constituye una disciplina fundamental en la estimación de estado, detección de pérdidas y fraudes, integrando modelos avanzados basados en SCADA, PMU y algoritmos de ML y AI para la supervisión y optimización de sistemas eléctricos en plataformas eVTOL y UAM. Esta área técnica combina teoría de señales, análisis estadístico y control avanzado, empleando herramientas de simulación como HIL y SIL, con aplicación directa en la mejora de la confiabilidad y resiliencia de redes aeroportuarias y de distribución energética crítica para operaciones aéreas urbanas.
Los laboratorios asociados contemplan sistemas de adquisición de datos en tiempo real con gran resolución temporal, integrando ensayos de EMC y mitigación de interferencias conforme a normativa aplicable internacional y estándares de seguridad funcional para sistemas críticos. La trazabilidad incluye cumplimiento con ARP4754A, ARP4761 y estándares de ciberseguridad adaptados al sector. El perfil profesional resultante capacita para roles como Ingeniero de Ciberseguridad, Especialista en Monitoreo de Redes, Analista de Fraude, Ingeniero de Sistemas de Control y Gerente de Operaciones Tecnológicas en entornos aeronáuticos avanzados.
7.300 €
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.
6. Data Analytics Naval: Redes, Detección de Fraude y Optimización de Rendimiento
1.1 Data Analytics Naval: Estado de redes navales, salud operativa y disponibilidad
1.2 Data Analytics Naval: Pérdidas y fraude en redes navales, clasificación y impacto
1.3 Data Analytics Naval: Fuentes de datos para estado de red y detección de fraude
1.4 Data Analytics Naval: Calidad de datos, gobernanza y pipelines de ingesta
1.5 Data Analytics Naval: Monitoreo en tiempo real, detección de anomalías y alertas
1.6 Data Analytics Naval: Métricas de rendimiento, disponibilidad y confiabilidad de redes
1.7 Data Analytics Naval: Detección de fraude: reglas, aprendizaje supervisado y no supervisado
1.8 Data Analytics Naval: Arquitecturas de procesamiento: streaming, batch y escalabilidad
1.9 Data Analytics Naval: Seguridad de datos, cumplimiento y ética en operaciones navales
1.10 Data Analytics Naval: Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para detección de fraude
2.1 Data Analytics Naval: Estado de Redes, Pérdidas y Detección de Fraude
2.2 Data Analytics Naval: Optimización de Redes, Detección de Anomalías y Mitigación de Riesgos
2.3 Análisis de Datos Navales: Evaluación de Redes, Identificación de Fugas y Prevención de Actividades Fraudulentas
2.4 Ingeniería de Datos Navales: Análisis de Redes, Detección de Fallos y Prevención de Fraudes
2.5 Data Analytics Naval: Operaciones de Redes, Detección de Pérdidas y Prevención de Fraudes
2.6 Data Analytics Naval: Redes, Detección de Fraude y Optimización de Rendimiento
2.7 Ingeniería de Datos Navales: Análisis de Redes, Detección de Pérdidas y Prevención de Fraudes
2.8 Ingeniería de Datos Navales: Análisis de Redes, Detección de Pérdidas y Prevención de Fraudes
2.9 Ingeniería de Datos Navales: Análisis de Redes, Detección de Pérdidas y Prevención de Fraudes
2.10 Case clinic: go/no-go con risk matrix
3.1 Evaluación del estado de redes y activos navales: monitoreo, salud de la flota y disponibilidad
3.2 Detección de fugas y pérdidas en sistemas hidráulicos y de combustible: sensores y análisis de señales
3.3 Prevención de fugas: mantenimiento predictivo, sellos y integridad de tuberías
3.4 Análisis de fallos y resiliencia de sistemas navales: FMEA y Fault Tree para impactos en la misión
3.5 Detección de anomalías y fraude en datos de operación naval: validación de datos, ML y controles de integridad
3.6 Optimización de mantenimiento y operaciones basadas en datos: planes predictivos y gestión de activos
3.7 Integración de datos y trazabilidad: MBSE/PLM para control de cambios en redes y sensores
3.8 Gestión de riesgos cibernéticos y seguridad de redes navales: detección de intrusiones, endurecimiento y respuesta a incidentes
3.9 Evaluación de rendimiento de la red y mitigación de pérdidas: métricas de rendimiento y optimización de ancho de banda
3.10 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgo para decisiones de reparación, reemplazo y mitigación
4.1 Arquitecturas de redes navales: topologías, segmentación y resiliencia
4.2 Detección de fallos en redes navales: diagnóstico, alertas y mantenimiento proactivo
4.3 Análisis de pérdidas y rendimiento: latencia, jitter y pérdida de paquetes en entornos marítimos
4.4 Detección de fraude y abuso en redes navales: patrones, controles de acceso y trazabilidad
4.5 Seguridad de redes navales: cifrado, autenticación y defensa en profundidad
4.6 Monitorización y telemetría en tiempo real: dashboards, alertas y KPIs
4.7 Data analytics para redes navales: ML/IA para anomalías, clasificación y root cause
4.8 Gestión de incidentes y resiliencia operativa: playbooks, respuestas y recuperación
4.9 Cumplimiento, auditoría y certificaciones en redes navales
4.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para despliegues de redes y fraude
5.1 Introducción a la Data Analytics Naval
5.2 Fundamentos de las Redes Navales
5.3 Tipos de Datos en Entornos Navales
5.4 Recopilación y Almacenamiento de Datos
5.5 Herramientas y Tecnologías para Data Analytics
5.6 Ética y Privacidad en el Análisis de Datos Navales
5.7 Introducción a la Detección de Fraude
5.8 Estado de las Redes: Métricas Clave
5.9 Visualización de Datos para el Análisis Naval
5.10 Ejemplos Prácticos y Casos de Estudio
6.1 Introducción al Análisis de Redes Navales: Conceptos y Fundamentos
6.2 Detección de Fraude en Redes Navales: Métodos y Técnicas
6.3 Optimización del Rendimiento en Redes Navales: Estrategias y Herramientas
6.4 Análisis de Datos de Redes Navales: Identificación de Anomalías y Pérdidas
6.5 Modelado y Simulación de Redes Navales para la Prevención de Fraude
6.6 Evaluación de Riesgos en Redes Navales: Mitigación y Control
6.7 Implementación de Sistemas de Detección de Fraude en Entornos Navales
6.8 Mejora del Rendimiento y la Eficiencia de las Redes Navales
6.9 Estudio de Casos: Aplicaciones Prácticas y Resultados
6.10 Tendencias Futuras en el Análisis de Redes Navales
7.1 Introducción a la Data Analytics Naval: Importancia y Aplicaciones
7.2 Fundamentos de la Recolección y Almacenamiento de Datos Navales
7.3 Exploración y Visualización de Datos en el Ámbito Naval
7.4 Herramientas y Tecnologías Esenciales para Data Analytics Naval
7.5 Ética y Privacidad en el Análisis de Datos Navales
7.6 Introducción a los conceptos de redes navales
7.7 Introducción a los conceptos de detección de fraudes
7.8 Introducción a los conceptos de optimización en el sector naval
7.9 Caso de estudio: ejemplos prácticos de Data Analytics en el sector naval
7.10 Tendencias Futuras en Data Analytics Naval
8.1 Introducción al Análisis de Redes Navales y su Importancia Estratégica
8.2 Recopilación y Preparación de Datos en Entornos Navales
8.3 Exploración y Visualización de Datos de Redes Navales
8.4 Técnicas de Detección de Anomalías en Redes Navales
8.5 Identificación y Mitigación de Pérdidas en Redes Navales
8.6 Detección y Prevención de Actividades Fraudulentas en el Ámbito Naval
8.7 Optimización del Rendimiento y la Eficiencia de las Redes Navales
8.8 Estudios de Casos: Aplicaciones Prácticas y Desafíos
8.9 Marco Regulatorio y Consideraciones Éticas en el Análisis de Datos Navales
8.10 Futuro del Análisis de Datos en el Sector Naval y Tendencias Emergentes
9.1 Análisis de Redes Navales: Estructura y Funcionamiento
9.2 Fuentes de Pérdidas: Identificación y Evaluación
9.3 Detección de Fraude: Técnicas y Metodologías
9.4 Modelado de Datos Navales: Diseño e Implementación
9.5 Herramientas de Análisis de Redes: Aplicaciones Prácticas
9.6 Alertas y Monitoreo en Tiempo Real: Detección Temprana
9.7 Estrategias de Mitigación: Reducción de Pérdidas
9.8 Prevención de Fraudes: Controles y Seguridad
9.9 Optimización de Redes: Mejora del Rendimiento
9.10 Estudios de Caso: Análisis de Incidentes
10.1 Estado de las Redes Navales: Análisis de indicadores clave de rendimiento (KPIs) y evaluación del tráfico.
10.2 Identificación de Pérdidas en Redes Navales: Detección y cuantificación de anomalías y fallos en la infraestructura.
10.3 Detección de Fraude Naval: Técnicas para identificar patrones sospechosos y actividades fraudulentas en las operaciones.
10.4 Optimización de la Gestión de Datos Navales: Estrategias para mejorar la eficiencia y la precisión del análisis de datos.
10.5 Monitoreo de Redes Navales: Implementación de sistemas de alerta temprana para detectar problemas.
10.6 Visualización de Datos Navales: Creación de dashboards y reportes para una mejor comprensión de la situación.
10.7 Reglas y Estándares en el Análisis de Datos Navales: Cumplimiento normativo y mejores prácticas de la industria.
10.8 Aplicaciones Prácticas: Ejemplos de casos de estudio y ejercicios prácticos.
10.9 Desafíos y Soluciones: Abordando problemas comunes en el análisis de datos navales.
10.10 Futuro del Análisis de Datos Navales: Tendencias emergentes y nuevas tecnologías.
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.
Director Académico del Departamento PTW — Motorcycle & Two-Wheel Engineering
Profesor de Ingeniería de Motocicletas, Dinámica de Vehículos de Dos Ruedas, Chasis, Suspensiones y Sistemas de Propulsión
El Prof. Hiroshi Nakamura, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del Dpto. de Motorcycle & Two-Wheel Engineering — PTW de SEIUM y responsable de ingeniería de motocicletas, dinámica, chasis, suspensiones, propulsión térmica y eléctrica, telemetría y validación experimental.
Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute
Profesor de Ingeniería Aeroespacial, Helicópteros, Tiltrotor, eVTOL, Aviónica y Sistemas de Vuelo
El Dr. James Whitmore, de nacionalidad británica, es Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute y responsable de ingeniería aeroespacial, diseño de aeronaves, helicópteros, eVTOL, movilidad aérea, aviónica, control de vuelo, sistemas espaciales y certificación.
Director Académico del Departamento EMH — Electromobility, Batteries & Hydrogen
Profesor de Electromovilidad, Ingeniería de Baterías, Sistemas BMS, Electrónica de Potencia e Hidrógeno Aplicado a la Movilidad
El Dr. Markus Schneider, de nacionalidad alemana, es Director Académico del Dpto. de Electromobility, Batteries & Hydrogen — EMH de SEIUM y responsable de electromovilidad, baterías, BMS, electrónica de potencia, infraestructura de recarga e hidrógeno aplicado al transporte.
Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI
Profesor de Ingeniería Motorsport, Dinámica Vehicular, Aerodinámica de Competición y Race Performance Engineering
El Dr. Alessandro Moretti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI y responsable de ingeniería motorsport, dinámica vehicular, aerodinámica de competición, chasis, suspensiones, telemetría y optimización del rendimiento en pista.
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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”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación