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Diplomado en Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo

Sobre nuestro Diplomado en Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo

El diplomado en data pipelines para flotas ev y mantenimiento predictivo de SEIUM es una formación 100 % online de 800 horas, estructurada en 8 módulos y 80 submódulos. Cubre data pipelines para flotas ev y mantenimiento predictivo desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector —UNECE R100, UNECE R136 y ISO 6469— aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas que se usan en la industria: MATLAB/Simulink, GT-SUITE, AVL Cruise M y Simcenter Amesim. 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 ingeniero de baterías, especialista en BMS y ingeniero de electrónica de potencia en automoción, movilidad pesada y infraestructura de recarga.

Diplomado en Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo
Diplomado en Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 9

1.090 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

Base técnica aplicada

Explicarás los principios físicos y de ingeniería que gobiernan Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo, 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 Electromovilidad, Baterías & Hidrógeno (Movilidad), 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 Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo

  • Ingenieros/as con título en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o campos relacionados.
  • Profesionales que trabajen en empresas OEM de aeronaves de rotor/eVTOL, Organizaciones de Mantenimiento y Reparación (MRO), empresas de consultoría o centros tecnológicos.
  • Expertos en áreas como Pruebas de Vuelo (Flight Test), certificación aeronáutica, aviónica, sistemas de control y dinámica de vuelo, que deseen profundizar sus conocimientos.
  • Funcionarios de organismos reguladores, autoridades aeronáuticas y perfiles profesionales involucrados en el desarrollo de la Movilidad Aérea Urbana (UAM) o proyectos eVTOL, interesados en adquirir competencias específicas en cumplimiento normativo (compliance).

Requisitos recomendados: Un entendimiento fundamental de aerodinámica, sistemas de control y estructuras. Se valora un nivel de dominio del idioma Español/Inglés equivalente a B2+ o C1. Se proporcionan cursos de apoyo (bridging tracks) para aquellos que necesiten reforzar conocimientos previos.

  • 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

1Introducción a Data Pipelines y Flotas EV Navales (100 h)
  • 1.1. Fundamentos de las Flotas EV Navales: Arquitectura y Componentes Clave
  • 1.2. Introducción a Data Pipelines: Conceptos y Beneficios en el Sector Naval
  • 1.3. Importancia del Mantenimiento Predictivo en Flotas Navales EV
  • 1.4. Tipos de Datos Relevantes para Data Pipelines en el Entorno Naval
  • 1.5. Herramientas y Tecnologías para la Construcción de Data Pipelines
  • 1.6. Ciclo de Vida de un Data Pipeline: Diseño, Implementación, Monitoreo y Optimización
  • 1.7. Integración de Datos de Flotas EV con Sistemas de Mantenimiento Predictivo
  • 1.8. Estudio de casos: Ejemplos de Aplicación de Data Pipelines en Flotas Navales
  • 1.9. Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento Normativo en Data Pipelines Navales
  • 1.10. Tendencias Futuras y Avances en Data Pipelines y Flotas EV
2Diseño de Data Pipelines para Flotas EV (100 h)
  • 2.1. Introducción a las Flotas EV y al Mantenimiento Predictivo Naval
  • 2.2. Fundamentos de Data Pipelines: Conceptos y Componentes
  • 2.3. Diseño de Data Pipelines para la Recopilación de Datos de Flotas EV
  • 2.4. Optimización de la Recopilación de Datos para el Mantenimiento Predictivo
  • 2.5. Arquitecturas de Data Pipelines: Selección y Diseño
  • 2.6. Herramientas y Tecnologías para la Construcción de Data Pipelines
  • 2.7. Análisis de Datos en Tiempo Real: Conceptos y Aplicaciones
  • 2.8. Seguridad y Privacidad en Data Pipelines para Flotas Navales
  • 2.9. Escalabilidad y Gestión de Data Pipelines
  • 2.10. Casos de Estudio: Diseño de Data Pipelines en el Sector Naval
3Construcción de Data Pipelines Navales (100 h)
  • 3.1. Introducción a la Construcción de Data Pipelines para Flotas EV Navales
  • 3.2. Arquitectura de Data Pipelines: Componentes y Diseño
  • 3.3. Fuentes de Datos en el Sector Naval EV
  • 3.4. Transformación y Limpieza de Datos para Mantenimiento Predictivo
  • 3.5. Almacenamiento de Datos y Bases de Datos para Flotas EV
  • 3.6. Implementación de Data Pipelines con Herramientas Específicas
  • 3.7. Mantenimiento Predictivo: Fundamentos y Aplicaciones en Flotas EV
  • 3.8. Integración de Data Pipelines y Modelos de Mantenimiento Predictivo
  • 3.9. Análisis de Resultados y Visualización de Datos para la Toma de Decisiones
  • 3.10. Casos de Estudio: Construcción de Data Pipelines en Flotas Navales EV
4Estrategias de Mantenimiento Predictivo en Flotas EV (100 h)
  • 4.1. Introducción al Mantenimiento Predictivo en Flotas Navales EV
  • 4.2. Sensores y Sistemas de Adquisición de Datos en Entornos Navales
  • 4.3. Diseño de Data Pipelines para la Recolección de Datos de Flotas EV
  • 4.4. Técnicas de Análisis de Datos para el Mantenimiento Predictivo
  • 4.5. Modelado Predictivo y Algoritmos para Fallos en Flotas EV
  • 4.6. Estrategias de Mantenimiento Basadas en Datos Predictivos
  • 4.7. Integración de Data Pipelines con Sistemas de Gestión de Mantenimiento (GMAO)
  • 4.8. Implementación de un Programa de Mantenimiento Predictivo
  • 4.9. Estudio de Casos: Aplicación del Mantenimiento Predictivo en Flotas Navales EV
  • 4.10. Optimización y Mejora Continua del Mantenimiento Predictivo en Flotas EV
5Data Pipelines y Mantenimiento Predictivo EV (100 h)
  • 5.1. Introducción a los Data Pipelines y Mantenimiento Predictivo en Flotas EV Navales
  • 5.2. Arquitectura de Data Pipelines: Diseño y Componentes Clave
  • 5.3. Fuentes de Datos en el Sector Naval: Sensores, Sistemas de Bordo y Datos Externos
  • 5.4. Transformación y Limpieza de Datos para Análisis Predictivo
  • 5.5. Herramientas y Tecnologías para la Construcción de Data Pipelines
  • 5.6. Modelado de Mantenimiento Predictivo: Algoritmos y Técnicas
  • 5.7. Integración de Data Pipelines con Plataformas de Mantenimiento Naval
  • 5.8. Visualización de Datos y Dashboards para el Monitoreo de Flotas EV
  • 5.9. Casos de Estudio: Aplicaciones de Data Pipelines y Mantenimiento Predictivo en la Industria Naval
  • 5.10. Desafíos y Tendencias Futuras en Data Pipelines y Mantenimiento Predictivo Naval
6Pipeline EV y Mantenimiento Predictivo Naval (100 h)
  • 6.1. Fundamentos de Data Pipelines para Flotas EV
  • 6.2. Arquitectura y Diseño de Data Pipelines Navales
  • 6.3. Fuentes de Datos y Adquisición para Mantenimiento Predictivo
  • 6.4. Transformación y Limpieza de Datos en el Sector Naval
  • 6.5. Implementación de Data Pipelines con Herramientas Específicas
  • 6.6. Monitoreo y Optimización del Rendimiento de Pipelines
  • 6.7. Mantenimiento Predictivo: Conceptos y Metodologías
  • 6.8. Aplicación de Machine Learning en el Mantenimiento Naval
  • 6.9. Análisis de Datos para la Toma de Decisiones en Flotas EV
  • 6.10. Estudios de Caso: Implementación Exitosa de Data Pipelines
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
8Métodos y herramientas de análisis (100 h)
  • 8.1. Planteamiento del modelo: hipótesis y simplificaciones
  • 8.2. Selección de herramientas y entorno de trabajo
  • 8.3. Preparación de los datos de partida
  • 8.4. Flujo de trabajo y buenas prácticas de modelado
  • 8.5. Discretización y preparación del caso
  • 8.6. Condiciones de contorno y casos de carga
  • 8.7. Control de convergencia y verificación numérica
  • 8.8. Análisis de sensibilidad y estudio paramétrico
  • 8.9. Automatización y reutilización de modelos
  • 8.10. Ejercicio: montaje de un modelo base
  • 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 data pipelines para flotas ev y mantenimiento predictivo y su vocabulario normativo.
  • Aplicar UNECE R100, UNECE R136 y ISO 6469 a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con MATLAB/Simulink y GT-SUITE.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en cámara climática de baterías y banco de ciclado.
  • 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 data pipelines para flotas ev y mantenimiento predictivo 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 MATLAB/Simulink, GT-SUITE, AVL Cruise M, Simcenter Amesim, ANSYS Fluent, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de cámara climática de baterías, banco de ciclado, laboratorio de alta tensión. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • UNECE R100
  • UNECE R136
  • ISO 6469
  • IEC 62660
  • UN 38.3 (transporte)
  • ISO 26262
  • IEC 61851 (recarga)
  • ISO 15118
  • Reglamento (UE) 2023/1542 de baterías
  • ISO 19880 (hidrogeneras)

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Ingeniero de baterías
  • Especialista en BMS
  • Ingeniero de electrónica de potencia
  • Responsable de seguridad de alta tensión
  • Ingeniero de infraestructura de recarga
  • Especialista en hidrógeno

Sectores de destino: automoción, movilidad pesada, infraestructura de recarga, almacenamiento estacionario, hidrógeno verde. SEIUM no garantiza la obtención de empleo: se trata de una formación propia orientada a la capacitación técnica.

Anatomía del sistema

Cómo se construye el modelo

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

ABCD1234560102030405060708realimentaciónDATA PIPELINES PARA FLOTAS EV Y MANTENIMDIAGRAMA DE BLOQUESSEIUMESC. S/E12345678

Adquisición

De dónde salen los datos, con qué frecuencia y qué sesgos trae el muestreo.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Preparación

Limpieza, valores ausentes, normalización y construcción de variables.

Se trabaja en el Módulo 4 del plan de estudios.

Modelado

Elección del algoritmo, ajuste de hiperparámetros y control del sobreajuste.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Simulación

Modelos físicos y gemelos digitales: hipótesis, mallado y coste de cálculo.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Validación

Métricas, validación cruzada y contraste contra datos reales medidos.

Se trabaja en el Módulo 7 del plan de estudios.

Despliegue

Puesta en producción, latencia, versionado y trazabilidad de las decisiones.

Se trabaja en el Módulo 8 del plan de estudios.

Monitorización

Deriva de los datos, reentrenamiento y alertas cuando el modelo se degrada.

Se trabaja en el Módulo 8 del plan de estudios.

Gobernanza

Reproducibilidad, documentación del modelo y requisitos regulatorios.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

ISO/IEC 25012

Modelo de calidad del dato: exactitud, completitud, coherencia y actualidad.

ISO/IEC 42001

Sistema de gestión de la inteligencia artificial dentro de una organización.

ASME V&V 10 y 20

Verificación y validación de modelos de simulación frente a datos experimentales.

Reglamento europeo de IA

Clasificación por riesgo y obligaciones de documentación y supervisión.

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 Electromovilidad, Baterías & Hidrógeno (Movilidad) relacionado con Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo, 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 MATLAB/Simulink, GT-SUITE, AVL Cruise M, Simcenter Amesim. 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 Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo

¿Qué es Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo?

Es una especialidad propia de los datos y la simulación en ingeniería. 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 Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo?

Contratan sobre todo departamentos de I+D, consultoras de cálculo y equipos de ciencia de datos industrial. 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 Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo?

Las de referencia son ISO/IEC 25012, ISO/IEC 42001, ASME V&V 10 y 20, 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 Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo?

En el día a día se trabaja con entornos de análisis y aprendizaje automático, software de simulación numérica y plataformas de datos. 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 Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo?

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 Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento Predictivo 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
Electromovilidad, Baterías & H2.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

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Diplomado · estás aquíDiplomado en Data Pipelines para Flotas EV y Mantenimiento PredictivoCursoCurso de mantenimiento preventivo en flotas eléctricas
Horas800 h300 h
Módulos86
Submódulos8060
Precio1.090 €795 €

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