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Curso de Big Data en operaciones marítimas

Sobre nuestro Curso de Big Data en operaciones marítimas

El curso en big data en operaciones marítimas de SEIUM es una formación 100 % online de 300 horas, estructurada en 6 módulos y 60 submódulos. Cubre big data en operaciones marítimas desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector —SOLAS, MARPOL Anexo VI y Convenio de Líneas de Carga— aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas que se usan en la industria: NAPA, Maxsurf, Rhino + Orca3D y ShipConstructor. 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 arquitecto naval, ingeniero de estructuras navales y inspector de clase en astilleros, transporte marítimo y eólica marina.

Curso de Física de plasmas básicos
Curso de Big Data en operaciones marítimas
  • Modalidad: Online
  • Duración: 4 meses
  • Horas: 300 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 12

645 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Análisis predictivo de flotas y optimización de rutas marítimas

  • Desarrollar modelos predictivos para el comportamiento de flotas navales, considerando variables como condiciones climáticas, estado de la mar, eficiencia de combustible y costos operativos.
  • Utilizar técnicas de machine learning y análisis de datos para pronosticar fallas en equipos y sistemas, optimizando así el mantenimiento preventivo.
  • Aplicar algoritmos de optimización para planificar rutas marítimas eficientes, minimizando el consumo de combustible, los tiempos de viaje y los riesgos asociados.
  • Analizar y simular el impacto de eventos imprevistos, como cambios en las condiciones meteorológicas o interrupciones en la cadena de suministro, en la operación de las flotas.
  • Evaluar el rendimiento de diferentes diseños de embarcaciones y sistemas de propulsión, utilizando herramientas de simulación y análisis de datos.
  • Identificar oportunidades para la mejora continua en la gestión de flotas y la optimización de rutas, basándose en el análisis de datos históricos y en tiempo real.
  • Comprender y aplicar las regulaciones marítimas internacionales relevantes para la optimización de rutas y la gestión de flotas.

2. Optimización de la gestión de datos marinos y análisis avanzado de riesgos

2. Optimización de la gestión de datos marinos y análisis avanzado de riesgos: ¿Qué aprenderás?

  • Dominar el análisis de acoplamientos aeroelásticos críticos en estructuras navales, incluyendo flap-lag-torsion, whirl flutter y los efectos de la fatiga estructural.
  • Aplicar técnicas avanzadas de dimensionamiento y análisis por elementos finitos (FEA) para evaluar laminados en compósitos, así como el diseño y la simulación de uniones estructurales y bonded joints.
  • Integrar estrategias de damage tolerance y emplear métodos de ensayos no destructivos (NDT) como ultrasonido (UT), radiografía (RT) y termografía para la evaluación integral de la integridad estructural.

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. Dominio del Big Data: Estrategias avanzadas para la inteligencia en operaciones navales

  • Extracción, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data) provenientes de diversas fuentes navales: sensores, registros de mantenimiento, datos meteorológicos, etc.
  • Aplicación de técnicas avanzadas de aprendizaje automático (Machine Learning) para la predicción de fallos, optimización de rutas y gestión de recursos en operaciones navales.
  • Desarrollo de modelos predictivos para la identificación de amenazas, la evaluación de riesgos y la toma de decisiones estratégicas en entornos marítimos complejos.
  • Utilización de herramientas de visualización de datos (Data Visualization) para la interpretación de patrones y tendencias, facilitando la comunicación efectiva de resultados.
  • Implementación de estrategias de ciberseguridad para proteger los sistemas de Big Data y garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de la información naval.
  • Integración de datos geoespaciales (GIS) para el análisis de la situación marítima, la planificación de operaciones y la gestión de recursos en áreas geográficas específicas.
  • Aplicación de técnicas de análisis de sentimiento (Sentiment Analysis) para evaluar el impacto de eventos y situaciones en la moral de la tripulación y la reputación naval.
  • Optimización de la eficiencia energética y la reducción de costos operativos mediante el análisis de datos de consumo y el diseño de estrategias de gestión de energía inteligente.
  • Desarrollo de habilidades de liderazgo y gestión de equipos en entornos de Big Data, incluyendo la comunicación efectiva y la toma de decisiones basadas en datos.
  • Aplicación de la ética y la responsabilidad en el uso de Big Data en el ámbito naval, garantizando el cumplimiento de las regulaciones y la protección de la privacidad.

1. Descifrando el Big Data: Inteligencia artificial y toma de decisiones estratégicas en la navegación

  • Explorar los fundamentos de Big Data y su aplicación en la navegación marítima.
  • Comprender cómo la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la toma de decisiones en el ámbito naval.
  • Analizar el uso de algoritmos de IA para la predicción de rutas, optimización de combustible y gestión de riesgos.
  • Estudiar casos prácticos de aplicación de Big Data e IA en la mejora de la eficiencia operativa y la seguridad marítima.
  • Evaluar el impacto de estas tecnologías en la estrategia de las empresas navieras y las fuerzas navales.
  • Adquirir conocimientos sobre las herramientas y plataformas de Big Data e IA más relevantes en el sector naval.
  • Desarrollar habilidades para interpretar y utilizar datos masivos en la toma de decisiones estratégicas a nivel naval.

6. Análisis profundo de datos masivos: Predicción de tendencias y optimización de recursos navales

6. Análisis profundo de datos masivos: Predicción de tendencias y optimización de recursos navales

  • Exploración de fuentes de datos relevantes: Identificación y recopilación de datos provenientes de sensores a bordo, registros de mantenimiento, informes de navegación y otras fuentes clave en el entorno naval.
  • Limpieza y preprocesamiento de datos: Técnicas avanzadas para la limpieza, normalización y transformación de datos masivos, asegurando la calidad y la coherencia para el análisis posterior.
  • Análisis descriptivo y exploratorio: Aplicación de métodos estadísticos y visualizaciones para comprender patrones, tendencias y anomalías en los datos, facilitando la identificación de áreas de mejora.
  • Modelado predictivo: Desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático para predecir eventos críticos, como fallos de equipos, retrasos en la llegada a puerto y consumo de combustible, utilizando algoritmos como regresión, clasificación y series temporales.
  • Predicción de tendencias: Utilización de técnicas de análisis de series temporales y algoritmos predictivos para anticipar la evolución de variables clave, como el tráfico marítimo, los precios del combustible y la demanda de servicios navales.
  • Optimización de recursos navales: Aplicación de los resultados del análisis de datos para optimizar la gestión de flotas, la planificación de rutas, la asignación de recursos y la eficiencia operativa.
  • Visualización y comunicación de resultados: Creación de paneles interactivos y reportes visuales para comunicar de manera efectiva los hallazgos y las recomendaciones a los tomadores de decisiones, facilitando la toma de decisiones informadas y estratégicas.
  • Casos de estudio: Análisis de ejemplos reales de aplicación del análisis de datos en el sector naval, demostrando el impacto en la reducción de costos, la mejora de la seguridad y el aumento de la eficiencia.
  • Consideraciones éticas y de privacidad: Exploración de las implicaciones éticas del análisis de datos, incluyendo la protección de la privacidad de los datos y la transparencia en el uso de la información.
  • Herramientas y tecnologías: Familiarización con las herramientas y tecnologías más relevantes para el análisis de datos en el ámbito naval, incluyendo plataformas de procesamiento de datos, lenguajes de programación y bibliotecas de aprendizaje automático.

Curso de Física de plasmas básicos

Para quien va dirigido nuestro:

Curso de Big Data en operaciones marítimas

¿A Quién Va Dirigido Este Curso?

  • Profesionales con experiencia en el sector marítimo, incluyendo:
    • Oficiales de la marina mercante y personal a bordo con interés en optimización de operaciones.
    • Ingenieros navales y profesionales de astilleros que deseen mejorar la eficiencia de sus diseños y construcciones.
    • Analistas de datos y científicos de datos que busquen aplicar sus habilidades al ámbito marítimo.
  • Personal de empresas de transporte marítimo y logística que busquen optimizar rutas, reducir costos y mejorar la gestión de flotas.
  • Gerentes y tomadores de decisiones en empresas relacionadas con el sector marítimo que deseen comprender y aplicar el análisis de Big Data.
  • Graduados universitarios en áreas como ingeniería, ciencias de la computación, matemáticas o disciplinas afines, interesados en una especialización en Big Data aplicada al sector marítimo.

Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de estadística y programación; familiaridad con el sector marítimo. Se valora el dominio del idioma inglés.

  • 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

1Análisis Predictivo y Optimización de Rutas Marítimas (50 h)
  • 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
2Datos marinos: gestión y riesgos (50 h)
  • 2.1. 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.
  • 2.10. Estudio de casos: aplicación práctica en la gestión de riesgos y datos marinos.
3Big Data: Eficiencia portuaria y gestión de carga (50 h)
  • 3.1. 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
  • 3.10. Casos de estudio: ejemplos de éxito en la eficiencia portuaria y gestión de carga
4Big Data: Inteligencia en Operaciones Navales (50 h)
  • 4.1. 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
  • 4.10. Casos prácticos: Aplicación de Big Data en escenarios navales reales
5IA y Decisiones Estratégicas en Navegación (50 h)
  • 5.1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial en la Navegación
  • 5.2. 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
  • 5.10. El Futuro de la IA y su Impacto en la Industria Marítima
6Análisis de datos masivos para la optimización naval (50 h)
  • 6.1. 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
  • 6.10. Casos de estudio: Implementación exitosa de análisis de datos en la industria naval
  • 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 big data en operaciones marítimas y su vocabulario normativo.
  • Aplicar SOLAS, MARPOL Anexo VI y Convenio de Líneas de Carga a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con NAPA y Maxsurf.
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en canal de ensayos hidrodinámicos y túnel de cavitación.
  • 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 big data en operaciones marítimas 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 NAPA, Maxsurf, Rhino + Orca3D, ShipConstructor, ANSYS AQWA, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de canal de ensayos hidrodinámicos, túnel de cavitación, banco de ensayo de propulsión. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • SOLAS
  • MARPOL Anexo VI
  • Convenio de Líneas de Carga
  • Reglas IACS
  • DNV-OS
  • Lloyd's Register Rules
  • Bureau Veritas NR467
  • ISO 12215 (pequeñas embarcaciones)
  • Directiva 2013/53/UE (embarcaciones de recreo)
  • IMO EEXI y CII

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Arquitecto naval
  • Ingeniero de estructuras navales
  • Inspector de clase
  • Ingeniero de propulsión marina
  • Especialista en offshore
  • Responsable de astillero
  • Ingeniero de hidrodinámica

Sectores de destino: astilleros, transporte marítimo, eólica marina, oil & gas offshore, náutica deportiva, defensa naval. SEIUM no garantiza la obtención de empleo: se trata de una formación propia orientada a la capacitación técnica.

Anatomía del sistema

Qué hay dentro del buque

Pulsa cada sistema para ver qué es y en qué módulo se estudia.

ABCD123456L.F.esloraBIG DATA EN OPERACIONES MARÍTIMASPERFIL · BUQUESEIUMESC. S/E12345678

Casco y estructura

Formas, cuadernas y refuerzos: resistencia longitudinal, local y a la fatiga.

Se trabaja en el Módulo 4 del plan de estudios.

Propulsión

Motor, línea de ejes y hélice; punto de funcionamiento y rendimiento propulsivo.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Estabilidad

Carenas, francobordo y los criterios de estabilidad intacta y en averías.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Planta eléctrica

Generación, cuadros, consumidores esenciales y el reparto de cargas a bordo.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Puente y navegación

Radar, ECDIS, piloto automático y la integración de la información de navegación.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Sistemas auxiliares

Achique, lastre, contraincendios, refrigeración y tratamiento de aguas.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Clasificación

Sociedad de clasificación, reglas aplicables y convenios SOLAS y MARPOL.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Operación

Carga, amarre, mantenimiento programado y la gestión de la seguridad a bordo.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

SOLAS

Convenio de seguridad de la vida humana en el mar: compartimentado, salvamento y contraincendios.

MARPOL

Prevención de la contaminación por los buques: emisiones, aguas y residuos.

Reglas de clasificación

Reglas de la sociedad de clasificación aplicables al escantillonado y a los sistemas de a bordo.

ISO 19030

Medida del rendimiento del casco y la hélice en servicio.

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

  • Predicción Rutas y Flotas: Análisis predictivo, optimización rutas con Big Data.
  • Gestión Datos y Riesgos: Análisis avanzado, optimización, IA en datos marinos.
  • Eficiencia Portuaria: Algoritmos Big Data, gestión carga, optimización puertos.
  • Inteligencia Naval: Estrategias avanzadas, Big Data, toma decisiones.

  • Predicción Rutas y Flotas: Análisis predictivo, optimización rutas con Big Data.
  • Gestión Datos y Riesgos: Análisis avanzado, optimización, IA en datos marinos.
  • Eficiencia Portuaria: Algoritmos Big Data, gestión carga, optimización puertos.
  • Inteligencia Naval: Estrategias avanzadas, Big Data, toma decisiones.

  • Predicción de Flotas y Rutas: Modelado predictivo, optimización de rutas, análisis de eficiencia y reducción de costos.
  • Gestión de Datos Marinos: Análisis de riesgos, optimización de datos, y mejora en la toma de decisiones.
  • Eficiencia Portuaria y Carga: Implementación de algoritmos Big Data para optimización de puertos.
  • Inteligencia en Operaciones Navales: Estrategias avanzadas de Big Data para toma de decisiones.

  • Predicción de Flotas: Modelado predictivo de demanda y rutas marítimas optimizadas.
  • Análisis de Riesgos: Gestión predictiva de datos marinos y riesgos, con alertas.
  • Eficiencia Portuaria: Algoritmos de Big Data para gestión de carga y tiempos.
  • Inteligencia Naval: Estrategias de Big Data para toma de decisiones operacionales.

  • Predicción de flotas: Modelado predictivo de rutas optimizadas, análisis de riesgos y eficiencia.
  • Gestión de datos marinos: Optimización de puertos con Big Data, algoritmos para carga y análisis de consumo de combustible.
  • Inteligencia Naval: IA en navegación, análisis de tendencias, optimización de recursos y sistemas de propulsión.

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 NAPA, Maxsurf, Rhino + Orca3D, ShipConstructor. 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 Big Data en operaciones marítimas

¿Qué es Big Data en operaciones marítimas?

Es una especialidad propia de el sector naval. 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 Big Data en operaciones marítimas?

Contratan sobre todo astilleros, armadores, sociedades de clasificación, ingenierías navales y servicios portuarios. 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 Big Data en operaciones marítimas?

Las de referencia son SOLAS, MARPOL, Reglas de clasificación, 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 Big Data en operaciones marítimas?

En el día a día se trabaja con software de arquitectura naval, cálculo de estabilidad y herramientas de cálculo estructural. 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 Big Data en operaciones marítimas?

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 Big Data en operaciones marítimas 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
Naval, Offshore & Náutica Deportiva.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

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Esta formación frente a otra del catálogo

Curso · estás aquíCurso de Big Data en operaciones marítimasDiplomadoDiplomado en Operaciones Hoteleras y Sostenibilidad
Horas300 h800 h
Módulos68
Submódulos6080
Precio645 €890 €

Ver Diplomado en Operaciones Hoteleras y Sostenibilidad

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Programa revisado el .

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