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Diplomado en Compliance de Datos y Auditoría de Modelos Predictivos

Sobre nuestro Diplomado en Compliance de Datos y Auditoría de Modelos Predictivos

El Diplomado en Compliance de Datos y Auditoría de Modelos Predictivos explora la aplicación de marcos regulatorios y técnicos para el manejo ético y legal de datos, integrando el análisis de modelos predictivos y inteligencia artificial (IA). Se enfoca en la implementación de estrategias para la gestión de riesgos, la protección de la privacidad de datos y la auditoría de algoritmos, garantizando el cumplimiento normativo en sectores como finanzas, salud y marketing. Incluye el estudio de normativas internacionales (como GDPR), técnicas de anonimización y herramientas para la monitorización continua de modelos, esenciales para la toma de decisiones basada en datos.

El programa proporciona conocimientos prácticos en seguridad de datos, ética de la IA y auditoría de modelos, preparándote para roles profesionales en compliance officer, analistas de riesgos, auditores de IA y especialistas en privacidad de datos. Se asegura la comprensión de la gobernanza de datos y la ciberseguridad, claves para la gestión responsable de información en un entorno digital en constante evolución.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Compliance, protección de datos, modelos predictivos, auditoría de algoritmos, privacidad de datos, GDPR, IA, ética de la IA.

Diplomado en Compliance de Datos y Auditoría de Modelos Predictivos
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Créditos: 60 ECTS
  • Fecha de matrícula: 27-06-2026
  • Fecha de inicio: 14-08-2026
  • Plazas disponibles: 13

425 €

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Auditoría y Compliance de Modelos Predictivos: Fundamentos y Aplicaciones

  • Comprender los principios fundamentales de la auditoría y el compliance en modelos predictivos.
  • Identificar y evaluar los riesgos asociados con el uso de modelos predictivos en diferentes contextos.
  • Aplicar técnicas de validación y verificación para asegurar la precisión y confiabilidad de los modelos.
  • Aprender sobre los marcos regulatorios y las mejores prácticas en auditoría y compliance de modelos predictivos.
  • Utilizar herramientas y técnicas para monitorear y supervisar el rendimiento de los modelos predictivos.
  • Desarrollar estrategias para mitigar los riesgos y garantizar el cumplimiento normativo.
  • Analizar estudios de casos y ejemplos prácticos de auditoría y compliance de modelos predictivos en diversas industrias.
  • Aprender a comunicar los hallazgos de la auditoría y las recomendaciones de compliance de manera efectiva.
  • Entender la importancia de la ética y la transparencia en el desarrollo y la implementación de modelos predictivos.
  • Adquirir habilidades para mantenerse actualizado sobre las últimas tendencias y desarrollos en el campo de la auditoría y el compliance de modelos predictivos.

2. Dominio Estratégico en Compliance de Datos y Auditoría de Modelos Predictivos: Un Viaje Integral de Aprendizaje

  • Profundizar en la legislación y regulaciones de protección de datos, como el GDPR, CCPA y otras normativas clave a nivel global, para asegurar el cumplimiento legal.
  • Evaluar y gestionar los riesgos asociados con el manejo de datos, incluyendo la identificación de vulnerabilidades y la implementación de controles de seguridad efectivos.
  • Desarrollar un entendimiento profundo de los principios de la auditoría de modelos predictivos, incluyendo la validación, la verificación y la interpretabilidad.
  • Aplicar técnicas de análisis de datos avanzadas para evaluar el rendimiento y la precisión de los modelos predictivos, identificando posibles sesgos y errores.
  • Diseñar e implementar estrategias para la mitigación de riesgos en el uso de modelos predictivos, asegurando la transparencia y la responsabilidad.
  • Utilizar herramientas y metodologías de auditoría para evaluar la conformidad de los modelos predictivos con las regulaciones y las mejores prácticas de la industria.
  • Elaborar informes de auditoría claros y concisos, comunicando los hallazgos y las recomendaciones a las partes interesadas relevantes.
  • Gestionar el ciclo de vida de los modelos predictivos, incluyendo el monitoreo continuo, la actualización y la optimización.
  • Comprender el rol de la ética y la responsabilidad social en el desarrollo y la implementación de modelos predictivos, promoviendo un uso justo y equitativo de la inteligencia artificial.
  • Prepararse para obtener certificaciones relevantes en compliance de datos y auditoría de modelos predictivos, demostrando un conocimiento especializado y una competencia profesional.

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. El Arte del Compliance de Datos: Auditoría y el Futuro de los Modelos Predictivos

4. El Arte del Compliance de Datos: Auditoría y el Futuro de los Modelos Predictivos

  • Comprender los principios fundamentales del compliance de datos y su importancia en la gestión de la información.
  • Identificar y analizar los riesgos asociados al incumplimiento de las normativas de protección de datos, como GDPR, CCPA, entre otras.
  • Dominar las técnicas de auditoría de datos para evaluar la eficacia de las políticas y procedimientos de compliance.
  • Aprender a utilizar herramientas y metodologías para la auditoría de datos, incluyendo la identificación de brechas y la evaluación de controles.
  • Explorar el papel de los modelos predictivos en el compliance de datos, incluyendo la detección de fraudes, la prevención de fugas de datos y la optimización de la seguridad.
  • Analizar el impacto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el futuro del compliance de datos.
  • Desarrollar habilidades para la elaboración de informes de auditoría y la presentación de hallazgos a las partes interesadas.
  • Conocer las mejores prácticas para la gestión de datos en cumplimiento con las regulaciones y las expectativas de los clientes.
  • Evaluar y mitigar los sesgos en los modelos predictivos para asegurar la equidad y la transparencia en la toma de decisiones.
  • Prepararse para los desafíos futuros en el ámbito del compliance de datos, incluyendo la evolución de las regulaciones y las nuevas tecnologías.

5. Análisis Profundo de la Gobernanza de Datos y Auditoría Predictiva: Implementación Estratégica

5. Análisis Profundo de la Gobernanza de Datos y Auditoría Predictiva: Implementación Estratégica

  • Comprender los fundamentos de la gobernanza de datos: políticas, estándares y regulaciones.
  • Evaluar el ciclo de vida de los datos: captura, almacenamiento, procesamiento y eliminación.
  • Aplicar técnicas avanzadas de auditoría predictiva para la detección temprana de riesgos.
  • Implementar modelos de machine learning para el análisis de datos y la predicción de tendencias.
  • Desarrollar estrategias de gestión de riesgos de datos: protección, seguridad y cumplimiento.
  • Analizar el impacto de la gobernanza de datos en la eficiencia operativa y la toma de decisiones.
  • Utilizar herramientas de software especializadas en gobernanza de datos y auditoría predictiva.
  • Crear informes y dashboards para la visualización de datos y la comunicación de resultados.
  • Integrar la gobernanza de datos con otras áreas funcionales de la organización.
  • Diseñar e implementar un plan estratégico para la gobernanza de datos y la auditoría predictiva.

6. Compliance de Datos, Auditoría Predictiva y Modelos: Una Inmersión en el Análisis Estratégico

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 Compliance de Datos y Auditoría de Modelos Predictivos

  • Profesionales de la industria con interés en la gestión de datos y el cumplimiento normativo.
  • Auditores/as y profesionales de Compliance que buscan especializarse en el ámbito de los datos y los modelos predictivos.
  • Analistas de datos, científicos/as de datos e ingenieros/as de datos interesados/as en auditar modelos predictivos.
  • Responsables de privacidad de datos (DPO/DPO) y personal encargado de la protección de datos.
  • Personas con titulación universitaria, idealmente en áreas como Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Derecho, Economía, o disciplinas afines.
  • Profesionales con experiencia en áreas relacionadas con la gestión de riesgos, el cumplimiento normativo y la auditoría.
  • 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. Auditoría y Cumplimiento de Modelos Predictivos: Introducción y Marco General

1.1 Conceptos Clave en Auditoría de Modelos Predictivos.
1.2 Fundamentos del Cumplimiento Normativo en el Contexto de Datos.
1.3 El Ciclo de Vida de un Modelo Predictivo: Fases y Puntos de Control.
1.4 Identificación y Evaluación de Riesgos en Modelos.
1.5 Principios de Gobernanza de Datos y su Impacto en la Auditoría.
1.6 Marco Regulatorio: Leyes y Normativas Relevantes (Ej. GDPR, CCPA).
1.7 Ética en la Inteligencia Artificial y Modelos Predictivos.
1.8 Herramientas y Técnicas de Auditoría de Modelos.
1.9 Documentación y Reportes de Auditoría: Estándares y Mejores Prácticas.
1.10 Casos de Estudio: Ejemplos de Auditorías Exitosas y Fallidas.

2.2 Fundamentos del Compliance: Marco Regulatorio y Ético.
2.2 Introducción a la Auditoría Predictiva: Conceptos Clave y Beneficios.
2.3 El Ciclo de Vida de los Modelos Predictivos: Diseño, Desarrollo y Validación.
2.4 Riesgos en Modelos Predictivos: Sesgos, Precisión y Transparencia.
2.5 Herramientas y Técnicas de Auditoría: Introducción.
2.6 Ética en la Inteligencia Artificial y Modelos Predictivos.
2.7 Casos de Estudio: Ejemplos Prácticos de Compliance y Auditoría.
2.8 Marco Regulatorio en Auditoría de Modelos Predictivos
2.9 Ciberseguridad y Protección de Datos en la Auditoría Predictiva.
2.20 Tendencias Futuras en Compliance y Auditoría de Modelos Predictivos.

3.3 Fundamentos de la Auditoría y el Compliance de Modelos Predictivos
3.2 Marco legal y regulatorio del Compliance de Datos
3.3 Ética y sesgos en modelos predictivos
3.4 Tipos de modelos predictivos y sus riesgos
3.5 Herramientas y técnicas de auditoría de modelos
3.6 Diseño de un programa de Compliance para modelos predictivos
3.7 Gobernanza de datos y gestión de riesgos
3.8 Implementación de controles y monitoreo
3.9 Informes de auditoría y recomendaciones
3.30 Casos de estudio y ejemplos prácticos

4.4 Introducción al Compliance de Datos: Marco Regulatorio y Principios Clave
4.2 Auditoría de Modelos Predictivos: Metodología y Enfoques
4.3 Gobernanza de Datos: Establecimiento de Estándares y Políticas
4.4 Evaluación de Riesgos en Modelos Predictivos
4.5 Técnicas de Auditoría: Análisis de Datos y Validación de Modelos
4.6 Herramientas y Tecnologías para la Auditoría de Datos
4.7 Ética y Sesgos en la Inteligencia Artificial: Impacto en la Auditoría
4.8 Cumplimiento Normativo: GDPR, CCPA y otras regulaciones
4.9 Informes de Auditoría: Comunicación de Resultados y Recomendaciones
4.40 El Futuro de la Auditoría Predictiva: Tendencias y Desafíos

5.5 Principios de la Gobernanza de Datos y su Importancia
5.5 Marco Regulatorio y Estándares en Auditoría Predictiva
5.3 Diseño y Implementación de Políticas de Datos
5.4 Técnicas de Auditoría para Modelos Predictivos
5.5 Evaluación de Riesgos y Mitigación en la Gobernanza de Datos
5.6 Análisis del Ciclo de Vida de los Datos y su Impacto
5.7 Herramientas y Tecnologías para la Auditoría Predictiva
5.8 Estudios de Caso: Implementación y Desafíos en la Práctica
5.9 Integración de la Gobernanza de Datos en la Estrategia Empresarial
5.50 Tendencias Futuras y el Rol del Auditor en Modelos Predictivos

6.6 Fundamentos del Compliance de Datos: Introducción y Principios Clave
6.2 Auditoría de Modelos Predictivos: Metodología y Enfoques
6.3 Marco Regulatorio y Legal: GDPR, CCPA y Normativas Relevantes
6.4 Gobernanza de Datos: Estructura y Roles en la Auditoría
6.5 Evaluación de Riesgos en Modelos Predictivos: Identificación y Mitigación
6.6 Técnicas de Auditoría: Revisión de Código, Datos y Modelos
6.7 Herramientas y Tecnologías para la Auditoría de Datos
6.8 Implementación de Controles de Compliance: Estrategias y Mejores Prácticas
6.9 Análisis de Casos Prácticos: Auditorías Reales y Lecciones Aprendidas
6.60 El Futuro del Compliance y la Auditoría Predictiva: Tendencias y Desafíos

7.7 Fundamentos de la Gobernanza de Datos: Principios y Marcos Regulatorios
7.2 Auditoría Predictiva: Metodologías y Técnicas de Evaluación
7.3 Diseño e Implementación de Políticas de Gobernanza de Datos
7.4 Proceso de Auditoría Predictiva: Planificación y Ejecución
7.7 Calidad de Datos: Evaluación y Mejora para Modelos Predictivos
7.6 Riesgos en Modelos Predictivos: Identificación y Mitigación
7.7 Herramientas y Tecnologías para la Gobernanza de Datos
7.8 Reportes y Comunicación de Hallazgos en Auditorías Predictivas
7.9 Marco Legal y Cumplimiento Normativo Aplicable
7.70 Caso de Estudio: Implementación de la Gobernanza y Auditoría en un Modelo Específico

  • 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

  • Auditoría Predictiva: Implementación de un marco de cumplimiento para modelos predictivos, incluyendo análisis de sesgos, explicabilidad y robustez.
  • Gobernanza de Datos: Diseño de políticas de gestión y protección de datos, incluyendo privacidad, seguridad y ética en modelos.
  • Modelos Inteligentes: Desarrollo de estrategias para la validación, verificación y auditoría continua de modelos predictivos.

  • Auditoría Predictiva: Implementación de un marco de cumplimiento para modelos predictivos, incluyendo análisis de sesgos, explicabilidad y robustez.
  • Gobernanza de Datos: Diseño de políticas de gestión y protección de datos, incluyendo privacidad, seguridad y ética en modelos.
  • Modelos Inteligentes: Desarrollo de estrategias para la validación, verificación y auditoría continua de modelos predictivos.

  • Auditoría IA: Validación ética y legal; sesgos y transparencia; impacto social.
  • Gobernanza Datos: Calidad, seguridad, privacidad; cumplimiento normativo; GDPR.
  • Modelos Predictivos: Riesgos y mitigación; interpretación y explicabilidad; auditoría continua.
  • Implementación: Casos de uso; sector financiero, salud y retail; estrategias de mejora.

  • Auditoría de Modelos Predictivos: Diseño de un marco integral de cumplimiento, identificando riesgos y aplicando controles para la gobernanza de datos y la transparencia en los modelos.
  • Evaluación de Riesgos y Mitigación: Implementación de técnicas de auditoría para evaluar la precisión, imparcialidad y robustez de los modelos predictivos.
  • Análisis Estratégico de Cumplimiento: Desarrollo de estrategias para asegurar el cumplimiento de regulaciones de datos y leyes de privacidad.

  • Auditoría Automatizada de Modelos: Implementación de herramientas para detectar sesgos y garantizar cumplimiento regulatorio.
  • Validación de Datos: Diseño de un sistema para verificar la integridad y precisión de los datos utilizados en modelos predictivos.
  • Marco de Compliance Personalizado: Creación de un marco adaptable a diferentes tipos de modelos y sectores.
  • Auditoría Predictiva con IA: Uso de IA para automatizar el proceso de auditoría y mejorar la eficiencia.

Admisiones, tasas y becas

  • Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
  • Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
  • Tasas:
  • Pago único: 10% de descuento.
  • Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.

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Testimonios & trayectorias

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