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Curso de Smart Metering y analítica de datos AMI

Sobre nuestro Curso de Smart Metering y analítica de datos AMI

El curso en smart metering y analítica de datos ami de SEIUM es una formación 100 % online de 300 horas, estructurada en 6 módulos y 60 submódulos. Cubre smart metering y analítica de datos ami desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector —IEC 61850, IEC 60909 y IEEE 1547— aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas que se usan en la industria: DIgSILENT PowerFactory, PSS/E, PSCAD y ETAP. 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 red eléctrica, especialista en HVDC y analista de mercados eléctricos en transporte y distribución, generación renovable y almacenamiento.

Curso de Ética en gobernanza ética de IA
Curso de Smart Metering y analítica de datos AMI
  • Modalidad: Online
  • Duración: 4 meses
  • Horas: 300 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 12

795 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio Profundo de Smart Metering y Analítica AMI: Transformando Datos en Inteligencia Energética

  • Comprender la arquitectura y funcionamiento de los sistemas de Smart Metering, incluyendo medidores inteligentes (Smart Meters), infraestructura de comunicación y plataformas de gestión de datos.
  • Dominar las técnicas de recolección, almacenamiento y procesamiento de datos de Smart Metering, abarcando desde la adquisición de datos en tiempo real hasta la gestión de grandes volúmenes de información.
  • Aplicar herramientas y métodos de analítica avanzada para extraer valor de los datos AMI (Advanced Metering Infrastructure), incluyendo análisis de patrones de consumo, detección de anomalías y pronóstico de demanda.
  • Identificar y analizar los indicadores clave de rendimiento (KPIs) relevantes para la gestión energética, como el perfil de carga, la eficiencia del suministro y la detección de pérdidas técnicas y no técnicas.
  • Utilizar software y plataformas de análisis de datos específicos para Smart Metering y AMI, familiarizándose con la visualización de datos, la generación de informes y la interpretación de resultados.
  • Desarrollar habilidades para la implementación de estrategias de optimización energética basadas en datos, tales como la gestión de la demanda, la programación de recursos y la integración de energías renovables.
  • Comprender el marco regulatorio y las políticas relacionadas con Smart Metering y AMI, incluyendo estándares de comunicación, seguridad de datos y protección de la privacidad.
  • Evaluar y seleccionar tecnologías y soluciones de Smart Metering y AMI, considerando factores como la interoperabilidad, la escalabilidad y el costo-beneficio.
  • Aplicar el conocimiento adquirido para la resolución de problemas prácticos y la toma de decisiones estratégicas en el ámbito de la energía inteligente, con un enfoque en la mejora de la eficiencia, la reducción de costos y la sostenibilidad ambiental.
  • Analizar casos de estudio y ejemplos de implementación exitosa de Smart Metering y AMI en diferentes contextos, incluyendo el sector residencial, comercial e industrial.

2. Descifrando el Poder de Smart Metering: Análisis AMI y Estrategias de Optimización de la Red

  • Entender la arquitectura de los sistemas AMI (Advanced Metering Infrastructure) y su papel en la modernización de la red eléctrica.
  • Identificar los componentes clave de los medidores inteligentes (smart meters) y sus funcionalidades.
  • Analizar el flujo de datos desde los medidores hasta los sistemas de gestión y el uso de estos datos.
  • Evaluar el impacto de los smart meters en la eficiencia energética y la gestión de la demanda.
  • Estudiar las estrategias de optimización de la red eléctrica basadas en datos de smart metering, incluyendo el análisis de perfiles de carga.
  • Explorar las tecnologías de comunicación utilizadas en los sistemas AMI y sus desafíos.
  • Aprender sobre la ciberseguridad en los sistemas de smart metering y las medidas de protección.
  • Comprender el marco regulatorio y las políticas relacionadas con la implementación de smart metering.
  • Aplicar herramientas y técnicas para el análisis de datos de smart metering y la detección de anomalías.
  • Diseñar e implementar estrategias para la optimización del consumo energético y la gestión de la red.

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. Maestría en Smart Metering y Analítica AMI: Revelando Insights para la Gestión Avanzada de la Energía

4. Maestría en Smart Metering y Analítica AMI: Revelando Insights para la Gestión Avanzada de la Energía

  • Comprender los fundamentos de Smart Metering y las Infraestructuras de Medición Avanzada (AMI).
  • Dominar el ciclo de vida de los datos de medición inteligente: captura, almacenamiento, procesamiento y análisis.
  • Aplicar técnicas de análisis de datos avanzadas (Big Data, Machine Learning) para extraer información valiosa de los datos AMI.
  • Identificar y analizar patrones de consumo energético a nivel de cliente, sector y red.
  • Diseñar e implementar soluciones de gestión de la demanda (Demand Response) basadas en el análisis AMI.
  • Optimizar la planificación y operación de la red eléctrica utilizando la información proporcionada por los medidores inteligentes.
  • Evaluar el impacto de las energías renovables distribuidas en la red y optimizar su integración.
  • Comprender la ciberseguridad en el contexto de Smart Metering y AMI, incluyendo la protección de datos y la prevención de fraudes.
  • Utilizar herramientas y plataformas de software especializadas para el análisis de datos AMI (e.g., software de análisis de datos, plataformas de IoT).
  • Desarrollar habilidades de liderazgo y gestión para implementar y gestionar proyectos de Smart Metering y AMI.
  • Familiarizarse con las regulaciones y estándares relevantes para Smart Metering y AMI a nivel nacional e internacional.
  • Generar informes y visualizaciones de datos efectivos para comunicar los resultados del análisis AMI a diferentes audiencias.

5. Smart Metering y Analítica AMI: Descubriendo la Inteligencia Escondida en tus Datos Energéticos

5. Smart Metering y Analítica AMI: Descubriendo la Inteligencia Escondida en tus Datos Energéticos

  • Comprender la arquitectura de los sistemas de medición inteligente (AMI) y su funcionamiento.
  • Identificar y analizar los datos generados por los medidores inteligentes.
  • Aplicar técnicas de análisis de datos para la detección de patrones y anomalías.
  • Utilizar herramientas de visualización para interpretar y comunicar los resultados del análisis.
  • Implementar estrategias para la optimización del consumo energético basadas en el análisis de datos.
  • Aprender sobre la ciberseguridad en los sistemas AMI y las medidas para proteger los datos.
  • Familiarizarse con las normativas y estándares relacionados con la medición inteligente.
  • Explorar casos de uso y aplicaciones prácticas de la analítica AMI.
  • Desarrollar habilidades para la toma de decisiones informadas en el ámbito energético.
  • Conocer las tendencias y el futuro de la medición inteligente y la analítica de datos en el sector energético.

6. Smart Metering y Analítica AMI: Convirtiendo Datos en Decisiones Estratégicas para la Eficiencia Energética

6. Smart Metering y Analítica AMI: Convirtiendo Datos en Decisiones Estratégicas para la Eficiencia Energética

  • Comprender los fundamentos de la tecnología Smart Metering y la infraestructura AMI (Advanced Metering Infrastructure).
  • Aprender sobre la recolección, transmisión y almacenamiento de datos de consumo energético.
  • Explorar técnicas de análisis de datos para identificar patrones de consumo y oportunidades de mejora.
  • Dominar el uso de herramientas de analítica para interpretar los datos de los medidores inteligentes.
  • Aplicar la analítica de datos para optimizar la eficiencia energética en diferentes contextos (residencial, comercial, industrial).
  • Analizar el impacto de la implementación de Smart Metering en la reducción de costos y el ahorro energético.
  • Estudiar estrategias para la gestión de la demanda y la respuesta a la demanda (Demand Response).
  • Familiarizarse con los estándares y regulaciones relacionados con la Smart Metering y la eficiencia energética.
  • Desarrollar habilidades para la toma de decisiones estratégicas basadas en datos en el sector energético.
  • Explorar casos de estudio y ejemplos prácticos de implementación exitosa de Smart Metering y analítica AMI.

Curso de Ética en gobernanza ética de IA

Para quien va dirigido nuestro:

Curso de Smart Metering y analítica de datos AMI

  • Profesionales del sector energético, ingenieros/as y técnicos/as con interés en la medición inteligente de energía.
  • Analistas de datos y científicos/as de datos que busquen aplicar sus habilidades al ámbito de los sistemas AMI.
  • Responsables de empresas de servicios energéticos y utilities que deseen optimizar la gestión de la energía.
  • Consultores/as energéticos que asesoren a empresas en la implementación y gestión de Smart Metering.

Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de electricidad, redes de comunicación y bases de datos.

  • 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.

6 módulos · 60 submódulos · 300 horas

1Introducción a Smart Metering y Análisis AMI (50 h)
  • 1.1. Módulo 1 — Introducción a Smart Metering y Análisis AMI
  • 1.2. Fundamentos de Smart Metering: Definición y Componentes Clave
  • 1.3. Arquitectura de un Sistema AMI: Comunicación y Redes Inteligentes
  • 1.4. Tipos de Medidores Inteligentes: Funcionalidades y Aplicaciones
  • 1.5. Recopilación y Transmisión de Datos: Protocolos y Tecnologías
  • 1.6. Introducción al Análisis AMI: Objetivos y Beneficios
  • 1.7. Conceptos Básicos de Datos Energéticos: Perfiles de Carga y Consumo
  • 1.8. Desafíos en la Implementación de Smart Metering: Costos y Barreras
  • 1.9. Impacto Ambiental y Sostenibilidad: El Papel de Smart Metering
  • 1.10. Regulaciones y Estándares: Marco Regulatorio del Sector
2Despliegue y Funcionamiento de Smart Metering (50 h)
  • 2.1. Arquitectura y Componentes Clave de los Medidores Inteligentes
  • 2.2. Instalación y Configuración de Smart Meters
  • 2.3. Protocolos de Comunicación en Smart Metering: Zigbee, PLC, etc.
  • 2.4. Funciones de Medición y Registro de Datos
  • 2.5. Ciclos de Lectura y Transmisión de Datos
  • 2.6. Infraestructura de Comunicación AMI (Advanced Metering Infrastructure)
  • 2.7. Gestión Remota de Medidores: Encendido/Apagado, Actualizaciones
  • 2.8. Pruebas y Verificación del Funcionamiento de Smart Meters
  • 2.9. Detección de Fraude y Anomalías en la Medición
  • 2.10. Resolución de Problemas Comunes en el Despliegue
3Profundizando en la Arquitectura AMI y sus Datos (50 h)
  • 3.1. Introducción a la Arquitectura AMI: Componentes y Funcionamiento
  • 3.2. Recopilación y Almacenamiento de Datos en Sistemas AMI
  • 3.3. Estructura y Formato de los Datos de Medición
  • 3.4. Análisis de Datos de Demanda y Consumo
  • 3.5. Identificación y Gestión de Anomalías en los Datos
  • 3.6. Calidad de Datos y Validación en AMI
  • 3.7. Herramientas y Técnicas de Visualización de Datos AMI
  • 3.8. Fundamentos de la Seguridad de los Datos AMI
  • 3.9. Aspectos Regulatorios y Estándares de Datos AMI
  • 3.10. Aplicaciones Prácticas del Análisis de Datos AMI
4Profundizando en la Analítica AMI (50 h)
  • 4.1. Fundamentos de la Analítica AMI: Introducción a los sistemas de medición inteligente.
  • 4.2. Recopilación y Validación de Datos: Métodos y herramientas de captura de datos de medidores.
  • 4.3. Almacenamiento y Gestión de Datos: Bases de datos y sistemas para el manejo de grandes volúmenes.
  • 4.4. Análisis de Datos Energéticos: Técnicas y algoritmos para el análisis de patrones de consumo.
  • 4.5. Detección de Anomalías y Fraude: Identificación de irregularidades en el consumo y pérdidas técnicas.
  • 4.6. Optimización de la Red de Distribución: Estrategias para mejorar la eficiencia y reducir costos.
  • 4.7. Integración de Datos AMI con Otros Sistemas: Interoperabilidad con sistemas SCADA y GIS.
  • 4.8. Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs): Establecimiento y seguimiento de métricas de rendimiento.
  • 4.9. Casos de Estudio: Aplicaciones reales de analítica AMI en diferentes contextos.
  • 4.10. Tendencias Futuras: Avances en Smart Metering y analítica AMI y su impacto en la energía.
5Introducción y Conceptos Clave en Smart Metering (50 h)
  • 5.1. Introducción al Smart Metering y su Evolución
  • 5.2. Definición y Componentes Clave del Sistema
  • 5.3. Beneficios y Ventajas del Smart Metering
  • 5.4. Principios de la Medición Inteligente
  • 5.5. Glosario de Términos Clave en Smart Metering
  • 5.6. El Rol de la Analítica AMI en la Gestión Energética
  • 5.7. Impacto en la Eficiencia Energética y Sostenibilidad
  • 5.8. Normativas y Estándares en Smart Metering
  • 5.9. Arquitectura del Sistema AMI y sus Componentes
  • 5.10. Diseño y Topología de Redes Inteligentes
6Transformando Datos AMI en Estrategias Energéticas (50 h)
  • 6.1. Introducción a la Recopilación de Datos AMI: Fundamentos y Componentes Clave
  • 6.2. Estructura y Formatos de Datos AMI: Entendiendo la Información Recopilada
  • 6.3. Análisis de Datos AMI: Técnicas y Herramientas de Análisis Energético
  • 6.4. Identificación de Patrones y Tendencias: Descubriendo Insights en los Datos
  • 6.5. Modelado de Consumo Energético: Predicción y Simulación
  • 6.6. Estrategias de Optimización de la Demanda: Respuesta a la Demanda y Tarifas Dinámicas
  • 6.7. Detección y Diagnóstico de Pérdidas: Identificación de Anomalías y Fraudes
  • 6.8. Implementación de Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs): Medición y Evaluación del Desempeño
  • 6.9. Toma de Decisiones Basada en Datos: Integración de la Analítica AMI en la Gestión Energética
  • 6.10. Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas y Resultados de la Analítica AMI
  • 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 smart metering y analítica de datos ami y su vocabulario normativo.
  • Aplicar IEC 61850, IEC 60909 y IEEE 1547 a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con DIgSILENT PowerFactory y PSS/E.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en simulador de red en tiempo real (RTDS) y banco de ensayo de protecciones.
  • 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 smart metering y analítica de datos ami 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 DIgSILENT PowerFactory, PSS/E, PSCAD, ETAP, MATLAB/Simulink, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de simulador de red en tiempo real (RTDS), banco de ensayo de protecciones, laboratorio de potencia. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • IEC 61850
  • IEC 60909
  • IEEE 1547
  • ENTSO-E Network Codes
  • Reglamento (UE) 2016/631 (RfG)
  • IEC 62443
  • IEC 61400 (eólica)
  • IEC 62933 (almacenamiento)
  • NERC CIP
  • UNE-EN 50160

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Ingeniero de red eléctrica
  • Especialista en HVDC
  • Analista de mercados eléctricos
  • Ingeniero de protecciones
  • Responsable de integración renovable
  • Especialista en almacenamiento
  • Ingeniero de operación de sistema

Sectores de destino: transporte y distribución, generación renovable, almacenamiento, hidrógeno, industria electrointensiva, comercialización. 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.

ABCD1234560102030405060708realimentaciónSMART METERING Y ANALÍTICA DE DATOS AMIDIAGRAMA 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 6 del plan de estudios.

Despliegue

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

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Monitorización

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

Se trabaja en el Módulo 6 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

300 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.

5 h por semana

60

semanas

13,9 meses aproximadamente

10 h por semana

30

semanas

6,9 meses aproximadamente

15 h por semana

20

semanas

4,6 meses aproximadamente

Proyectos tipo capstones

  • Análisis de Consumo Energético: Identificación de patrones y anomalías en datos AMI.
  • Predicción de Demanda: Modelado predictivo para optimización de recursos.
  • Optimización de Red: Estrategias para reducir pérdidas y mejorar eficiencia.
  • Detección de Fraude: Implementación de algoritmos para identificar consumos irregulares.

  • Análisis de Consumo Energético: Identificación de patrones y anomalías en datos AMI.
  • Predicción de Demanda: Modelado predictivo para optimización de recursos.
  • Optimización de Red: Estrategias para reducir pérdidas y mejorar eficiencia.
  • Detección de Fraude: Implementación de algoritmos para identificar consumos irregulares.

  • Análisis y Predicción de Consumo Energético: Modelado predictivo con datos AMI; optimización de recursos.
  • Detección de Anomalías y Fraude: Algoritmos para identificar patrones sospechosos; seguridad de la red.
  • Gestión de la Demanda Energética: Estrategias de respuesta a la demanda; optimización de la carga.
  • Visualización de Datos y Reporting: Creación de dashboards interactivos; informes personalizados.

  • Análisis AMI: Modelado de consumo, detección de fraudes y optimización de tarifas.
  • Análisis predictivo: Predicción de fallos de equipos y demanda energética.
  • Visualización de datos: Dashboards interactivos para la toma de decisiones.
  • Integración de datos: Fuentes externas y análisis de escenarios.

  • Smart Metering: Análisis de patrones de consumo, detección de anomalías y optimización de la red.
  • Analítica AMI: Implementación de algoritmos predictivos para la gestión de la demanda y la eficiencia energética.
  • Visualización de Datos: Creación de dashboards interactivos para la toma de decisiones en tiempo real.

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 curso

  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.

F. A. Q

Preguntas frecuentes

¿Cuántas horas de dedicación semanal exige?

El programa son 300 horas totales repartidas en 3 a 5 meses. Eso son entre 10 y 15 horas semanales de media, compatibles con jornada laboral completa.

¿Qué software necesito?

Se trabaja con DIgSILENT PowerFactory, PSS/E, PSCAD, ETAP. 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.

Contáctanos

Lo que se busca en Google

Las preguntas que más se hacen sobre Smart Metering y analítica de datos AMI

¿Qué es Smart Metering y analítica de datos AMI?

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 curso recorre ese método completo en 6 módulos.

¿Qué salidas profesionales tiene Smart Metering y analítica de datos AMI?

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 Smart Metering y analítica de datos AMI?

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 Smart Metering y analítica de datos AMI?

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 Smart Metering y analítica de datos AMI?

Este programa son 300 horas. Con 10 horas a la semana salen unas 30 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 Smart Metering y analítica de datos AMI 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.

Ficha del programa

El programa en datos

6módulosEstructura
60submódulosUnidades de trabajo
300horasCarga total
3-5mesesDedicación
Modalidad
online, 100 % a distancia.
Duración
300 horas · 3 a 5 meses.
Estructura
6 módulos y 60 submódulos.
Área
Energía & Redes.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

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Curso · estás aquíCurso de Smart Metering y analítica de datos AMIMásterMáster en Ingeniería de Smart Metering y Calidad de Datos AMI
Horas300 h1900 h
Módulos612
Submódulos60120
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