El Curso de Data Analytics en Ciudades Inteligentes capacita en el uso de análisis de datos para optimizar la gestión urbana. Incluye el manejo de big data, visualización de datos y el desarrollo de modelos predictivos para áreas como movilidad, sostenibilidad y seguridad. Se centra en la aplicación práctica de herramientas y técnicas para la toma de decisiones basada en datos en el contexto de las Smart Cities, abordando desafíos clave de la planificación urbana.
El curso proporciona experiencia en el análisis de datos provenientes de sensores IoT, plataformas de geolocalización y bases de datos municipales. Se exploran casos de estudio reales, integrando conocimientos de estadística, ciencia de datos y inteligencia artificial (IA). Los participantes adquieren habilidades para implementar soluciones basadas en datos, mejorando la eficiencia y la calidad de vida en entornos urbanos.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): análisis de datos, ciudades inteligentes, big data, visualización de datos, modelos predictivos, movilidad, sostenibilidad, planificación urbana.
399 €
2. Aplicación del Análisis de Datos en el Desarrollo de Ciudades Inteligentes
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. **Integración del Análisis de Datos en la Estrategia y Operación de Ciudades Inteligentes**
6. **Descubrimiento del Análisis de Datos para la Evolución y el Gobierno de Ciudades Inteligentes**
1.1 Fundamentos del Análisis de Datos: Introducción a los conceptos clave.
1.2 Recopilación y Gestión de Datos: Fuentes y métodos para ciudades inteligentes.
1.3 Limpieza y Preprocesamiento de Datos: Técnicas esenciales.
1.4 Visualización de Datos: Herramientas y estrategias.
1.5 Introducción a las Ciudades Inteligentes: Conceptos y ejemplos.
1.6 El Papel del Análisis de Datos: En la planificación urbana inteligente.
1.7 Herramientas de Análisis de Datos: Introducción a plataformas y software.
1.8 Ética y Privacidad de Datos: Consideraciones importantes.
1.9 Casos de Estudio: Aplicaciones iniciales en ciudades inteligentes.
1.10 Tendencias Futuras: El futuro del análisis de datos en el contexto urbano.
2.2 Recopilación y Limpieza de Datos Urbanos: Fuentes y Métodos
2.2 Exploración y Visualización de Datos para Ciudades Inteligentes
2.3 Análisis Descriptivo y Diagnóstico de Indicadores Urbanos
2.4 Modelado Predictivo para el Comportamiento Urbano
2.5 Análisis de Redes y Flujos en Entornos Urbanos
2.6 Implementación de Dashboards y Reportes de Datos Urbanos
2.7 Evaluación del Impacto de Políticas Urbanas mediante Datos
2.8 Herramientas y Tecnologías para el Análisis de Datos Urbanos
2.9 Ética y Privacidad en el Análisis de Datos para Ciudades
2.20 Estudio de Casos: Aplicaciones del Análisis de Datos en el Desarrollo Urbano
3.3 Fundamentos del análisis de datos en la transformación urbana inteligente
3.2 Recopilación y gestión de datos en entornos de ciudades inteligentes
3.3 Herramientas y técnicas de análisis de datos para la transformación urbana
3.4 Visualización y presentación de datos para la toma de decisiones
3.5 Aplicación del análisis predictivo en la gestión urbana inteligente
3.6 Análisis de datos para la optimización de servicios urbanos
3.7 Modelado y simulación de escenarios urbanos inteligentes
3.8 Ética y privacidad en el análisis de datos de ciudades inteligentes
3.9 Casos de estudio: ejemplos de transformación urbana inteligente
3.30 Implementación de proyectos basados en análisis de datos
4.4 Análisis de Datos para la Definición de la Estrategia de Ciudades Inteligentes
4.2 Diseño de la Infraestructura de Datos para la Operación de Ciudades Inteligentes
4.3 Selección y Evaluación de Fuentes de Datos para la Planificación Urbana
4.4 Modelado y Simulación de Escenarios Urbanos Inteligentes
4.5 Implementación de Sistemas de Monitoreo y Control Basados en Datos
4.6 Análisis de Datos para la Gestión del Tráfico y la Movilidad Urbana
4.7 Uso de Datos para la Optimización de Servicios Públicos y la Experiencia Ciudadana
4.8 Integración de Datos para la Toma de Decisiones en Tiempo Real
4.9 KPI y Métricas Clave para la Evaluación del Rendimiento de Ciudades Inteligentes
4.40 Diseño y Implementación de un Tablero de Control de Ciudades Inteligentes
5.5 Definición de Innovación Urbana Inteligente: Conceptos Clave
5.5 Fuentes de Datos Urbanos: Tipos y Recolección
5.3 Análisis de Datos Descriptivo: Visualización y Resumen
5.4 Análisis de Datos Diagnóstico: Identificación de Problemas
5.5 Análisis de Datos Predictivo: Modelado y Pronóstico
5.6 Análisis de Datos Prescriptivo: Recomendaciones y Optimización
5.7 Implementación de Soluciones Basadas en Datos: Casos de Estudio
5.8 Tecnologías Emergentes: IoT, IA, Blockchain en Ciudades Inteligentes
5.9 Sostenibilidad Urbana: Indicadores y Métricas Basadas en Datos
5.50 Impacto Social y Económico de la Innovación Urbana Inteligente
6.6 Fundamentos del Análisis de Datos para la Gobernanza Urbana
6.2 Recopilación y Gestión de Datos en el Entorno Urbano
6.3 Análisis Descriptivo y Exploratorio de Datos Urbanos
6.4 Modelado Predictivo para la Toma de Decisiones en la Gobernanza
6.5 Visualización de Datos y Comunicación de Resultados
6.6 Aplicaciones del Análisis de Datos en la Gestión de Servicios Públicos
6.7 Análisis de Datos para la Planificación Urbana y el Desarrollo Sostenible
6.8 Ética y Privacidad en el Análisis de Datos para la Gobernanza
6.9 Herramientas y Tecnologías para el Análisis de Datos en Gobiernos Locales
6.60 Casos de Estudio: Implementación del Análisis de Datos en Ciudades Inteligentes
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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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”).
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