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Curso de Ética en gobernanza ética de IA

Sobre nuestro Curso de Ética en gobernanza ética de IA

El Curso de Smart Metering y Analítica de Datos AMI explora la implementación y gestión de sistemas avanzados de medición inteligente. Se enfoca en el análisis de datos generados por medidores inteligentes (smart meters) y la infraestructura AMI (Advanced Metering Infrastructure). El curso cubre técnicas de recopilación de datos, análisis de datos energéticos, y modelado de consumo. Se vincula con la eficiencia energética, la gestión de la demanda y la integración de energías renovables. Se orienta a la optimización de la red de distribución y la mejora de la experiencia del cliente.

El programa proporciona conocimientos prácticos en el uso de herramientas de análisis de datos, plataformas AMI, y protocolos de comunicación. Se aborda la ciberseguridad de los sistemas de medición y la protección de datos. Esta formación prepara a profesionales para roles como analistas de datos energéticos, gestores de AMI, ingenieros de redes inteligentes y consultores en eficiencia energética, impulsando la transición hacia una gestión energética más eficiente y sostenible.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Smart Metering, analítica de datos, AMI, medidores inteligentes, análisis de datos energéticos, gestión de la demanda, eficiencia energética, redes inteligentes.

Curso de Ética en gobernanza ética de IA
  • Modalidad: Online
  • Duración: 4 meses
  • Horas: 300 H
  • Idioma: ES / EN
  • Créditos: 60 ECTS
  • Fecha de matrícula: 19-06-2026
  • Fecha de inicio: 05-08-2026
  • Plazas disponibles: 2

725 €

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Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. **Dominio Profundo de Smart Metering y Analítica AMI: Transformando Datos en Inteligencia Energética**

  • Comprender la arquitectura y funcionamiento de los sistemas de Smart Metering, incluyendo medidores inteligentes (Smart Meters), infraestructura de comunicación y plataformas de gestión de datos.
  • Dominar las técnicas de recolección, almacenamiento y procesamiento de datos de Smart Metering, abarcando desde la adquisición de datos en tiempo real hasta la gestión de grandes volúmenes de información.
  • Aplicar herramientas y métodos de analítica avanzada para extraer valor de los datos AMI (Advanced Metering Infrastructure), incluyendo análisis de patrones de consumo, detección de anomalías y pronóstico de demanda.
  • Identificar y analizar los indicadores clave de rendimiento (KPIs) relevantes para la gestión energética, como el perfil de carga, la eficiencia del suministro y la detección de pérdidas técnicas y no técnicas.
  • Utilizar software y plataformas de análisis de datos específicos para Smart Metering y AMI, familiarizándose con la visualización de datos, la generación de informes y la interpretación de resultados.
  • Desarrollar habilidades para la implementación de estrategias de optimización energética basadas en datos, tales como la gestión de la demanda, la programación de recursos y la integración de energías renovables.
  • Comprender el marco regulatorio y las políticas relacionadas con Smart Metering y AMI, incluyendo estándares de comunicación, seguridad de datos y protección de la privacidad.
  • Evaluar y seleccionar tecnologías y soluciones de Smart Metering y AMI, considerando factores como la interoperabilidad, la escalabilidad y el costo-beneficio.
  • Aplicar el conocimiento adquirido para la resolución de problemas prácticos y la toma de decisiones estratégicas en el ámbito de la energía inteligente, con un enfoque en la mejora de la eficiencia, la reducción de costos y la sostenibilidad ambiental.
  • Analizar casos de estudio y ejemplos de implementación exitosa de Smart Metering y AMI en diferentes contextos, incluyendo el sector residencial, comercial e industrial.

2. **Descifrando el Poder de Smart Metering: Análisis AMI y Estrategias de Optimización de la Red**

  • Entender la arquitectura de los sistemas AMI (Advanced Metering Infrastructure) y su papel en la modernización de la red eléctrica.
  • Identificar los componentes clave de los medidores inteligentes (smart meters) y sus funcionalidades.
  • Analizar el flujo de datos desde los medidores hasta los sistemas de gestión y el uso de estos datos.
  • Evaluar el impacto de los smart meters en la eficiencia energética y la gestión de la demanda.
  • Estudiar las estrategias de optimización de la red eléctrica basadas en datos de smart metering, incluyendo el análisis de perfiles de carga.
  • Explorar las tecnologías de comunicación utilizadas en los sistemas AMI y sus desafíos.
  • Aprender sobre la ciberseguridad en los sistemas de smart metering y las medidas de protección.
  • Comprender el marco regulatorio y las políticas relacionadas con la implementación de smart metering.
  • Aplicar herramientas y técnicas para el análisis de datos de smart metering y la detección de anomalías.
  • Diseñar e implementar estrategias para la optimización del consumo energético y la gestión de la red.

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. **Maestría en Smart Metering y Analítica AMI: Revelando Insights para la Gestión Avanzada de la Energía**

4. **Maestría en Smart Metering y Analítica AMI: Revelando Insights para la Gestión Avanzada de la Energía**

  • Comprender los fundamentos de Smart Metering y las Infraestructuras de Medición Avanzada (AMI).
  • Dominar el ciclo de vida de los datos de medición inteligente: captura, almacenamiento, procesamiento y análisis.
  • Aplicar técnicas de análisis de datos avanzadas (Big Data, Machine Learning) para extraer información valiosa de los datos AMI.
  • Identificar y analizar patrones de consumo energético a nivel de cliente, sector y red.
  • Diseñar e implementar soluciones de gestión de la demanda (Demand Response) basadas en el análisis AMI.
  • Optimizar la planificación y operación de la red eléctrica utilizando la información proporcionada por los medidores inteligentes.
  • Evaluar el impacto de las energías renovables distribuidas en la red y optimizar su integración.
  • Comprender la ciberseguridad en el contexto de Smart Metering y AMI, incluyendo la protección de datos y la prevención de fraudes.
  • Utilizar herramientas y plataformas de software especializadas para el análisis de datos AMI (e.g., software de análisis de datos, plataformas de IoT).
  • Desarrollar habilidades de liderazgo y gestión para implementar y gestionar proyectos de Smart Metering y AMI.
  • Familiarizarse con las regulaciones y estándares relevantes para Smart Metering y AMI a nivel nacional e internacional.
  • Generar informes y visualizaciones de datos efectivos para comunicar los resultados del análisis AMI a diferentes audiencias.

5. **Smart Metering y Analítica AMI: Descubriendo la Inteligencia Escondida en tus Datos Energéticos**

5. **Smart Metering y Analítica AMI: Descubriendo la Inteligencia Escondida en tus Datos Energéticos**

  • Comprender la arquitectura de los sistemas de medición inteligente (AMI) y su funcionamiento.
  • Identificar y analizar los datos generados por los medidores inteligentes.
  • Aplicar técnicas de análisis de datos para la detección de patrones y anomalías.
  • Utilizar herramientas de visualización para interpretar y comunicar los resultados del análisis.
  • Implementar estrategias para la optimización del consumo energético basadas en el análisis de datos.
  • Aprender sobre la ciberseguridad en los sistemas AMI y las medidas para proteger los datos.
  • Familiarizarse con las normativas y estándares relacionados con la medición inteligente.
  • Explorar casos de uso y aplicaciones prácticas de la analítica AMI.
  • Desarrollar habilidades para la toma de decisiones informadas en el ámbito energético.
  • Conocer las tendencias y el futuro de la medición inteligente y la analítica de datos en el sector energético.

6. **Smart Metering y Analítica AMI: Convirtiendo Datos en Decisiones Estratégicas para la Eficiencia Energética**

6. **Smart Metering y Analítica AMI: Convirtiendo Datos en Decisiones Estratégicas para la Eficiencia Energética**

  • Comprender los fundamentos de la tecnología Smart Metering y la infraestructura AMI (Advanced Metering Infrastructure).
  • Aprender sobre la recolección, transmisión y almacenamiento de datos de consumo energético.
  • Explorar técnicas de análisis de datos para identificar patrones de consumo y oportunidades de mejora.
  • Dominar el uso de herramientas de analítica para interpretar los datos de los medidores inteligentes.
  • Aplicar la analítica de datos para optimizar la eficiencia energética en diferentes contextos (residencial, comercial, industrial).
  • Analizar el impacto de la implementación de Smart Metering en la reducción de costos y el ahorro energético.
  • Estudiar estrategias para la gestión de la demanda y la respuesta a la demanda (Demand Response).
  • Familiarizarse con los estándares y regulaciones relacionados con la Smart Metering y la eficiencia energética.
  • Desarrollar habilidades para la toma de decisiones estratégicas basadas en datos en el sector energético.
  • Explorar casos de estudio y ejemplos prácticos de implementación exitosa de Smart Metering y analítica AMI.

Para quien va dirigido nuestro:

Curso de Ética en gobernanza ética de IA

  • Profesionales del sector energético, ingenieros/as y técnicos/as con interés en la medición inteligente de energía.
  • Analistas de datos y científicos/as de datos que busquen aplicar sus habilidades al ámbito de los sistemas AMI.
  • Responsables de empresas de servicios energéticos y utilities que deseen optimizar la gestión de la energía.
  • Consultores/as energéticos que asesoren a empresas en la implementación y gestión de Smart Metering.

Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de electricidad, redes de comunicación y bases de datos.

  • 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.

Módulo 1 — Introducción a Smart Metering y Análisis AMI

1.1 Fundamentos de Smart Metering: Definición y Componentes Clave
1.2 Arquitectura de un Sistema AMI: Comunicación y Redes Inteligentes
1.3 Tipos de Medidores Inteligentes: Funcionalidades y Aplicaciones
1.4 Recopilación y Transmisión de Datos: Protocolos y Tecnologías
1.5 Introducción al Análisis AMI: Objetivos y Beneficios
1.6 Conceptos Básicos de Datos Energéticos: Perfiles de Carga y Consumo
1.7 Desafíos en la Implementación de Smart Metering: Costos y Barreras
1.8 Impacto Ambiental y Sostenibilidad: El Papel de Smart Metering
1.9 Regulaciones y Estándares: Marco Regulatorio del Sector
1.10 Tendencias Futuras: El Futuro de Smart Metering y AMI

2.2 Arquitectura y Componentes Clave de los Medidores Inteligentes
2.2 Instalación y Configuración de Smart Meters
2.3 Protocolos de Comunicación en Smart Metering: Zigbee, PLC, etc.
2.4 Funciones de Medición y Registro de Datos
2.5 Ciclos de Lectura y Transmisión de Datos
2.6 Infraestructura de Comunicación AMI (Advanced Metering Infrastructure)
2.7 Gestión Remota de Medidores: Encendido/Apagado, Actualizaciones
2.8 Pruebas y Verificación del Funcionamiento de Smart Meters
2.9 Detección de Fraude y Anomalías en la Medición
2.20 Resolución de Problemas Comunes en el Despliegue

3.3 Introducción a la Arquitectura AMI: Componentes y Funcionamiento
3.2 Recopilación y Almacenamiento de Datos en Sistemas AMI
3.3 Estructura y Formato de los Datos de Medición
3.4 Análisis de Datos de Demanda y Consumo
3.5 Identificación y Gestión de Anomalías en los Datos
3.6 Calidad de Datos y Validación en AMI
3.7 Herramientas y Técnicas de Visualización de Datos AMI
3.8 Fundamentos de la Seguridad de los Datos AMI
3.9 Aspectos Regulatorios y Estándares de Datos AMI
3.30 Aplicaciones Prácticas del Análisis de Datos AMI

4.4 Fundamentos de la Analítica AMI: Introducción a los sistemas de medición inteligente.
4.2 Recopilación y Validación de Datos: Métodos y herramientas de captura de datos de medidores.
4.3 Almacenamiento y Gestión de Datos: Bases de datos y sistemas para el manejo de grandes volúmenes.
4.4 Análisis de Datos Energéticos: Técnicas y algoritmos para el análisis de patrones de consumo.
4.5 Detección de Anomalías y Fraude: Identificación de irregularidades en el consumo y pérdidas técnicas.
4.6 Optimización de la Red de Distribución: Estrategias para mejorar la eficiencia y reducir costos.
4.7 Integración de Datos AMI con Otros Sistemas: Interoperabilidad con sistemas SCADA y GIS.
4.8 Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs): Establecimiento y seguimiento de métricas de rendimiento.
4.9 Casos de Estudio: Aplicaciones reales de analítica AMI en diferentes contextos.
4.40 Tendencias Futuras: Avances en Smart Metering y analítica AMI y su impacto en la energía.

5.5 Introducción al Smart Metering y su Evolución
5.5 Definición y Componentes Clave del Sistema
5.3 Beneficios y Ventajas del Smart Metering
5.4 Principios de la Medición Inteligente
5.5 Glosario de Términos Clave en Smart Metering
5.6 El Rol de la Analítica AMI en la Gestión Energética
5.7 Impacto en la Eficiencia Energética y Sostenibilidad
5.8 Normativas y Estándares en Smart Metering

5.5 Arquitectura del Sistema AMI y sus Componentes
5.5 Diseño y Topología de Redes Inteligentes
5.3 Comunicación y Protocolos en AMI
5.4 Gestión de Datos en el Sistema AMI
5.5 Seguridad y Ciberseguridad en Smart Metering
5.6 Interoperabilidad y Estándares de Comunicación
5.7 Integración con Sistemas de Gestión de Energía
5.8 Consideraciones de Diseño para Diferentes Entornos

3.5 Tipos de Medidores Inteligentes y sus Funciones
3.5 Métodos de Recopilación de Datos y Comunicación
3.3 Almacenamiento y Gestión de Datos de Medición
3.4 Calidad de Datos y Validaciones
3.5 Gestión de Datos a Gran Escala
3.6 Procesamiento y Análisis Inicial de Datos
3.7 Técnicas de Limpieza y Preprocesamiento de Datos
3.8 Aspectos Legales y Regulatorios de la Recopilación de Datos

4.5 Análisis de Datos AMI para la Optimización Energética
4.5 Técnicas de Análisis de Consumo Energético
4.3 Detección de Anomalías y Fraudes
4.4 Modelado y Simulación del Consumo Energético
4.5 Optimización de la Carga y Distribución Energética
4.6 Uso de Algoritmos de Aprendizaje Automático en AMI
4.7 Identificación de Tendencias y Patrones
4.8 Estrategias de Optimización Basadas en Datos

5.5 Selección e Implementación de Hardware y Software
5.5 Planificación e Implementación de Proyectos de Smart Metering
5.3 Pruebas y Puesta en Marcha del Sistema
5.4 Integración con Sistemas Existentes
5.5 Gestión del Cambio y Formación del Personal
5.6 Monitoreo y Evaluación del Desempeño del Sistema
5.7 Solución de Problemas y Mantenimiento del Sistema
5.8 Mejores Prácticas en la Implementación de Smart Metering

6.5 Identificación de Oportunidades de Eficiencia Energética
6.5 Análisis de Datos para la Gestión de la Demanda
6.3 Programas de Respuesta a la Demanda
6.4 Optimización del Consumo Residencial
6.5 Estrategias de Ahorro Energético para el Sector Comercial e Industrial
6.6 Integración de Energías Renovables
6.7 Análisis de Costo-Beneficio de las Iniciativas de Eficiencia Energética
6.8 Medición y Verificación de Resultados

7.5 Casos de Estudio Internacionales de Smart Metering
7.5 Implementaciones Exitosas y Lecciones Aprendidas
7.3 Tendencias Actuales en el Mercado de Smart Metering
7.4 Innovaciones Tecnológicas en Smart Metering
7.5 Impacto en la Transformación Digital del Sector Energético
7.6 El Rol de la Inteligencia Artificial en Smart Metering
7.7 Desafíos y Oportunidades Futuras
7.8 Impacto Socioeconómico de la Implementación de Smart Metering

8.5 El Futuro de la Gestión Inteligente de la Energía
8.5 El Papel de los Datos en la Toma de Decisiones Estratégicas
8.3 Tendencias Emergentes en Smart Metering
8.4 El Impacto de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
8.5 El Futuro de las Redes Inteligentes
8.6 Desafíos y Oportunidades en la Transición Energética
8.7 El Rol de Smart Metering en la Sostenibilidad
8.8 Preparándose para el Futuro de la Energía

6.6 Introducción a la Recopilación de Datos AMI: Fundamentos y Componentes Clave
6.2 Estructura y Formatos de Datos AMI: Entendiendo la Información Recopilada
6.3 Análisis de Datos AMI: Técnicas y Herramientas de Análisis Energético
6.4 Identificación de Patrones y Tendencias: Descubriendo Insights en los Datos
6.5 Modelado de Consumo Energético: Predicción y Simulación
6.6 Estrategias de Optimización de la Demanda: Respuesta a la Demanda y Tarifas Dinámicas
6.7 Detección y Diagnóstico de Pérdidas: Identificación de Anomalías y Fraudes
6.8 Implementación de Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs): Medición y Evaluación del Desempeño
6.9 Toma de Decisiones Basada en Datos: Integración de la Analítica AMI en la Gestión Energética
6.60 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas y Resultados de la Analítica AMI

  • 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.

Proyectos tipo capstones

  • Análisis de Consumo Energético: Identificación de patrones y anomalías en datos AMI.
  • Predicción de Demanda: Modelado predictivo para optimización de recursos.
  • Optimización de Red: Estrategias para reducir pérdidas y mejorar eficiencia.
  • Detección de Fraude: Implementación de algoritmos para identificar consumos irregulares.

  • Análisis de Consumo Energético: Identificación de patrones y anomalías en datos AMI.
  • Predicción de Demanda: Modelado predictivo para optimización de recursos.
  • Optimización de Red: Estrategias para reducir pérdidas y mejorar eficiencia.
  • Detección de Fraude: Implementación de algoritmos para identificar consumos irregulares.

  • Análisis y Predicción de Consumo Energético: Modelado predictivo con datos AMI; optimización de recursos.
  • Detección de Anomalías y Fraude: Algoritmos para identificar patrones sospechosos; seguridad de la red.
  • Gestión de la Demanda Energética: Estrategias de respuesta a la demanda; optimización de la carga.
  • Visualización de Datos y Reporting: Creación de dashboards interactivos; informes personalizados.

  • Análisis AMI: Modelado de consumo, detección de fraudes y optimización de tarifas.
  • Análisis predictivo: Predicción de fallos de equipos y demanda energética.
  • Visualización de datos: Dashboards interactivos para la toma de decisiones.
  • Integración de datos: Fuentes externas y análisis de escenarios.

  • Smart Metering: Análisis de patrones de consumo, detección de anomalías y optimización de la red.
  • Analítica AMI: Implementación de algoritmos predictivos para la gestión de la demanda y la eficiencia energética.
  • Visualización de Datos: Creación de dashboards interactivos para la toma de decisiones en tiempo real.

Admisiones, tasas y becas

  • Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
  • Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
  • Tasas:
  • Pago único: 10% de descuento.
  • Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.

Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM

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F. A. Q

Preguntas frecuentes

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”).

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