El Curso de Big Data aplicado a la Movilidad Urbana explora el uso de análisis de datos masivos para optimizar sistemas de transporte y planificación urbana. Se enfoca en la aplicación de herramientas y técnicas de Big Data para el análisis de datos de tráfico, movilidad, y comportamiento de usuarios, con el objetivo de mejorar la eficiencia y la sostenibilidad en las ciudades. Se abordan temas como modelado de tráfico, optimización de rutas, y predicción de la demanda, utilizando plataformas como Spark y Hadoop. El curso busca formar profesionales capaces de analizar datos complejos para tomar decisiones estratégicas en el ámbito de la movilidad urbana inteligente.
Los participantes obtendrán habilidades en el uso de herramientas de visualización y análisis predictivo aplicados a la gestión del transporte público y la planificación urbana. La formación prepara para roles como analistas de datos de movilidad, ingenieros de tráfico y consultores de planificación urbana, con el objetivo de transformar la movilidad en las ciudades.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Big Data, movilidad urbana, análisis de datos, tráfico, transporte público, planificación urbana, Spark, Hadoop, movilidad inteligente.
550 €
2. Extracción de Valor y Toma de Decisiones Estratégicas con Big Data en Movilidad Urbana
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.
Módulo 1 — Introducción al Big Data en Movilidad Urbana
1.1 Definición y conceptos clave de Big Data en movilidad urbana
1.2 Fuentes de datos masivos en el contexto de la movilidad urbana
1.3 Importancia del Big Data para la optimización del tráfico
1.4 Herramientas y tecnologías básicas para el análisis de datos
1.5 Desafíos y oportunidades del uso de Big Data en movilidad
1.6 Ética y privacidad en la recolección y uso de datos
1.7 Casos de estudio introductorios: ejemplos de aplicación
1.8 Introducción a la visualización de datos y dashboards
1.9 El futuro del Big Data en la planificación urbana
1.10 Introducción a los conceptos de Machine Learning y AI en Movilidad
2. Introducción al Big Data en la Movilidad Urbana: El Panorama General
2. ¿Qué es el Big Data y cómo se aplica en la Movilidad?
3. Fuentes de Datos Masivos en Movilidad Urbana
4. Tipos de Datos: Estructurados, No Estructurados y Semi-estructurados
5. Herramientas y Tecnologías para el Análisis de Big Data en Movilidad
6. Beneficios del Big Data para la Planificación y Gestión del Tráfico
7. Casos de Éxito: Aplicaciones Reales del Big Data en Movilidad Urbana
8. Desafíos y Consideraciones Éticas en el Uso de Big Data
9. Introducción al Ecosistema de la Movilidad Inteligente
20. El Futuro del Big Data en la Movilidad Urbana: Tendencias y Oportunidades
3. Introducción al Big Data en Movilidad Urbana
2. Fuentes de Datos Masivos en Movilidad
3. Herramientas y Tecnologías de Análisis de Datos
4. Visualización y Reportes de Datos para Movilidad
5. Caso de Estudio: Análisis de Datos de Tráfico
6. Ética y Privacidad en el Análisis de Datos de Movilidad
7. Desafíos y Oportunidades del Análisis de Datos
8. Prácticas con Herramientas de Análisis de Datos
2.3 Recopilación y Almacenamiento de Datos
2.2 Modelado de Datos y Estructuras para Movilidad
2.3 Análisis Descriptivo y Exploratorio de Datos
2.4 Análisis Predictivo en Movilidad Urbana
2.5 Toma de Decisiones Basada en Datos
2.6 Estrategias de Optimización del Transporte Público
2.7 Análisis de Rentabilidad en Proyectos de Movilidad
2.8 Estudios de Caso de Implementación
3.3 Introducción a la Transformación Digital en Movilidad
3.2 Arquitectura de Datos para la Movilidad
3.3 Integración de Sistemas de Datos
3.4 Inteligencia Artificial y Machine Learning en Movilidad
3.5 Optimización de Rutas y Flotas
3.6 Ciudades Inteligentes y Movilidad Sostenible
3.7 Innovación en el Transporte Compartido
3.8 Impacto de la Transformación en la Planificación Urbana
4.3 Fundamentos del Aprendizaje Automático
4.2 Algoritmos de Aprendizaje para Movilidad
4.3 Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
4.4 Redes Neuronales y Deep Learning
4.5 Aplicaciones del Aprendizaje Automático
4.6 Modelos Predictivos para el Tráfico
4.7 Análisis de Sentimientos y Comportamiento
4.8 Futuro del Aprendizaje Automático en Movilidad
5.3 Identificación de Tendencias en el Transporte
5.2 Análisis de Series Temporales en Movilidad
5.3 Modelado de Comportamiento del Usuario
5.4 Predicción de la Demanda de Transporte
5.5 Análisis de Patrones de Movilidad Urbana
5.6 Pronóstico de Congestión y Flujos de Tráfico
5.7 Evaluación de Impacto de Nuevas Tecnologías
5.8 Estrategias de Adaptación y Planificación
6.3 Definición de Movilidad Inteligente
6.2 Tecnologías para la Movilidad Inteligente
6.3 Sistemas de Gestión de Tráfico Inteligente
6.4 Implementación de Sistemas de Información al Viajero
6.5 Integración de Vehículos Conectados
6.6 Infraestructura de Carga para Vehículos Eléctricos
6.7 Diseño de Ciudades Inteligentes
6.8 Casos de Éxito en Implementación
7.3 Fundamentos de Big Data
7.2 Recolección de Datos Masivos
7.3 Almacenamiento y Gestión de Datos
7.4 Análisis de Datos con Herramientas Avanzadas
7.5 Visualización y Comunicación de Datos
7.6 Aplicaciones Innovadoras en Movilidad Urbana
7.7 Desafíos y Oportunidades
7.8 Tendencias Futuras en el Análisis de Datos
8.3 Introducción a la Optimización del Tráfico
8.2 Análisis del Flujo Vehicular
8.3 Modelado y Simulación del Tráfico
8.4 Sistemas de Control de Tráfico Inteligente
8.5 Gestión Dinámica de Semáforos
8.6 Planificación de Rutas y Desvíos
8.7 Monitoreo y Análisis en Tiempo Real
8.8 Mejores Prácticas y Casos de Estudio
4.4 Modelado predictivo de flujos de movilidad urbana
4.2 Análisis de datos históricos y en tiempo real para la simulación de escenarios futuros
4.3 Aprendizaje automático aplicado a la optimización de rutas y la gestión del transporte público
4.4 Identificación de patrones de comportamiento y preferencias de los usuarios
4.5 Visualización de datos y creación de dashboards para la toma de decisiones
4.6 Evaluación del impacto de nuevas tecnologías en la movilidad (vehículos autónomos, V2X)
4.7 Diseño de estrategias de movilidad urbana basadas en datos
4.8 Desarrollo de modelos de simulación para predecir la congestión y los tiempos de viaje
4.9 Aplicación de técnicas de aprendizaje profundo para la clasificación y segmentación de datos
4.40 Casos de estudio: tendencias emergentes en movilidad y su análisis con Big Data
5.5 Introducción al Big Data en Movilidad Urbana
5.5 Fuentes de Datos: Sensores, GPS, Redes Sociales
5.3 Limpieza y Preparación de Datos: Técnicas y Herramientas
5.4 Visualización de Datos: Tableros Interactivos y Gráficos
5.5 Análisis Descriptivo: Tendencias y Patrones
5.6 Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Descubriendo Insights
5.7 Herramientas y Plataformas para el Análisis de Datos
5.8 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas
5.9 Desafíos y Consideraciones Éticas en la Recopilación de Datos
5.50 Prácticas de Análisis de Datos
5.5 Estrategias de Recopilación y Organización de Datos
5.5 Minería de Datos para la Toma de Decisiones
5.3 Segmentación de la Audiencia y Personalización de Servicios
5.4 Identificación de Oportunidades de Negocio
5.5 Modelos de Ingresos y Monetización de Datos
5.6 Análisis de Costo-Beneficio en Proyectos de Movilidad
5.7 Evaluaciones de Riesgos y Mitigación
5.8 Estudios de Caso: Toma de Decisiones Basada en Datos
5.9 Marco Legal y Cumplimiento Normativo
5.50 Implementación de Estrategias de Datos
3.5 Introducción a la Transformación Digital en Movilidad
3.5 Arquitectura de Big Data para Movilidad
3.3 Integración de Datos de Múltiples Fuentes
3.4 Aprendizaje Automático para la Predicción de la Demanda
3.5 Optimización de Rutas y Gestión de Flotas
3.6 Modelado de Simulación de Tráfico
3.7 Optimización de Redes de Transporte Público
3.8 Ciudades Inteligentes y Movilidad Sostenible
3.9 Impacto Ambiental de la Movilidad
3.50 El Futuro de la Movilidad
4.5 Introducción al Aprendizaje Automático para la Movilidad
4.5 Algoritmos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado
4.3 Modelos Predictivos para la Demanda de Transporte
4.4 Detección de Anomalías en Datos de Movilidad
4.5 El Papel del Machine Learning en la Planificación Urbana
4.6 Desarrollo de Modelos Predictivos
4.7 Evaluación y Validación de Modelos
4.8 Casos de Estudio: Aplicaciones del Aprendizaje Automático
4.9 Tendencias Futuras en el Aprendizaje Automático para la Movilidad
4.50 Integración de Modelos en el Mundo Real
5.5 Series Temporales y Análisis de Tendencias
5.5 Predicción de Flujos de Tráfico y Congestión
5.3 Pronóstico de la Demanda de Transporte Público
5.4 Análisis de Sentimientos y Comportamiento del Usuario
5.5 Modelado de Comportamiento en el Transporte
5.6 Previsión de Incidentes y Accidentes
5.7 Modelos Predictivos en la Planificación Urbana
5.8 Evaluación de Impactos de Políticas de Movilidad
5.9 Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Movilidad
5.50 Futuro de la Predicción en Movilidad
6.5 Introducción a las Soluciones de Movilidad Inteligente
6.5 Infraestructura para la Movilidad Inteligente
6.3 Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS)
6.4 Gestión Inteligente del Tráfico
6.5 Plataformas de Movilidad como Servicio (MaaS)
6.6 Integración de Vehículos Conectados
6.7 Implementación de Sistemas de Estacionamiento Inteligente
6.8 Casos de Estudio: Implementación de Soluciones de Movilidad Inteligente
6.9 Desafíos y Oportunidades en la Movilidad Inteligente
6.50 El Futuro de la Movilidad Inteligente
7.5 Recopilación y Curación de Datos de Movilidad
7.5 Diseño y Estructura de Bases de Datos
7.3 Técnicas de Visualización de Datos para Movilidad
7.4 Aplicación de Algoritmos de Machine Learning
7.5 Innovación en la Planificación Urbana
7.6 Análisis Predictivo de la Demanda
7.7 Identificación de Patrones y Tendencias
7.8 Optimización del Transporte Público
7.9 Diseño de Ciudades Inteligentes
7.50 Ética y Privacidad en la Recopilación de Datos
8.5 Introducción a la Optimización del Tráfico Urbano
8.5 Fuentes de Datos para la Optimización del Tráfico
8.3 Modelado y Simulación de Tráfico
8.4 Técnicas de Optimización de Rutas
8.5 Gestión Inteligente de Semáforos
8.6 Planificación del Transporte Público con Datos Masivos
8.7 Análisis de Datos para la Mejora de la Movilidad
8.8 Implementación de Sistemas de Información al Viajero
8.9 Evaluación del Impacto de las Políticas de Tráfico
8.50 El Futuro de la Optimización del Tráfico
6.6. Fundamentos de la Movilidad Inteligente: Conceptos y Arquitecturas
6.2. Recolección y Preparación de Datos: Fuentes y Métodos para Movilidad Urbana
6.3. Análisis Descriptivo de Datos: Visualización y Resumen para Entender el Tráfico
6.4. Modelado Predictivo: Pronóstico de Flujos y Demanda de Movilidad
6.5. Optimización del Transporte: Algoritmos y Estrategias Basadas en Datos
6.6. Sistemas de Información Geográfica (GIS) en Movilidad Urbana
6.7. Diseño de Aplicaciones Inteligentes: Interfaces y Experiencia de Usuario
6.8. Evaluación de Impacto y KPI’s: Medición del Éxito de las Soluciones
6.9. Gobernanza de Datos y Ética en la Movilidad Inteligente
6.60. Estudios de Caso: Implementaciones Exitosas de Big Data en Movilidad
Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM
Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.
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”).