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Curso de Predicción de consumo de combustible con IA

Sobre nuestro Curso de Predicción de consumo de combustible con IA

El curso en predicción de consumo de combustible con ia de SEIUM es una formación 100 % online de 300 horas, estructurada en 6 módulos y 60 submódulos. Cubre predicción de consumo de combustible con ia 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 Seguridad radiológica en instalaciones de fusión
Curso de Predicción de consumo de combustible con IA
  • Modalidad: Online
  • Duración: 4 meses
  • Horas: 300 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 12

445 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

Base técnica aplicada

Explicarás los principios físicos y de ingeniería que gobiernan Predicción de consumo de combustible con IA, con las magnitudes, el vocabulario y los órdenes de medida que se usan en proyecto real.

Marco normativo y criterios

Identificarás la normativa aplicable, distinguirás el requisito obligatorio de la buena práctica y sabrás qué evidencia documental exige cada criterio de aceptación.

Análisis y dimensionado

Plantearás las hipótesis de partida, resolverás el cálculo o el dimensionado de los elementos críticos y justificarás cada decisión con criterios trazables.

Herramientas y software

Manejarás las herramientas de cálculo, simulación, medida y documentación habituales en Naval, Offshore & Náutica Deportiva, desde la preparación del modelo hasta la validación del resultado.

Diagnóstico y resolución

Detectarás los fallos y las desviaciones más frecuentes, los clasificarás por criticidad y propondrás la corrección con su plan de verificación.

Entrega profesional

Redactarás la documentación técnica —memoria, cálculos, planos o informe de ensayo— en el formato que esperan el cliente, la dirección facultativa y el organismo de control.

Curso de Seguridad radiológica en instalaciones de fusión

Para quien va dirigido nuestro:

Curso de Predicción de consumo de combustible con IA

  • Graduados/as en Ingeniería Naval, Ingeniería Mecánica, Ingeniería en Sistemas Navales o disciplinas afines.
  • Profesionales de la industria marítima: armadores, astilleros, empresas de transporte marítimo, y operadores de flotas.
  • Expertos en eficiencia energética naval, ingeniería de operaciones, logística marítima y gestión de flotas que busquen optimizar el consumo de combustible.
  • Analistas de datos y profesionales de inteligencia de negocios interesados en aplicar IA para la mejora del rendimiento operativo en el sector naval.

Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de navegación, propulsión naval y conceptos de optimización; ES/EN B2/C1.

  • 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

1Introducción a la IA y el Combustible Naval (50 h)
  • 1.1. El Combustible Naval: Fundamentos y Tipos
  • 1.2. Introducción a la Inteligencia Artificial: Conceptos Clave
  • 1.3. Aplicaciones de la IA en la Industria Naval
  • 1.4. Desafíos y Oportunidades en la Gestión del Combustible Naval
  • 1.5. Recopilación y Análisis de Datos en Buques
  • 1.6. Impacto Ambiental del Consumo de Combustible Naval
  • 1.7. Principios de Eficiencia Energética en la Navegación
  • 1.8. Introducción a los Algoritmos de IA para el Análisis de Datos
  • 1.9. Introducción a la Predicción del Consumo de Combustible
  • 1.10. Introducción a la Optimización del Consumo de Combustible
2Optimización IA del Combustible Naval (50 h)
  • 2.1. 2 Introducción a la Optimización IA del Combustible Naval
  • 2.2. 2 Fundamentos de IA en la Gestión Energética Naval
  • 2.3. 3 Modelado Predictivo del Consumo de Combustible
  • 2.4. 4 Algoritmos de Optimización para la Eficiencia Energética
  • 2.5. 5 Implementación de Sistemas IA a Bordo de Buques
  • 2.6. 6 Análisis de Datos y Ajuste de Modelos IA
  • 2.7. 7 Estrategias IA para la Reducción de Costos Operativos
  • 2.8. 8 Evaluación de la Huella de Carbono y Sostenibilidad
  • 2.9. 9 Estudios de Caso: Aplicaciones Exitosas de IA en la Industria Naval
  • 2.10. 20 Desafíos y Futuro de la Optimización IA en el Sector Marítimo
3Análisis IA del Consumo de Combustible Naval (50 h)
  • 3.1. Fundamentos de IA en la gestión de combustible naval
  • 3.2. Recopilación y preparación de datos de consumo de combustible
  • 3.3. Técnicas de análisis de datos para el consumo de combustible
  • 3.4. Selección de algoritmos de IA para el análisis
  • 3.5. Implementación de modelos de IA para el análisis predictivo
  • 3.6. Validación y evaluación de modelos de IA
  • 3.7. Interpretación de resultados y generación de informes
  • 3.8. Integración de modelos de IA en sistemas de gestión naval
  • 3.9. Estudio de casos: Análisis de consumo en diferentes tipos de buques
  • 3.10. Buenas prácticas y desafíos en el análisis con IA
4Implementación IA para predecir combustible (50 h)
  • 4.1. Introducción a la Implementación de IA en la Predicción de Combustible Naval
  • 4.2. Recopilación y Preparación de Datos para Modelos de IA
  • 4.3. Selección y Configuración de Algoritmos de IA para la Predicción
  • 4.4. Entrenamiento y Validación de Modelos de Predicción de Combustible
  • 4.5. Integración de Modelos de IA en Sistemas de Gestión de Buques
  • 4.6. Monitoreo y Ajuste Continuo de los Modelos de Predicción
  • 4.7. Evaluación del Impacto de la IA en el Consumo de Combustible
  • 4.8. Estudio de Casos: Implementaciones Exitosas de IA en la Predicción Naval
  • 4.9. Desafíos y Soluciones en la Implementación de IA en Entornos Navales
  • 4.10. Futuro de la IA en la Gestión del Consumo de Combustible Naval
5Estrategias IA para Combustible Naval (50 h)
  • 5.1. Introducción a las Estrategias IA para la Reducción de Combustible Naval
  • 5.2. Análisis de Datos y Preparación para Modelado de IA en Consumo de Combustible
  • 5.3. Selección y Diseño de Modelos IA para la Optimización del Consumo
  • 5.4. Implementación de Algoritmos de IA para la Predicción de Consumo
  • 5.5. Estrategias IA para la Optimización del Enrutamiento y Velocidad
  • 5.6. Diseño de Estrategias IA para la Optimización del Funcionamiento de Maquinaria
  • 5.7. Integración de Sistemas IA en la Gestión Energética a Bordo
  • 5.8. Evaluación de la Eficiencia y el Rendimiento de las Estrategias IA
  • 5.9. Consideraciones de Costo y Beneficio de las Estrategias IA
  • 5.10. Casos de Estudio: Implementación y Resultados en el Sector Naval
6Desarrollo IA y Optimización Energética Naval (50 h)
  • 6.1. Diseño de Modelos IA para Predecir el Consumo de Combustible
  • 6.2. Selección y Adaptación de Algoritmos IA para la Optimización
  • 6.3. Desarrollo de Modelos Predictivos de Consumo Energético
  • 6.4. Implementación de Modelos IA para la Simulación Energética
  • 6.5. Análisis de Datos para la Mejora Continua con IA
  • 6.6. Integración de Sistemas IA en la Gestión Energética Naval
  • 6.7. Pruebas y Validación de Modelos IA en Entornos Navales
  • 6.8. Optimización del Rendimiento Energético con IA
  • 6.9. Escalabilidad y Mantenimiento de Soluciones IA
  • 6.10. Evaluación de Impacto y Retorno de Inversión (ROI) de IA
  • 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 predicción de consumo de combustible con ia 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 predicción de consumo de combustible con ia 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

Cómo se construye el modelo

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

ABCD1234560102030405060708realimentaciónPREDICCIÓN DE CONSUMO DE COMBUSTIBLE CONDIAGRAMA DE BLOQUESSEIUMESC. S/E12345678

Adquisición

De dónde salen los datos, con qué frecuencia y qué sesgos trae el muestreo.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Preparación

Limpieza, valores ausentes, normalización y construcción de variables.

Se trabaja en el Módulo 4 del plan de estudios.

Modelado

Elección del algoritmo, ajuste de hiperparámetros y control del sobreajuste.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Simulación

Modelos físicos y gemelos digitales: hipótesis, mallado y coste de cálculo.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Validación

Métricas, validación cruzada y contraste contra datos reales medidos.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Despliegue

Puesta en producción, latencia, versionado y trazabilidad de las decisiones.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Monitorización

Deriva de los datos, reentrenamiento y alertas cuando el modelo se degrada.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Gobernanza

Reproducibilidad, documentación del modelo y requisitos regulatorios.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

ISO/IEC 25012

Modelo de calidad del dato: exactitud, completitud, coherencia y actualidad.

ISO/IEC 42001

Sistema de gestión de la inteligencia artificial dentro de una organización.

ASME V&V 10 y 20

Verificación y validación de modelos de simulación frente a datos experimentales.

Reglamento europeo de IA

Clasificación por riesgo y obligaciones de documentación y supervisión.

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

Definición del alcance

Eliges un caso real de Naval, Offshore & Náutica Deportiva relacionado con Predicción de consumo de combustible con IA, acotas el problema, fijas los requisitos de partida y los criterios con los que se va a medir el resultado.

Datos y estado del arte

Reúnes datos, normativa y referencias técnicas, justificas cada fuente y documentas de forma explícita las hipótesis que no puedas medir.

Desarrollo técnico

Resuelves el cálculo, el modelo o el diseño con las herramientas del programa y registras cada iteración junto al motivo que la provocó.

Validación y contraste

Compruebas los resultados frente a la normativa y a casos de referencia, haces el análisis de sensibilidad y cierras las desviaciones detectadas.

Memoria y defensa

Entregas el proyecto final con sus anexos y defiendes las decisiones ante el tutor, que evalúa rigor, trazabilidad y aplicabilidad industrial.

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 Predicción de consumo de combustible con IA

¿Qué es Predicción de consumo de combustible con IA?

Es una especialidad propia de los datos y la simulación en ingeniería. 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 Predicción de consumo de combustible con IA?

Contratan sobre todo departamentos de I+D, consultoras de cálculo y equipos de ciencia de datos industrial. 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 Predicción de consumo de combustible con IA?

Las de referencia son ISO/IEC 25012, ISO/IEC 42001, ASME V&V 10 y 20, 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 Predicción de consumo de combustible con IA?

En el día a día se trabaja con entornos de análisis y aprendizaje automático, software de simulación numérica y plataformas de datos. 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 Predicción de consumo de combustible con IA?

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 Predicción de consumo de combustible con IA 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.

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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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Horas300 h800 h
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