Diplomado en QA de Datos y Calibración en Entorno Racing

Sobre nuestro Diplomado en QA de Datos y Calibración en Entorno Racing

El Diplomado en QA de Datos y Calibración en Entorno Racing se centra en el aseguramiento de calidad (QA) avanzada y la calibración precisa de sistemas de telemetría y adquisición de datos en contextos de competición automotriz de alta velocidad. El programa profundiza en técnicas de análisis de datos en tiempo real, integrando metodologías basadas en DAQ, FPGA, modelado predictivo y herramientas de validación bajo normas de integridad y confiabilidad. Áreas como optimización de sensores, dinámica vehicular, algoritmos de filtrado y sincronización temporal son esenciales para garantizar la trazabilidad y exactitud en ambientes de alta vibración y condiciones extremas.

Las capacidades experimentales incluyen sistemas de HIL y simulación SIL, empleo de bancos de calibración de precisión, control de interferencias electromagnéticas y protocolos de gestión según normativa aplicable internacional. La formación prepara al profesional para roles como Ingeniero de Calibración, Analista de Datos de Telemetría, Especialista QA, Ingeniero de Validación y Coordinador de Ensayos, asegurando competencias clave en la gestión integral de datos y análisis de condiciones dinámicas bajo estándares rigurosos.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): QA datos, calibración, telemetría racing, adquisición datos, HIL, SIL, análisis telemetría, validación sistemas, integridad datos.

Diplomado en QA de Datos y Calibración en Entorno Racing

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Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio Experto en QA de Datos y Calibración: Optimización Integral en Racing

  • Analizar calidad de datos de telemetría, ruido y sesgos, aplicar limpieza y calibración de sensores.
  • Dimensionar modelos de aerodinámica, trenes de transmisión y suspensión con FE para la optimización de rendimiento.
  • Implementar QA de datos y calibración con pipelines de ETL, trazabilidad y métricas de rendimiento para decisiones basadas en datos.

2. Maestría en Verificación de Datos y Calibración: Perfeccionamiento Técnico en el Mundo Racing

  • Analizar acoplos de datos–telemetría–latencia, ruido y inestabilidad de calibración.
  • Dimensionar modelos de calibración y topologías de sensores para componentes de carbono y uniones con FE.
  • Implementar calidad de datos y verificación de calibración con NDT (UT/RT/termografía).

3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)

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. Excelencia en QA de Datos y Calibración Racing: Un Programa de Dominio Técnico

  • Analizar telemetría en carrera, calibración de sensores y calidad de datos.
  • Dimensionar modelos de calibración de datos, sistemas de adquisición y incertidumbre con métodos estadísticos.
  • Implementar tolerancia a fallos y validación de calibraciones con trazabilidad y auditoría de datos.

5. Especialización en QA de Datos y Calibración Racing: Análisis y Precisión Técnica

  • Analizar QA de Datos y calibración de sensores en telemetría de competición, asegurando la sincronización de timestamps, eliminación de outliers y filtrado óptimo para precisión técnica.
  • Calibrar modelos de rendimiento y sistemas de medición a partir de datos de carrera, incluyendo sensores de velocidad, presión y temperatura, con validación estadística y verificación de robustez.
  • Implementar un control de calidad de datos y trazabilidad con registro de calibraciones, gestión de metadatos y flujos de procesamiento para una reproducibilidad total.

6. Maestría en QA de Datos y Calibración en Racing: Profundización Técnica y Estratégica

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.

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en QA de Datos y Calibración en Entorno Racing

  • Ingenieros/as con título en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o campos relacionados.
  • Expertos/as de OEM, MRO, empresas de consultoría, o centros tecnológicos involucrados en el desarrollo y mantenimiento de vehículos de carreras.
  • Profesionales en áreas como Pruebas de Vuelo, Certificación, Aviónica, Control y Dinámica que deseen perfeccionar sus habilidades.
  • Representantes de organismos reguladores, autoridades y perfiles relacionados con UAM/eVTOL que necesiten conocimientos en cumplimiento normativo.
  • 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.

1.1 Fundamentos de QA de Datos y Calibración en Racing: conceptos, alcance y objetivos
1.2 Arquitecturas de datos para QA y calibración: pipelines, Data Lake/Data Warehouse y gobernanza
1.3 Calidad de datos: validación, limpieza, normalización y manejo de valores faltantes
1.4 Calibración de sensores y telemetría: adquisición, verificación y lineamientos de cableado
1.5 Diseño para mantenibilidad y cambios modulares en QA de datos
1.6 Gestión de datos maestros, metadatos y trazabilidad de calibración
1.7 Verificación en tiempo real vs. batch: estrategias de streaming y procesamiento
1.8 Métricas y KPIs de QA de Datos y Calibración: precisión, trazabilidad, latencia y robustez
1.9 Seguridad, gobernanza y cumplimiento de datos en racing: acceso, propiedad intelectual y cumplimiento normativo
1.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo para datos y calibración

2.2 Fundamentos de QA de Datos en Racing: calidad, precisión y trazabilidad de datos de sensores
2.2 Metodologías de calibración en Racing: calibración de sensores, actuadores y cadenas de señal
2.3 Gestión de datos de telemetría y calidad: captura, limpieza, normalización y políticas de calidad
2.4 Diseño para mantenibilidad y pruebas: mantenibilidad, pruebas de regresión y modularidad
2.5 LCA/LCC en sistemas de datos de racing: huella ambiental y coste total de propiedad
2.6 Operaciones de pista y flujo de datos: telemetría en tiempo real, data fusion e integración de datos
2.7 Data & Digital Thread: MBSE/PLM para control de cambios en calibración y QA
2.8 Riesgo tecnológico y readiness: TRL/CRL/SRL aplicados a sistemas de carrera
2.9 Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market en tecnología de racing
2.20 Caso clínico: go/no-go con matriz de riesgos y criterios de decisión

3.3 QA de Datos en Telemetría de Carrera: calidad, integridad y trazabilidad de sensores
3.2 Calibración de sensores en telemetría: métodos, patrones y drift
3.3 Gestión de datos en tiempo real: streaming, validación y sincronización
3.4 Diseño para mantenibilidad y actualización de pipelines de QA
3.5 LCA/LCC en sistemas de QA de datos: huella y costo total de propiedad
3.6 Operaciones de QA en pista: dashboards, alertas y intervenciones rápidas
3.7 Data & Digital thread: MBSE/PLM para control de cambios en calibración
3.8 Riesgos tecnológicos y readiness: TRL/CRL/SRL para herramientas de QA
3.9 IP, certificaciones y time-to-market: propiedad intelectual y cumplimiento
3.30 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para actualización de calibración

4.4 QA de Datos y Calibración en Racing: fundamentos y objetivos de dominio
4.2 Requisitos de certificación para QA de datos en telemetría y simulación de carreras
4.3 Arquitecturas de datos en racing: pipelines en tiempo real, batch e integraciones
4.4 Diseño para mantenibilidad y swaps modulares de calibración en sensores de carrera
4.5 LCA y LCC en sistemas de datos y calibración en racing: huella, coste y sostenibilidad
4.6 Operaciones de datos en pista: integración de flujos en tiempo real, monitorización y SLAs
4.7 Data y Digital thread: MBSE y PLM para control de cambios y trazabilidad de calibraciones
4.8 Riesgo tecnológico y readiness: TRL, CRL y SRL aplicados a proyectos de QA de datos en racing
4.9 Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market de soluciones de QA
4.40 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgo para calibraciones en una carrera

5.5 Fundamentos de la Recopilación de Datos en Racing
5.5 Introducción a la Calibración de Sensores y Sistemas
5.3 Importancia del QA en el Rendimiento del Vehículo
5.4 Tipos de Datos Relevantes en el Mundo Racing
5.5 Herramientas y Software para QA y Calibración
5.6 Principios de la Precisión y Exactitud en la Medición
5.7 El Rol del QA en la Toma de Decisiones Estratégicas
5.8 Introducción a los Estándares de la Industria
5.9 Consideraciones de Seguridad y Ética en el Análisis de Datos
5.50 Caso de Estudio: Ejemplos Prácticos en Racing

6.6 Diseño y Análisis de Sistemas de Adquisición de Datos en Entornos Racing
6.2 Principios Fundamentales de la Calibración de Sensores y Equipos en Competición
6.3 Metodologías de QA de Datos: Identificación y Resolución de Errores
6.4 Optimización de la Precisión en la Recolección y Validación de Datos Racing
6.5 Herramientas y Software Especializados en QA y Calibración
6.6 Análisis de Datos: Interpretación y Aplicación Estratégica en Carrera
6.7 Metodologías de Verificación y Validación de Datos Racing
6.8 Implementación de Sistemas de Control de Calidad en Tiempo Real
6.9 Gestión de Datos y Bases de Datos en el Contexto Racing
6.60 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas y Mejores Prácticas

7.7 Fundamentos de QA en el entorno Racing
7.2 Importancia de la Calibración en el Rendimiento
7.3 Tipos de Datos en Racing: Sensores y Telemetría
7.4 Herramientas y Software para QA y Calibración
7.7 El Proceso de QA: Desde la Recolección hasta el Análisis
7.6 Estándares y Protocolos de Calibración
7.7 Identificación y Resolución de Errores en Datos
7.8 Optimización de la Calibración para el Desempeño del Vehículo
7.9 Introducción a la Metodología de Pruebas en Racing
7.70 Ética y Responsabilidad en el Manejo de Datos Racing

8.8 Introducción a la Recopilación y Verificación de Datos en Entornos de Competición
8.8 Fundamentos de la Calibración de Sensores y Sistemas de Adquisición de Datos
8.3 Métodos de Aseguramiento de la Calidad (QA) en Datos de Telemetría
8.4 Análisis y Validación de Datos: Identificación y Corrección de Errores
8.5 Herramientas y Tecnologías para la Gestión de Datos en Racing
8.6 Estrategias de Calibración para Diferentes Componentes del Vehículo
8.7 Optimización del Rendimiento a través del Análisis de Datos y la Calibración
8.8 Estudios de Casos: Aplicación Práctica de QA y Calibración en Racing
8.8 Diseño de Procesos Eficientes para la QA y Calibración
8.80 Mejora Continua: Implementación de Feedback y Análisis de Resultados

  • 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.

Proyectos tipo capstones

Admisiones, tasas y becas

  • Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósitoejemplos de proyectos o código (opcional).
  • Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
  • Tasas:
  • Pago único10% de descuento.
  • Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.

Consulta “Calendario & convocatorias”“Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM

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