades Inteligentes
  • 2.10. 20 Desafíos y Soluciones en la Recopilación de Datos Urbanos
3Introducción al Smart Urbanism y Datos (50 h)
  • 3.1. ¿Qué es el Smart Urbanism? Definición y conceptos clave.
  • 3.2. Importancia del análisis de datos en el urbanismo moderno.
  • 3.3. El rol de las ciudades inteligentes: visión general.
  • 3.4. Fuentes de datos urbanos: tipos y ejemplos.
  • 3.5. Herramientas y tecnologías para la recopilación de datos urbanos.
  • 3.6. El ciclo de vida de los datos en el Smart Urbanism.
  • 3.7. Ética y privacidad en el manejo de datos urbanos.
  • 3.8. Ejemplos de aplicaciones de Smart Urbanism en el mundo.
  • 3.9. Desafíos y oportunidades en el desarrollo de ciudades inteligentes.
  • 3.10. Introducción a los indicadores clave de rendimiento (KPIs) urbanos.
4Introducción y Conceptualización del Smart Urbanism (50 h)
  • 4.1. ¿Qué es el Smart Urbanism y su Impacto?
  • 4.2. Ciudades Inteligentes: Definición y Características Clave
  • 4.3. Evolución del Urbanismo y la Necesidad de la Inteligencia
  • 4.4. El Papel de los Datos en el Smart Urbanism
  • 4.5. Componentes Esenciales de una Ciudad Inteligente
  • 4.6. Tecnologías Habilitadoras: Sensores, IoT, Big Data
  • 4.7. Casos de Estudio: Ejemplos de Ciudades Inteligentes Exitosas
  • 4.8. Desafíos y Oportunidades del Smart Urbanism
  • 4.9. Ética y Privacidad en el Manejo de Datos Urbanos
  • 4.10. Tendencias Futuras y la Visión del Smart Urbanism
5Análisis de Datos Urbanos: Técnicas y Herramientas (50 h)
  • 5.1. Introducción al Análisis de Datos Urbanos
  • 5.2. Recolección y Preparación de Datos Urbanos
  • 5.3. Herramientas de Visualización de Datos en Urbanismo
  • 5.4. Análisis Descriptivo de Datos Urbanos
  • 5.5. Análisis Exploratorio de Datos Urbanos
  • 5.6. Modelado Predictivo en Urbanismo
  • 5.7. Aplicaciones de Machine Learning en Ciudades Inteligentes
  • 5.8. Análisis de Redes Urbanas
  • 5.9. Evaluación de Impacto Urbano mediante Datos
  • 5.10. Casos de Estudio de Análisis de Datos en Urbanismo
6Analítica Avanzada para la Planificación Urbana (50 h)
  • 6.1. Introducción a la Analítica Avanzada en Planificación Urbana
  • 6.2. Recolección y Gestión de Datos Urbanos
  • 6.3. Análisis de Datos Espaciales y SIG
  • 6.4. Modelado Predictivo para el Desarrollo Urbano
  • 6.5. Visualización de Datos y Comunicación de Resultados
  • 6.6. Análisis de Impacto Ambiental y Sostenibilidad Urbana
  • 6.7. Optimización de Recursos y Servicios Urbanos
  • 6.8. Evaluación de Políticas Urbanas con Datos
  • 6.9. Herramientas y Tecnologías para la Analítica Urbana
  • 6.10. Estudios de Caso: Aplicaciones Reales de Analítica en Ciudades
  • 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.

Lo que sales sabiendo hacer

Objetivos de aprendizaje

  • Dominar los fundamentos técnicos de Smart Urbanism con Data Analytics y su vocabulario normativo.
  • Aplicar ETCS/ERTMS, EN 50126 y EN 50128 a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con Autodesk Civil 3D y Revit.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en laboratorio de materiales de construcción y simulador de tráfico.
  • Analizar datos de operación y traducirlos en decisiones de ingeniería.
  • Elaborar el dossier técnico y de cumplimiento que exige el cliente o el regulador.
  • Dirigir técnicamente un proyecto de Smart Urbanism con Data Analytics de principio a fin.

Cómo se estudia

Metodología

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 Autodesk Civil 3D, Revit, Navisworks, OpenRail, PTV Vissim, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de laboratorio de materiales de construcción, simulador de tráfico, banco de ensayo de señalización. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • Eurocódigos (EN 1990 a EN 1999)
  • ISO 19650 (BIM)
  • UNE-EN 17037
  • ISO 37120 (ciudades sostenibles)

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Coordinador BIM
  • Especialista en interoperabilidad
  • Técnico de movilidad urbana
  • Gestor de activos de infraestructura
  • Analista de tráfico

Sectores de destino: obra civil, ferrocarril, metro ligero, movilidad urbana, gestión de activos, smart city. SEIUM no garantiza la obtención de empleo: se trata de una formación propia orientada a la capacitación técnica.

Anatomía del sistema

Qué hay dentro del proyecto

Pulsa cada bloque para ver qué es y en qué módulo se estudia.

ABCD1234560102030405060708realimentaciónSMART URBANISM CON DATA ANALYTICSDIAGRAMA DE BLOQUESSEIUMESC. S/E12345678

Cimentación

Reconocimiento del terreno, tipo de cimentación y asientos admisibles.

Se trabaja en el Módulo 4 del plan de estudios.

Estructura

Esquema resistente, acciones, combinaciones y comprobación de secciones.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Envolvente

Fachada y cubierta: comportamiento térmico, acústico y frente al agua.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Instalaciones

Electricidad, climatización, fontanería y su coordinación con la estructura.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Modelo BIM

Niveles de desarrollo, coordinación entre disciplinas y detección de interferencias.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Normativa

Código técnico, Eurocódigos y los requisitos del planeamiento aplicable.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Ejecución

Planificación, control de calidad en obra y seguimiento económico.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Uso y mantenimiento

Inspección, conservación y comportamiento del edificio a lo largo de su vida.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

Eurocódigos

Bases de cálculo y acciones: combinaciones, estados límite y comprobación de secciones.

Código Técnico de la Edificación

Exigencias básicas de seguridad estructural, incendio, salubridad y energía.

ISO 19650

Gestión de la información en proyectos BIM a lo largo del ciclo de vida.

EHE y EAE

Instrucciones de hormigón estructural y de acero estructural.

Tu dedicación

300 horas: cuánto te va a llevar

La formación es 100 % online y asíncrona, así que el calendario lo pones tú. Estas son las tres velocidades más habituales.

5 h por semana

60

semanas

13,9 meses aproximadamente

10 h por semana

30

semanas

6,9 meses aproximadamente

15 h por semana

20

semanas

4,6 meses aproximadamente

Proyectos tipo capstones

Definición del alcance

Eliges un caso real de Civil, Rail & Smart Cities relacionado con Smart Urbanism con Data Analytics, acotas el problema, fijas los requisitos de partida y los criterios con los que se va a medir el resultado.

Datos y estado del arte

Reúnes datos, normativa y referencias técnicas, justificas cada fuente y documentas de forma explícita las hipótesis que no puedas medir.

Desarrollo técnico

Resuelves el cálculo, el modelo o el diseño con las herramientas del programa y registras cada iteración junto al motivo que la provocó.

Validación y contraste

Compruebas los resultados frente a la normativa y a casos de referencia, haces el análisis de sensibilidad y cierras las desviaciones detectadas.

Memoria y defensa

Entregas el proyecto final con sus anexos y defiendes las decisiones ante el tutor, que evalúa rigor, trazabilidad y aplicabilidad industrial.

CUERPO DOCENTE Y EXPERTOS

Conoce a nuestros profesores

Prof. Luca Benedetti, director academico del SEIUM Design & Industrial Design Institute

Prof. Luca Benedetti

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.

Conocer al Profesor
Prof. Kenji Takahashi, director academico del SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute

Prof. Kenji Takahashi

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.

Conocer al Profesor
Dra. Lucia Hernandez Vega, directora academica del SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute

Dra. Lucía Hernández Vega

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.

Conocer al Profesor
Dr. Kevin O’Connor, director academico del SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute

Dr. Kevin O’Connor

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.

Conocer al Profesor
Dr. Javier Ferrer Salvatierra, director academico del SEIUM Naval & Offshore Institute

Dr. Javier Ferrer Salvatierra

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.

Conocer al Profesor
Dra. Isabel Martin Robles, directora academica del SEIUM Rail & Smart Cities Institute

Dra. Isabel Martín Robles

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.

Conocer al Profesor
Dr. Carlos Navarro Sanz, director academico del SEIUM Energy & Networks Institute

Dr. Carlos Navarro Sanz

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.

Conocer al Profesor

Admisiones

Cómo se accede a este curso

  1. 1
    Solicitud

    Rellenas el formulario con tu perfil y la formación que te interesa. Sin coste ni compromiso.

  2. 2
    Evaluación del perfil

    Revisamos formación y experiencia para confirmar que el programa encaja con tu punto de partida.

  3. 3
    Entrevista técnica

    Una conversación con el equipo académico para ajustar objetivos, ritmo y dedicación.

  4. 4
    Matrícula

    Se confirma la plaza y recibes los accesos. El programa arranca cuando tú decides.

Qué documentación hace falta

Currículum actualizado y titulación o acreditación de experiencia equivalente. Si quieres, puedes añadir ejemplos de proyectos o de código; no son obligatorios, pero ayudan a afinar el itinerario.

Becas y formas de pago

Hay descuento por pago único y becas parciales por mérito académico, por situación económica y por fomento de la inclusión, además de convenios con empresas del sector. En la entrevista se revisa cuál te corresponde.

Cuándo puedes empezar

La matrícula está abierta todo el año. Al ser un programa online y asíncrono no hay que esperar a una convocatoria: se empieza en cuanto se formaliza la matrícula.

¿Tienes dudas?

Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.

Por favor, activa JavaScript en tu navegador para completar este formulario.

F. A. Q

Preguntas frecuentes

¿Cuántas horas de dedicación semanal exige?

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.

¿Qué software necesito?

Se trabaja con Autodesk Civil 3D, Revit, Navisworks, OpenRail. Se usan versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa libre cuando existe.

¿Qué titulación obtengo?

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

¿Se puede convalidar con otra formación de SEIUM?

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

Contáctanos

Lo que se busca en Google

Las preguntas que más se hacen sobre Smart Urbanism con Data Analytics

¿Qué es Smart Urbanism con Data Analytics?

Es una especialidad propia de la ingeniería civil y la edificación. En la práctica consiste en aplicar un método de ingeniería concreto (requisitos, diseño, cálculo, ensayo y puesta en servicio) a ese ámbito, con sus propias normas, herramientas y criterios de aceptación. Este curso recorre ese método completo en 6 módulos.

¿Qué salidas profesionales tiene Smart Urbanism con Data Analytics?

Contratan sobre todo estudios de ingeniería, constructoras, promotoras y administraciones públicas. Los puestos habituales son los de ingeniero de diseño, de cálculo, de ensayo, de puesta en marcha y de calidad o cumplimiento normativo, además de los perfiles de proyecto que coordinan a los anteriores.

¿Qué normas hay que conocer para trabajar en Smart Urbanism con Data Analytics?

Las de referencia son Eurocódigos, Código Técnico de la Edificación, ISO 19650, entre otras. No basta con saber que existen: lo que piden las empresas es saber qué exige cada una, qué evidencia hay que generar y cómo se documenta. Es lo que se trabaja en el módulo de marco normativo.

¿Qué herramientas se usan en Smart Urbanism con Data Analytics?

En el día a día se trabaja con software de cálculo estructural, entornos BIM y herramientas de coordinación de proyecto. Durante la formación se usan en los ejercicios y en el proyecto final, de modo que lo que se practica es lo mismo que se pide en una oferta de empleo.

¿Cuánto se tarda en especializarse en Smart Urbanism con Data Analytics?

Este programa son 300 horas. Con 10 horas a la semana salen unas 30 semanas; con 5 horas, el doble. Al ser 100 % online y asíncrono, el calendario lo marca el alumno y no hay clases a hora fija.

¿Se puede estudiar Smart Urbanism con Data Analytics online?

Sí. Todo el programa es online y asíncrono: material, ejercicios y entregas quedan disponibles desde el primer día y cada módulo se cierra con un entregable que el tutor corrige de forma individual. No hay desplazamientos ni horarios.

¿Qué nivel previo hace falta?

Se parte de una base técnica: formación en ingeniería o experiencia equivalente en el sector. No se exige experiencia previa en la especialidad concreta, porque los primeros módulos reconstruyen los fundamentos antes de entrar en los métodos avanzados.

Testimonios & trayectorias

Otras formaciones de Civil, Rail y Smart Cities

Curso de Futuro de la Gestión Urbana del AguaCurso · 300 h · 100 % onlineCurso de Introducción a Smart Cities y su Ecosistema TecnológicoCurso · 300 h · 100 % onlineCurso de Gemelos Digitales Urbanos para Planificación de CiudadesCurso · 300 h · 100 % onlineCurso de CityGML y Modelado 3D de CiudadesCurso · 300 h · 100 % onlineCurso de Plataformas IoT Urbanas e InteroperabilidadCurso · 300 h · 100 % onlineCurso de Gobernanza de Datos en Smart CitiesCurso · 300 h · 100 % online

Ver todas las formaciones de Civil, Rail y Smart Cities

Ficha del programa

El programa en datos

6módulosEstructura
60submódulosUnidades de trabajo
300horasCarga total
3-5mesesDedicación
Modalidad
online, 100 % a distancia.
Duración
300 horas · 3 a 5 meses.
Estructura
6 módulos y 60 submódulos.
Área
Civil, Rail & Smart Cities.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

Compara antes de decidir

Esta formación frente a otra del catálogo

Curso · estás aquíCurso de Smart Urbanism con Data AnalyticsDiplomadoDiplomado en Monitorización IoT y Data de Calidad Ambiental
Horas300 h800 h
Módulos68
Submódulos6080
Precio645 €890 €

Ver Diplomado en Monitorización IoT y Data de Calidad Ambiental

Formaciones relacionadas

Programa revisado el .

Seium - Universidad de ingeniería avanzada
Powered by  GDPR Cookie Compliance
Resumen de privacidad

Esta web utiliza cookies para que podamos ofrecerte la mejor experiencia de usuario posible. La información de las cookies se almacena en tu navegador y realiza funciones tales como reconocerte cuando vuelves a nuestra web o ayudar a nuestro equipo a comprender qué secciones de la web encuentras más interesantes y útiles.