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Diplomado en Experimentación y Decisiones Basadas en Datos

Sobre nuestro Diplomado en Experimentación y Decisiones Basadas en Datos

El diplomado en experimentación y decisiones basadas en datos de SEIUM es una formación 100 % online de 800 horas, estructurada en 8 módulos y 80 submódulos. Cubre experimentación y decisiones basadas en datos desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector —ISO 9241 (ergonomía de la interacción), ISO 15008 (HMI en vehículo) y NHTSA Driver Distraction Guidelines— aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas que se usan en la industria: Figma, Adobe Creative Suite, Alias y CATIA. Cada módulo cierra con un entregable que el tutor corrige individualmente, y el programa culmina en un proyecto integrador documentado. Está orientado a perfiles de diseñador de producto, especialista en ux/HMI y diseñador de interacción en automoción, electrónica de consumo y maquinaria.

Diplomado en Experimentación y Decisiones Basadas en Datos
Diplomado en Experimentación y Decisiones Basadas en Datos
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 9

1.290 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

Base técnica aplicada

Explicarás los principios físicos y de ingeniería que gobiernan Experimentación y Decisiones Basadas en Datos, 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 Diseño, HMI & Producto, 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.

Gestión del trabajo técnico

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

Diplomado en Experimentación y Decisiones Basadas en Datos

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Experimentación y Decisiones Basadas en Datos

  • Graduados/as en Ingeniería Naval, Ingeniería Marítima, Oceanografía, Ciencias Navales o afines.
  • Profesionales de empresas navieras, astilleros, puertos, logística marítima, investigación oceanográfica o afines.
  • Oficiales de la Marina Mercante y Armada, Ingenieros navales, analistas de datos y expertos en transporte marítimo que busquen especialización.
  • Profesionales involucrados en la toma de decisiones estratégicas, planificación de rutas, optimización de recursos, y gestión de riesgos en el ámbito marítimo.

Requisitos recomendados: conocimientos básicos de estadística, probabilidad y análisis de datos; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos recursos de apoyo si lo necesitas.

  • 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.

8 módulos · 80 submódulos · 800 horas

1Experimentación y Decisiones con Datos Navales (100 h)
  • 1.1. Fundamentos de la recolección y gestión de datos en entornos navales
  • 1.2. Diseño de experimentos para la investigación naval
  • 1.3. Análisis de datos descriptivos y exploratorios en contextos navales
  • 1.4. Inferencia estadística y pruebas de hipótesis aplicadas a datos navales
  • 1.5. Toma de decisiones basada en datos: métodos y herramientas
  • 1.6. Identificación y mitigación de sesgos en datos navales
  • 1.7. Visualización de datos para la comunicación efectiva de hallazgos navales
  • 1.8. Estudio de casos: aplicación de la experimentación y toma de decisiones en escenarios navales reales
  • 1.9. Introducción a las métricas de rendimiento clave en operaciones navales
  • 1.10. Ética y responsabilidad en el uso de datos en la toma de decisiones navales
2Análisis de Datos Estratégicos Navales (100 h)
  • 2.1. Recopilación y Curación de Datos Navales: Fuentes y Metodologías
  • 2.2. Limpieza y Preprocesamiento de Datos para el Análisis Naval
  • 2.3. Exploración de Datos y Visualización para la Inteligencia Naval
  • 2.4. Métricas Clave de Rendimiento (KPIs) en Operaciones Navales
  • 2.5. Análisis de Tendencias y Patrones en Datos de Navegación
  • 2.6. Modelado Predictivo para la Planificación Estratégica Naval
  • 2.7. Análisis de Riesgos y Toma de Decisiones Basada en Datos
  • 2.8. Optimización de Rutas y Planificación de Misiones Navales
  • 2.9. Evaluación del Impacto de Decisiones Estratégicas
  • 2.10. Casos de Estudio: Aplicaciones Reales del Análisis de Datos Navales
3Modelado y Optimización de Plataformas Navales (100 h)
  • 3.1. Introducción al Modelado de Plataformas Navales
  • 3.2. Fundamentos de Optimización en el Diseño Naval
  • 3.3. Modelado de Resistencia al Avance en Buques
  • 3.4. Modelado de Propulsión Naval: Hélices y Sistemas
  • 3.5. Optimización del Diseño del Casco: Forma y Eficiencia
  • 3.6. Análisis de Maniobrabilidad y Control de Buques
  • 3.7. Modelado y Optimización de Sistemas de Estabilidad
  • 3.8. Simulación de Rendimiento en Diferentes Condiciones Operativas
  • 3.9. Optimización Energética y de Combustible en Plataformas Navales
  • 3.10. Aplicaciones Prácticas y Estudios de Caso
4Análisis y Optimización Naval Basada en Datos (100 h)
  • 4.1. Recopilación y Curación de Datos Navales: Fuentes, Métodos y Buenas Prácticas
  • 4.2. Análisis Descriptivo y Exploratorio de Datos Navales: Visualización y Resumen
  • 4.3. Métricas Clave de Rendimiento (KPIs) en el Contexto Naval: Identificación y Cálculo
  • 4.4. Modelado Predictivo para la Optimización Naval: Regresión y Clasificación
  • 4.5. Optimización Basada en Datos para la Eficiencia del Combustible y la Navegación
  • 4.6. Análisis de Riesgos y Toma de Decisiones en Plataformas Navales con Datos
  • 4.7. Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático en el Ámbito Naval: Aplicaciones
  • 4.8. Implementación de Estrategias de Optimización Basadas en Datos en Operaciones Navales
  • 4.9. Herramientas y Software para el Análisis y la Optimización Naval Basada en Datos
  • 4.10. Estudio de Casos: Aplicaciones Reales de la Optimización Naval Basada en Datos
5Hélices y Propulsión: Análisis y Simulación (100 h)
  • 5.1. Introducción a Hélices y Sistemas de Propulsión Naval: Principios Fundamentales
  • 5.2. Geometría de Hélices: Diseño y Parámetros Clave
  • 5.3. Teoría de la Hélice: Modelos y Ecuaciones de Rendimiento
  • 5.4. Resistencia al Avance y Fuerzas sobre la Hélice
  • 5.5. Simulación Numérica de Flujo en Hélices: CFD y Herramientas
  • 5.6. Análisis del Rendimiento de Hélices: Empuje, Par y Eficiencia
  • 5.7. Diseño de Hélices: Selección de Perfiles y Curvas Características
  • 5.8. Selección y Optimización de Motores Navales y Sistemas de Propulsión
  • 5.9. Simulación y Análisis del Rendimiento del Sistema Propulsivo Completo
  • 5.10. Estudios de Caso: Análisis del Rendimiento en Diferentes Escenarios Navales
6Dominio de Datos y Decisiones Navales (100 h)
  • 6.1. Dominio de la Experimentación y Toma de Decisiones con Datos Navales
  • 6.2. Introducción a la recolección de datos navales y sus fuentes.
  • 6.3. Diseño experimental en el contexto naval: variables, controles y mediciones.
  • 6.4. Análisis de datos básicos: estadísticas descriptivas y visualización.
  • 6.5. Interpretación de resultados y reporte de hallazgos.
  • 6.6. Toma de decisiones basada en datos: aplicación de modelos predictivos.
  • 6.7. Estudio de casos: ejemplos prácticos de experimentación naval.
  • 6.8. Gestión de la incertidumbre en la toma de decisiones.
  • 6.9. Herramientas de software para el análisis de datos navales.
  • 6.10. Ética y responsabilidad en el uso de datos.
7Marco normativo y criterios de aplicación (100 h)
  • 7.1. Marco regulatorio aplicable: visión general
  • 7.2. Jerarquía normativa y conflictos entre estándares
  • 7.3. Requisitos obligatorios frente a buenas prácticas
  • 7.4. Criterios de aceptación y evidencias exigibles
  • 7.5. Documentación técnica y trazabilidad
  • 7.6. Gestión de cambios y control de configuración
  • 7.7. Auditorías, inspecciones y no conformidades
  • 7.8. Responsabilidades y reparto de alcance
  • 7.9. Interpretación de cláusulas críticas
  • 7.10. Ejercicio: lista de comprobación normativa
8Diseño y dimensionamiento (100 h)
  • 8.1. Requisitos de diseño y criterios de partida
  • 8.2. Alternativas de solución y análisis comparativo
  • 8.3. Dimensionamiento y márgenes de seguridad
  • 8.4. Selección de materiales, equipos o componentes
  • 8.5. Integración con el resto del sistema
  • 8.6. Coste, plazo y restricciones de fabricación
  • 8.7. Fiabilidad, mantenibilidad y vida útil
  • 8.8. Sostenibilidad y eficiencia en el diseño
  • 8.9. Revisión de diseño y gestión de riesgos
  • 8.10. Ejercicio: propuesta de diseño documentada
  • 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 experimentación y decisiones basadas en datos y su vocabulario normativo.
  • Aplicar ISO 9241 (ergonomía de la interacción), ISO 15008 (HMI en vehículo) y NHTSA Driver Distraction Guidelines a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con Figma y Adobe Creative Suite.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en laboratorio de usabilidad y simulador de conducción.
  • 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 experimentación y decisiones basadas en datos 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 Figma, Adobe Creative Suite, Alias, CATIA, Blender, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de laboratorio de usabilidad, simulador de conducción, taller de prototipado rápido. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • ISO 9241 (ergonomía de la interacción)
  • ISO 15008 (HMI en vehículo)
  • NHTSA Driver Distraction Guidelines
  • EN 301 549 (accesibilidad)
  • WCAG 2.2
  • ISO 26262 (parte 3, HARA)
  • ISO 11228

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Diseñador de producto
  • Especialista en UX/HMI
  • Diseñador de interacción
  • Ingeniero de CMF
  • Prototipador
  • Responsable de experiencia de usuario
  • Diseñador industrial

Sectores de destino: automoción, electrónica de consumo, maquinaria, movilidad, dispositivos médicos. 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 vehículo

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

ABCD123456batallapaquete de bateriaEXPERIMENTACIÓN Y DECISIONES BASADAS EN VISTA LATERAL · VEHÍCULOSEIUMESC. S/E12345678

Tren motriz

Motor térmico o eléctrico, reductora y transmisión: de dónde sale el par y cómo llega a la rueda.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Batería y alta tensión

Celdas, módulos, BMS, refrigeración y protecciones del bus de alta tensión.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Electrónica de potencia

Inversor y convertidores DC/DC: conmutación, pérdidas, térmica y compatibilidad electromagnética.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Arquitectura E/E y ECUs

Unidades de control, buses CAN y Ethernet de automoción, y el reparto de funciones entre ellas.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Sensores y percepción

Cámaras, radar, lidar e inerciales: qué miden, con qué incertidumbre y cómo se fusionan.

Se trabaja en el Módulo 8 del plan de estudios.

Chasis y suspensión

Rigideces, geometría, cinemática y el compromiso entre confort y comportamiento dinámico.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Frenos y seguridad activa

Reparto de frenada, ABS y ESP, frenada regenerativa y la cadena de seguridad funcional.

Se trabaja en el Módulo 7 del plan de estudios.

Homologación

Reglamentos UNECE, ensayos de tipo y el expediente que convierte un prototipo en un vehículo vendible.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

ISO 26262

Seguridad funcional en automoción: análisis de peligros, ASIL y reparto de requisitos de seguridad.

ISO 21434

Ciberseguridad del vehículo a lo largo de su ciclo de vida.

Reglamentos UNECE

Homologación de tipo por sistemas: qué se ensaya y con qué criterio de aceptación.

IATF 16949

Sistema de calidad de la cadena de suministro de automoción.

Tu dedicación

800 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.

8 h por semana

100

semanas

23,1 meses aproximadamente

12 h por semana

67

semanas

15,5 meses aproximadamente

16 h por semana

50

semanas

11,5 meses aproximadamente

Proyectos tipo capstones

Definición del alcance

Eliges un caso real de Diseño, HMI & Producto relacionado con Experimentación y Decisiones Basadas en Datos, 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 integrador 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 diplomado

  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.

Preguntas frecuentes

¿Cuántas horas de dedicación semanal exige?

El programa son 800 horas totales repartidas en 6 a 8 meses. Eso son entre 10 y 15 horas semanales de media, compatibles con jornada laboral completa.

¿Qué software necesito?

Se trabaja con Figma, Adobe Creative Suite, Alias, CATIA. 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.

Lo que se busca en Google

Las preguntas que más se hacen sobre Experimentación y Decisiones Basadas en Datos

¿Qué es Experimentación y Decisiones Basadas en Datos?

Es una especialidad propia de el sector de automoción. 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 diplomado recorre ese método completo en 8 módulos.

¿Qué salidas profesionales tiene Experimentación y Decisiones Basadas en Datos?

Contratan sobre todo fabricantes, proveedores de primer nivel, equipos de competición y servicios de homologación. 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 Experimentación y Decisiones Basadas en Datos?

Las de referencia son ISO 26262, ISO 21434, Reglamentos UNECE, 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 Experimentación y Decisiones Basadas en Datos?

En el día a día se trabaja con herramientas de simulación multicuerpo y de sistemas, bancos de ensayo y equipos de adquisición y telemetría. 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 Experimentación y Decisiones Basadas en Datos?

Este programa son 800 horas. Con 10 horas a la semana salen unas 80 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 Experimentación y Decisiones Basadas en Datos 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

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Ficha del programa

El programa en datos

8módulosEstructura
80submódulosUnidades de trabajo
800horasCarga total
6-8mesesDedicación
Modalidad
online, 100 % a distancia.
Duración
800 horas · 6 a 8 meses.
Estructura
8 módulos y 80 submódulos.
Área
Diseño, HMI & Producto.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

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