El Diplomado en Puesta en Producción de Solvers y APIs de Optimización se centra en el desarrollo y aplicación de herramientas avanzadas para la optimización matemática, integrando solvers y APIs en la solución de problemas complejos. Explora el uso de modelos de optimización, algoritmos de optimización y la implementación de APIs para la automatización y el análisis de datos, enfocándose en áreas como optimización lineal, optimización no lineal y programación entera. Se estudian técnicas para la integración de solvers, la gestión de parámetros de optimización y el diseño de interfaces eficientes para el acceso a la información.
El diplomado proporciona conocimientos prácticos sobre el uso de herramientas de software especializadas en optimización y la implementación de soluciones en entornos de desarrollo de software. Los participantes adquieren habilidades para modelar problemas de optimización, evaluar el rendimiento de los solvers y desarrollar soluciones a medida para la mejora de procesos y la toma de decisiones basada en datos. Se prepara a profesionales para roles como analistas de optimización, ingenieros de software con especialización en optimización, y consultores en optimización, impulsando la eficiencia en diversos sectores.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): solvers de optimización, APIs de optimización, optimización matemática, algoritmos de optimización, modelos de optimización, optimización lineal, programación entera, desarrollo de software, analista de optimización, ingeniero de software.
1.550 €
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 la Producción de Solvers y APIs de Optimización
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.
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
Módulo 1 — Introducción a la Producción de Solvers y APIs
1.1 Fundamentos de Solvers y APIs de Optimización
1.2 Arquitectura de Solvers: Componentes Clave
1.3 El Ciclo de Vida del Desarrollo de APIs
1.4 Entornos de Desarrollo y Herramientas Esenciales
1.5 Integración de Solvers y APIs en Proyectos
1.6 Pruebas Unitarias y de Integración para Solvers
1.7 Estrategias de Debugging y Resolución de Problemas
1.8 Documentación Efectiva de Solvers y APIs
1.9 Introducción a la Optimización Matemática
1.10 Ejemplos Prácticos y Estudios de Caso
2.2 Introducción a la Implementación de Solvers y APIs
2.2 Selección de Solvers y APIs: Consideraciones Clave
2.3 Diseño de Arquitecturas para Despliegue
2.4 Despliegue en Entornos de Desarrollo y Producción
2.5 Integración con Sistemas Existentes
2.6 Pruebas y Validación de Implementaciones
2.7 Monitoreo y Gestión del Rendimiento
2.8 Automatización del Despliegue y Actualizaciones
2.9 Seguridad y Protección de Datos en el Despliegue
2.20 Estudio de Casos: Ejemplos Prácticos de Implementación
3.3 Diseño de APIs para Solvers de Optimización: Fundamentos
3.2 Arquitectura de Solvers: Componentes y Diseño para Producción
3.3 Herramientas y Tecnologías para la Producción de APIs
3.4 Gestión de Datos y Entradas/Salidas en APIs y Solvers
3.5 Pruebas y Validación de APIs y Solvers
3.6 Despliegue y Monitorización de APIs de Optimización
3.7 Escalabilidad y Rendimiento en la Producción
3.8 Seguridad y Autenticación en APIs
3.9 Documentación y Mantenimiento de APIs y Solvers
3.30 Casos de Estudio: Implementación en Entornos Reales
4.4 Introducción a la Especialización en Producción de Solvers y APIs
4.2 Arquitectura y Diseño de Solvers: Escalabilidad y Rendimiento
4.3 Integración de APIs: Conectividad y Compatibilidad
4.4 Técnicas Avanzadas de Optimización de Código
4.5 Desarrollo de Solvers: Estructura de Datos y Algoritmos
4.6 Despliegue y Gestión de Solvers en Entornos Productivos
4.7 Pruebas y Validación: Garantía de Calidad y Fiabilidad
4.8 Monitoreo y Mantenimiento de Solvers en Producción
4.9 Seguridad y Protección de Datos en APIs y Solvers
4.40 Casos Prácticos: Implementación y Optimización de Solvers Específicos
5.5 Introducción a la Estrategia Productiva de Solvers y APIs
5.5 Diseño de Solvers y APIs para Producción
5.3 Implementación de Sistemas de Control de Versiones para Solvers y APIs
5.4 Automatización de Pruebas Unitarias y de Integración
5.5 Estrategias de Despliegue y Escalabilidad
5.6 Monitoreo y Gestión del Rendimiento
5.7 Seguridad en Solvers y APIs de Optimización
5.8 Documentación y Gestión del Ciclo de Vida
5.9 Optimización de Costos en la Producción
5.50 Casos de Estudio: Implementaciones Exitosas
6.6 Diseño Avanzado de Solvers: Arquitectura y Estructuras de Datos Optimizadas
6.2 Implementación de APIs Escalables y Robustas para Optimización
6.3 Integración Continua y Despliegue Continuo (CI/CD) para Solvers y APIs
6.4 Monitoreo y Análisis de Rendimiento en Entornos de Producción
6.5 Estrategias de Manejo de Errores y Recuperación en Sistemas de Optimización
6.6 Seguridad y Protección de Datos en Soluciones de Optimización
6.7 Optimización de Costos y Recursos en la Nube para Solvers
6.8 Automatización de Pruebas y Validación de Soluciones
6.9 Documentación Técnica y User Experience (UX) para APIs
6.60 Estudios de Caso: Implementaciones Exitosas y Lecciones Aprendidas
7.7 Fundamentos de la estrategia productiva: planificación y diseño de solvers y APIs
7.2 Selección y evaluación de solvers: criterios y mejores prácticas
7.3 Arquitectura y diseño de APIs de optimización: escalabilidad y rendimiento
7.4 Integración continua y despliegue automatizado de solvers y APIs
7.7 Monitoreo y gestión del rendimiento de solvers y APIs en producción
7.6 Optimización del uso de recursos: computación y memoria
7.7 Estrategias de prueba y validación: aseguramiento de la calidad
7.8 Gestión de versiones y control de cambios en solvers y APIs
7.9 Seguridad y protección de datos en solvers y APIs
7.70 Estudios de caso: implementación exitosa de estrategias productivas
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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