SEIUM, Universidad de Ingenieria Avanzada
Campus virtual
SEIUM, Universidad de Ingenieria Avanzada

Diplomado en Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática

Sobre nuestro Diplomado en Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática

El diplomado en algoritmos de riesgo de conducción basados en telemática de SEIUM es una formación 100 % online de 800 horas, estructurada en 8 módulos y 80 submódulos. Cubre algoritmos de riesgo de conducción basados en telemática desde los fundamentos hasta la validación y la puesta en operación, con el marco normativo de referencia del sector —Solvencia II (Directiva 2009/138/CE), IFRS 17 y Reglamento Delegado (UE) 2015/35— aplicado sobre casos reales y no como un anexo teórico.

El trabajo práctico se realiza con las herramientas que se usan en la industria: R, Python (pandas, scikit-learn), SAS y Prophet. 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 actuario de no vida, analista de riesgos y suscriptor técnico en seguro de automóvil, seguro de infraestructuras y movilidad compartida.

Diplomado en Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática
Diplomado en Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 9

1.090 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

Base técnica aplicada

Explicarás los principios físicos y de ingeniería que gobiernan Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática, 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 Seguros, Riesgo & Datos Actuariales (Movilidad/Infra), 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.

Gestión del trabajo técnico

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

Diplomado en Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática

  • Ingenieros/as con titulación en Ingeniería Aeroespacial, Ingeniería Mecánica, Ingeniería Industrial, Ingeniería Automática o campos de estudio relacionados.
  • Profesionales que desempeñen roles en empresas OEM de aeronaves de ala rotatoria/eVTOL, organizaciones de Mantenimiento, Reparación y Operaciones (MRO), firmas de consultoría especializadas o centros tecnológicos enfocados en movilidad aérea avanzada.
  • Especialistas en áreas como Pruebas de Vuelo (Flight Test), Certificación aeronáutica, Aviónica, sistemas de Control y Dinámica de vuelo, que deseen profundizar sus conocimientos y habilidades.
  • Funcionarios de organismos Reguladores/Autoridades aeronáuticas y perfiles profesionales vinculados al desarrollo e implementación de la Movilidad Aérea Urbana (UAM)/eVTOL, que necesiten adquirir o reforzar competencias en cumplimiento normativo (compliance).

Conocimientos Previos Recomendados: Se sugiere contar con conocimientos básicos en aerodinámica, sistemas de control y análisis de estructuras.
Nivel de Idioma: Dominio del idioma español o inglés a nivel B2+ / C1. Se ofrecen programas de apoyo (bridging tracks) para nivelar conocimientos.

  • 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.

8 módulos · 80 submódulos · 800 horas

1Introducción a la Telemática y Riesgo Vial (100 h)
  • 1.1. Módulo 1 — Introducción a la Telemática y Riesgo Vial
  • 1.2. Introducción a la Telemática: Conceptos y Aplicaciones en la Conducción
  • 1.3. El Riesgo Vial: Definición, Factores y Estadísticas
  • 1.4. Fundamentos de la Recopilación de Datos Telemáticos
  • 1.5. Sensores y Dispositivos Telemáticos en Vehículos
  • 1.6. Análisis Básico de Datos: Identificación de Patrones y Tendencias
  • 1.7. Marco Regulatorio y Ético de la Telemática en la Conducción
  • 1.8. Impacto de la Telemática en la Seguridad Vial
  • 1.9. Introducción a los Algoritmos para el Análisis de Riesgos
  • 1.10. Ejemplos de Aplicaciones Telemáticas: Seguros, Flotas, Conductores
2Algoritmos Telemáticos: Análisis de Datos (100 h)
  • 2.1. Módulo 2 — Fundamentos del Riesgo en la Conducción y la Telemática
  • 2.2. Introducción a los Riesgos en la Conducción: Tipos y Causas
  • 2.3. Principios de la Telemática: Recolección y Análisis de Datos
  • 2.4. Fuentes de Datos Telemáticos: Sensores y Dispositivos
  • 2.5. Fundamentos de la Probabilidad y Estadística Aplicados al Riesgo
  • 2.6. Introducción a los Algoritmos: Conceptos Básicos
  • 2.7. Análisis de Datos: Métodos y Herramientas
  • 2.8. Ética y Privacidad en la Telemática Vehicular
  • 2.9. Marco Regulatorio y Normativo en Telemática
  • 2.10. Estudio de Casos: Ejemplos de Aplicación de la Telemática
3Introducción a la Telemática y la Seguridad Vial (100 h)
  • 3.1. Introducción a la Telemática y la Seguridad Vial
  • 3.2. Fundamentos de la Telemática: Sensores, GPS, y Comunicación
  • 3.3. Importancia de la Seguridad Vial: Estadísticas y Desafíos
  • 3.4. El Rol de la Telemática en la Mejora de la Seguridad Vial
  • 3.5. Componentes Clave de los Sistemas Telemáticos Vehiculares
  • 3.6. Tendencias Actuales y Futuras en Telemática y Seguridad Vial
  • 3.7. Legislación y Normativas Relacionadas con la Telemática
  • 3.8. Estudio de casos: Implementación de Telemática en Flotas Vehiculares
  • 3.9. Recopilación y Gestión de Datos en Telemática
  • 3.10. Análisis de Datos: Técnicas Estadísticas y Visualización
4Desarrollo de Estrategias Telemáticas de Riesgo (100 h)
  • 4.1. Fundamentos de la Telemática y la Gestión del Riesgo en la Conducción
  • 4.2. Recopilación y Análisis de Datos Telemáticos
  • 4.3. Modelado y Predicción del Riesgo de Conducción
  • 4.4. Diseño de Algoritmos para la Identificación de Patrones de Riesgo
  • 4.5. Desarrollo de Estrategias de Mitigación Basadas en Telemática
  • 4.6. Implementación y Evaluación de Soluciones Telemáticas
  • 4.7. Integración de la Telemática con Sistemas de Asistencia al Conductor
  • 4.8. Aspectos Legales y Éticos de la Telemática en la Conducción
  • 4.9. Tendencias Futuras en Telemática y Gestión del Riesgo
  • 4.10. Estudio de Casos: Aplicaciones Prácticas de la Telemática en la Gestión del Riesgo de Conducción
5Bases de la Telemática y el Riesgo de Conducción (100 h)
  • 5.1. Introducción a la telemática y su aplicación en la conducción.
  • 5.2. Fundamentos del riesgo en la conducción: factores y tipos.
  • 5.3. Recopilación y análisis de datos: sensores y dispositivos telemáticos.
  • 5.4. Marco legal y ético de la telemática en la conducción.
  • 5.5. Identificación de variables clave para la evaluación del riesgo.
  • 5.6. Introducción a los modelos de riesgo y su aplicabilidad.
  • 5.7. Herramientas y plataformas telemáticas: visión general.
  • 5.8. Ejemplos prácticos de aplicación de la telemática.
  • 5.9. Análisis de datos telemáticos: técnicas y herramientas.
  • 5.10. Modelado y simulación de riesgos en la conducción.
6Evaluación de Riesgos en Conducción Telemática (100 h)
  • 6.1. Introducción a la Telemática y la Evaluación de Riesgos
  • 6.2. Fuentes de Datos Telemáticos y su Análisis
  • 6.3. Identificación de Variables de Riesgo en la Conducción
  • 6.4. Modelado de Riesgos utilizando Algoritmos
  • 6.5. Métricas y Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs)
  • 6.6. Implementación de Sistemas de Alerta Temprana
  • 6.7. Validación y Verificación de Modelos de Riesgo Telemático
  • 6.8. Estudio de Casos: Aplicaciones Prácticas
  • 6.9. Ética y Privacidad en la Recopilación de Datos Telemáticos
  • 6.10. Tendencias Futuras en la Evaluación de Riesgos Telemáticos
7Marco normativo y criterios de aplicación (100 h)
  • 7.1. Marco regulatorio aplicable: visión general
  • 7.2. Jerarquía normativa y conflictos entre estándares
  • 7.3. Requisitos obligatorios frente a buenas prácticas
  • 7.4. Criterios de aceptación y evidencias exigibles
  • 7.5. Documentación técnica y trazabilidad
  • 7.6. Gestión de cambios y control de configuración
  • 7.7. Auditorías, inspecciones y no conformidades
  • 7.8. Responsabilidades y reparto de alcance
  • 7.9. Interpretación de cláusulas críticas
  • 7.10. Ejercicio: lista de comprobación normativa
8Diseño y dimensionamiento (100 h)
  • 8.1. Requisitos de diseño y criterios de partida
  • 8.2. Alternativas de solución y análisis comparativo
  • 8.3. Dimensionamiento y márgenes de seguridad
  • 8.4. Selección de materiales, equipos o componentes
  • 8.5. Integración con el resto del sistema
  • 8.6. Coste, plazo y restricciones de fabricación
  • 8.7. Fiabilidad, mantenibilidad y vida útil
  • 8.8. Sostenibilidad y eficiencia en el diseño
  • 8.9. Revisión de diseño y gestión de riesgos
  • 8.10. Ejercicio: propuesta de diseño documentada
  • 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 algoritmos de riesgo de conducción basados en telemática y su vocabulario normativo.
  • Aplicar Solvencia II (Directiva 2009/138/CE), IFRS 17 y Reglamento Delegado (UE) 2015/35 a decisiones reales de diseño y validación.
  • Construir y correlacionar modelos de cálculo con R y Python (pandas, scikit-learn).
  • Planificar y ejecutar campañas de ensayo en entorno de modelización actuarial y plataforma de datos de siniestralidad.
  • 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 algoritmos de riesgo de conducción basados en telemática 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 R, Python (pandas, scikit-learn), SAS, Prophet, ResQ, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los ensayos se estudian sobre procedimientos reales de entorno de modelización actuarial, plataforma de datos de siniestralidad, simulador de escenarios de catástrofe. La evaluación es continua por módulo más el proyecto integrador final.

El marco con el que se trabaja

Normas y estándares

  • Solvencia II (Directiva 2009/138/CE)
  • IFRS 17
  • Reglamento Delegado (UE) 2015/35
  • Directrices EIOPA
  • ISO 31000
  • Ley 20/2015 (LOSSEAR)
  • Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD)
  • DORA (Reglamento (UE) 2022/2554)
  • Reglamento de IA (UE) 2024/1689

Dónde se aplica

Salidas profesionales

  • Actuario de no vida
  • Analista de riesgos
  • Suscriptor técnico
  • Perito de siniestros
  • Responsable de pricing
  • Gestor de reservas técnicas
  • Analista de fraude
  • Especialista en riesgo de infraestructuras

Sectores de destino: seguro de automóvil, seguro de infraestructuras, movilidad compartida, flotas, reaseguro, riesgos cibernéticos. 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.

ABCD1234560102030405060708realimentaciónALGORITMOS DE RIESGO DE CONDUCCIÓN BASADDIAGRAMA 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 7 del plan de estudios.

Despliegue

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

Se trabaja en el Módulo 8 del plan de estudios.

Monitorización

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

Se trabaja en el Módulo 8 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

800 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.

8 h por semana

100

semanas

23,1 meses aproximadamente

12 h por semana

67

semanas

15,5 meses aproximadamente

16 h por semana

50

semanas

11,5 meses aproximadamente

Proyectos tipo capstones

Definición del alcance

Eliges un caso real de Seguros, Riesgo & Datos Actuariales (Movilidad/Infra) relacionado con Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática, 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 integrador 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 diplomado

  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.

Preguntas frecuentes

¿Cuántas horas de dedicación semanal exige?

El programa son 800 horas totales repartidas en 6 a 8 meses. Eso son entre 10 y 15 horas semanales de media, compatibles con jornada laboral completa.

¿Qué software necesito?

Se trabaja con R, Python (pandas, scikit-learn), SAS, Prophet. 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.

Lo que se busca en Google

Las preguntas que más se hacen sobre Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática

¿Qué es Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática?

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 diplomado recorre ese método completo en 8 módulos.

¿Qué salidas profesionales tiene Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática?

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 Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática?

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 Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática?

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 Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática?

Este programa son 800 horas. Con 10 horas a la semana salen unas 80 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 Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en Telemática 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.

Testimonios & trayectorias

Otras formaciones de Seguros, Riesgo y Datos Actuariales (Movilidad/Infra)

Diplomado en Análisis de Riesgos en Transporte Terrestre y MultimodalDiplomado · 800 h · 100 % onlineDiplomado en Modelos de Underwriting Digital con IADiplomado · 800 h · 100 % onlineDiplomado en Auditoría de Pólizas y Gestión de ExposicionesDiplomado · 800 h · 100 % onlineDiplomado en Diseño de Pólizas Pay-As-You-Drive y Pay-Per-MileDiplomado · 800 h · 100 % onlineDiplomado en Telemática Aplicada al Seguro de FlotasDiplomado · 800 h · 100 % onlineDiplomado en Estrategias de Retención y Pricing Dinámico en AutomociónDiplomado · 800 h · 100 % online

Ver todas las formaciones de Seguros, Riesgo y Datos Actuariales (Movilidad/Infra)

Ficha del programa

El programa en datos

8módulosEstructura
80submódulosUnidades de trabajo
800horasCarga total
6-8mesesDedicación
Modalidad
online, 100 % a distancia.
Duración
800 horas · 6 a 8 meses.
Estructura
8 módulos y 80 submódulos.
Área
Seguros, Riesgo & Actuarial.
Titulación
diploma propio de SEIUM.
Convocatorias
abiertas, matrícula continua.
Tutorización
tutor técnico asignado y corrección individual.
Idioma
español.

Compara antes de decidir

Esta formación frente a otra del catálogo

Diplomado · estás aquíDiplomado en Algoritmos de Riesgo de Conducción Basados en TelemáticaCursoCurso de Modelos de pricing basados en riesgo
Horas800 h300 h
Módulos86
Submódulos8060
Precio1.090 €645 €

Ver Curso de Modelos de pricing basados en riesgo

Formaciones relacionadas

Programa revisado el .

Seium - Universidad de ingeniería avanzada
Powered by  GDPR Cookie Compliance
Resumen de privacidad

Esta web utiliza cookies para que podamos ofrecerte la mejor experiencia de usuario posible. La información de las cookies se almacena en tu navegador y realiza funciones tales como reconocerte cuando vuelves a nuestra web o ayudar a nuestro equipo a comprender qué secciones de la web encuentras más interesantes y útiles.