Se centra en la aplicación avanzada de técnicas basadas en datos para optimizar la integración y calibración de simuladores de vuelo con la experiencia real en pista, alineando metodologías de CFD, ADS-33E-PRF y modelos digitales de alta fidelidad. Este programa abarca áreas críticas como la dinámica y control de aeronaves, sistemas de adquisición de datos en tiempo real, validación de modelos en entornos HIL/SIL y la implementación de algoritmos predictivos para la correlación de telemetría entre plataformas reales y virtuales, asegurando un enfoque integral en la validación aeroespacial de simuladores y requisitos operacionales en el dominio de UAM y helicópteros.
Las capacidades prácticas contemplan laboratorios equipados con tecnologías avanzadas para la adquisición, procesamiento y análisis de datos multifuente, incluyendo tests de vibraciones y EMC, con estricta trazabilidad según la normativa aplicable internacional y estándares de seguridad como DO-160, DO-178C, ARP4754A y FAA Part 27/29. La formación está orientada a roles profesionales de Ingeniero de Simulación, Especialista en Validación de Sistemas, Analista de Datos Aeronáuticos y Consultor en Certificación de Simuladores, facilitando la empleabilidad en entidades de desarrollo y regulación aeronáutica.
1.370 €
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.
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.
Requisitos recomendados: Sólida base en aerodinámica, control automático, y análisis de estructuras. Nivel de inglés (ES/EN) B2+ o C1. Se ofrecen cursos de nivelación (bridging tracks) para complementar conocimientos previos.
1.1 Fundamentos de Set-Up Data-Driven para análisis naval: conceptos, datos y objetivos
1.2 Integración de pista y simulador: interoperabilidad, formatos y APIs
1.3 Correlación pista-simulador: enfoques estadísticos y analíticos para rendimiento naval
1.4 Modelos predictivos y simulación avanzada: predicción de desempeño y riesgos operativos
1.5 Calidad de datos y gobernanza en entornos navales: limpieza, trazabilidad y seguridad
1.6 Arquitecturas de datos y pipelines: ingestión, almacenamiento y procesamiento en tiempo real
1.7 Visualización y dashboards para escenarios de navegación y ejercicios
1.8 MBSE/PLM aplicado al Set-Up Data-Driven: gestión de requisitos y control de cambios
1.9 Seguridad, ciberseguridad y cumplimiento normativo en proyectos Data-Driven
1.10 Caso práctico: evaluación go/no-go con matriz de riesgo en operaciones navales
2.1 Dominio Set-Up Data-Driven: Captura de datos, orígenes (sensores, sistemas de navegación, logs operativos) e integración en pipelines navales.
2.2 Correlación Pista-Simulador: Métodos de alineación temporal y espacial entre pistas reales y escenarios simulados, métricas de coherencia y error.
2.3 Diseño de pipelines de datos: ETL/ELT, limpieza, normalización, enriquecimiento y almacenamiento para analítica naval.
2.4 Análisis de rendimiento y KPIs navales: Definición de indicadores de desempeño, consumo de energía, tiempo de respuesta y confiabilidad operativa.
2.5 Calidad de datos y gobernanza: Reglas de calidad, linaje de datos, catálogos, gestión de acceso y seguridad de la información.
2.6 Visualización y dashboards para inteligencia naval: Paneles interactivos, mapas marítimos, series temporales, alertas y storytelling de datos.
2.7 MBSE/PLM para gestión de cambios en modelos y simulaciones: Trazabilidad, control de versiones, configuración de escenarios y alineación con especificaciones.
2.8 Riesgo de datos y madurez tecnológica: Evaluación de seguridad, integridad y disponibilidad; niveles de madurez de datos (DRL/TRL aplicados).
2.9 Propiedad intelectual, certificaciones y cumplimiento de datos: Clasificación de datos, cumplimiento normativo, controles de exportación y auditorías.
2.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo: ejercicio de toma de decisiones basado en riesgos, probabilidades e impactos en escenarios navales.
3.1 Fundamentos de Set-Up Data-Driven en Inteligencia Naval
3.2 Correlación Pista-Simulador: fundamentos y protocolos de sincronización
3.3 Integración de fuentes de datos: radar, sonar, AIS, satélite y comunicaciones
3.4 Arquitecturas de datos para inteligencia naval: data lake, data warehouse y pipelines
3.5 Modelado de escenarios y simulación basada en datos
3.6 Detección de anomalías y patrones en flujos de datos navales
3.7 Métricas y visualización para inteligencia basada en datos
3.8 Gobernanza, seguridad y calidad de datos en operaciones navales
3.9 Casos prácticos: go/no-go con matrices de riesgo y decisiones basadas en datos
3.10 Tendencias, ética y cumplimiento en inteligencia naval basada en datos
4.1 Set-Up Data-Driven: Correlación Pista-Simulador en entornos navales
4.2 Integración de sensores y datos de plataformas para la mejora operacional naval
4.3 Modelado de datos, limpieza y normalización para correlación pista-simulador
4.4 Diseño para mantenibilidad y modular swaps en sistemas Data-Driven navales
4.5 Análisis de ciclo de vida de datos (LCA/LCC) aplicado a plataformas y sensores navales
4.6 Operaciones y logística de Set-Up Data-Driven: integración en escenarios de misión
4.7 Data & Digital thread: MBSE/PLM para gestión de cambios en sistemas navales
4.8 Riesgo tecnológico y readiness: TRL/CRL/SRL en proyectos de Data-Driven naval
4.9 Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market en soluciones de Set-Up Data-Driven
4.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para implementación de Set-Up Data-Driven naval
5.1 Fundamentos de Set-Up Data-Driven y Recolección de Datos Navales
5.2 Configuración del Simulador Naval y Preparación del Entorno
5.3 Correlación Pista-Simulador: Metodologías y Técnicas
5.4 Análisis de Datos Navales: Identificación de Patrones y Tendencias
5.5 Aplicaciones Estratégicas: Optimización del Rendimiento Naval
5.6 Inteligencia Naval: Toma de Decisiones Basada en Datos
5.7 Diseño de Experimentos y Validación de Resultados
5.8 Modelado Predictivo para la Ingeniería Naval
5.9 Integración de Herramientas de Análisis Avanzado
5.10 Estudio de Casos: Aplicaciones Reales en la Estrategia Naval
6.1 Fundamentos de la Recopilación y Preparación de Datos Navales
6.2 Configuración Avanzada del Set-Up Data-Driven para Ambientes Navales
6.3 Técnicas de Correlación Pista-Simulador en Escenarios Navales Complejos
6.4 Análisis Profundo de Datos: Identificación de Patrones y Tendencias Navales
6.5 Integración de Datos para la Toma de Decisiones Estratégicas Navales
6.6 Simulación Naval: Construcción y Calibración de Modelos
6.7 Análisis de Riesgos y Mitigación en Operaciones Navales Utilizando Data-Driven
6.8 Optimización del Rendimiento Naval a través de la Correlación Pista-Simulador
6.9 Aplicaciones Estratégicas de Data-Driven en Inteligencia Naval
6.10 Estudio de Casos: Implementación Exitosa de Estrategias Data-Driven en el Ámbito Naval
7.1 Fundamentos del Set-Up Data-Driven en la Estrategia Naval
7.2 Recopilación y Gestión de Datos: Fuentes y Métodos Navales
7.3 Correlación Pista-Simulador: Principios y Metodologías
7.4 Análisis y Visualización de Datos para el Rendimiento Naval
7.5 Optimización del Set-Up: Configuración y Calibración Avanzada
7.6 Aplicaciones Estratégicas: Inteligencia y Toma de Decisiones
7.7 Modelado Predictivo: Pronóstico del Rendimiento Naval
7.8 Integración de Sistemas: Simulación y Análisis de Escenarios
7.9 Evaluación del Riesgo y Mitigación: Estrategias Navales
7.10 Estudio de Casos: Aplicaciones de Éxito en la Estrategia Naval
8.1 Fundamentos del Set-Up Data-Driven en Ingeniería Naval
8.2 Recopilación y Gestión de Datos Navales
8.3 Correlación Pista-Simulador: Técnicas y Metodologías
8.4 Análisis y Visualización de Datos Navales
8.5 Modelado Predictivo y Simulación en Entornos Navales
8.6 Aplicaciones Estratégicas del Análisis Predictivo Naval
8.7 Validación y Verificación de Modelos Predictivos
8.8 Estudios de Caso: Implementación y Resultados
8.9 Herramientas y Software para el Análisis Predictivo Naval
8.10 Futuro del Análisis Predictivo en la Ingeniería Naval
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