El Curso de Big Data en Operaciones Marítimas explora el uso de análisis de datos masivos para optimizar la eficiencia y seguridad en el sector naval. Se centra en la aplicación de tecnologías como IoT (Internet of Things) y aprendizaje automático (Machine Learning) para analizar datos de sensores de barcos, rutas marítimas y condiciones ambientales, mejorando la gestión de flotas y la predicción de riesgos. Se incluyen técnicas de visualización de datos y modelado predictivo para la toma de decisiones en tiempo real, abordando aspectos como el mantenimiento predictivo, la optimización de rutas y la reducción de costes operativos.
El curso proporciona una formación práctica en herramientas de análisis de datos y plataformas cloud computing, así como una comprensión profunda de la legislación marítima relevante. Los participantes aprenderán a aplicar estos conocimientos para identificar patrones, tendencias y anomalías en datos marítimos, mejorando la seguridad en la navegación y la sostenibilidad del transporte marítimo. Se preparan para roles como analistas de datos marítimos, especialistas en optimización de flotas y consultores en tecnologías Big Data para el sector naval.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): análisis de datos, operaciones marítimas, Big Data, IoT, Machine Learning, gestión de flotas, optimización de rutas, mantenimiento predictivo, seguridad marítima.
499 €
2. **Optimización de la gestión de datos marinos y análisis avanzado de riesgos: ¿Qué aprenderás?**
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.
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6. Análisis profundo de datos masivos: Predicción de tendencias y optimización de recursos navales
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**¿A Quién Va Dirigido Este Curso?**
**Requisitos recomendados:** Conocimientos básicos de estadística y programación; familiaridad con el sector marítimo. Se valora el dominio del idioma inglés.
1.1 Introducción al análisis predictivo en el transporte marítimo
1.2 Recopilación y preparación de datos para el análisis de flotas
1.3 Modelado predictivo de la demanda y el comportamiento de la flota
1.4 Optimización de rutas marítimas utilizando algoritmos predictivos
1.5 Evaluación y gestión de riesgos en la planificación de rutas
1.6 Uso de datos históricos para la predicción de tiempos de llegada
1.7 Impacto de las condiciones meteorológicas en la optimización de rutas
1.8 Herramientas y software para el análisis predictivo de flotas
1.9 Estudio de casos: Aplicación práctica de la optimización de rutas
1.10 Tendencias futuras en el análisis predictivo y la optimización de rutas marítimas
2.2 Recolección y gestión de datos marinos: fuentes y metodologías.
2.2 Calidad y validación de datos: limpieza y preprocesamiento.
2.3 Análisis de riesgos en operaciones navales: identificación y evaluación.
2.4 Modelado de riesgos: técnicas predictivas y simulación.
2.5 Optimización de la gestión de datos: almacenamiento y acceso eficiente.
2.6 Análisis de riesgos ambientales: impacto de la actividad marítima.
2.7 Ciberseguridad en entornos marinos: protección de datos y sistemas.
2.8 Análisis de incidentes marítimos: causas, efectos y prevención.
2.9 Herramientas de análisis de datos: software y plataformas especializadas.
2.20 Estudio de casos: aplicación práctica en la gestión de riesgos y datos marinos.
3.3 Recopilación y procesamiento de datos en puertos: sensores y fuentes de información
3.2 Análisis de datos de flujo de carga: optimización de procesos y reducción de tiempos
3.3 Implementación de algoritmos de optimización para la asignación de muelles
3.4 Uso de Big Data para la gestión eficiente de contenedores y mercancías
3.5 Predicción de la demanda portuaria y planificación de recursos
3.6 Optimización del diseño de puertos inteligentes: infraestructura y tecnología
3.7 Monitoreo y análisis del rendimiento de las operaciones portuarias
3.8 Aplicación de Big Data para la seguridad y protección en puertos
3.9 Integración de datos para la trazabilidad y el seguimiento de la cadena de suministro
3.30 Casos de estudio: ejemplos de éxito en la eficiencia portuaria y gestión de carga
4.4 Estrategias de Big Data para la planificación y ejecución naval
4.2 Arquitectura de datos y gestión de la información naval
4.3 Análisis avanzado de datos para la toma de decisiones tácticas
4.4 Modelado predictivo de escenarios navales
4.5 Implementación de sistemas de inteligencia artificial en operaciones navales
4.6 Ciberseguridad y protección de datos en entornos navales
4.7 Optimización de recursos y gestión de la cadena de suministro naval
4.8 Análisis de riesgos y gestión de crisis mediante Big Data
4.9 Integración de datos de sensores y plataformas en red
4.40 Casos prácticos: Aplicación de Big Data en escenarios navales reales
5.5 Fundamentos de la Inteligencia Artificial en la Navegación
5.5 Recopilación y Análisis de Datos para la Toma de Decisiones
5.3 Algoritmos de IA para la Predicción de Comportamiento de Buques
5.4 IA y la Optimización de Rutas Marítimas
5.5 Implementación de IA en la Gestión de Riesgos Navales
5.6 IA en la Optimización del Consumo de Combustible
5.7 El Rol de la IA en la Planificación Estratégica Naval
5.8 Ética y Responsabilidad en el Uso de la IA en la Navegación
5.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales de IA en el Sector Naval
5.50 El Futuro de la IA y su Impacto en la Industria Marítima
6.6 Fundamentos del análisis de datos masivos en operaciones navales
6.2 Recopilación y procesamiento de datos marinos
6.3 Herramientas y tecnologías para el análisis de datos navales
6.4 Predicción de tendencias y patrones en el tráfico marítimo
6.5 Optimización de rutas y gestión de flotas mediante datos
6.6 Análisis de riesgos y toma de decisiones basada en datos
6.7 Modelado y simulación de escenarios navales
6.8 Optimización del consumo de combustible y eficiencia energética
6.9 Aplicaciones de inteligencia artificial en la navegación
6.60 Casos de estudio: Implementación exitosa de análisis de datos en la industria naval
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
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