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Diplomado en Data Quality y Trazabilidad de Modelos Actuariales

Sobre nuestro Diplomado en Data Quality y Trazabilidad de Modelos Actuariales

El diplomado en data quality y trazabilidad de modelos actuariales de SEIUM es una formación 100 % online de 800 horas, estructurada en 8 módulos y 80 submódulos. Cubre data quality y trazabilidad de modelos actuariales 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 Data Quality y Trazabilidad de Modelos Actuariales
Diplomado en Data Quality y Trazabilidad de Modelos Actuariales
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Fecha de matrícula: 16-10-2026
  • Plazas disponibles: 9

890 €

Aplicar Ahora

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio Integral de Data Quality y Trazabilidad en Modelos Actuariales

  • Entender y aplicar los fundamentos de Data Quality en el contexto actuarial.
  • Dominar las técnicas de validación y limpieza de datos para asegurar la integridad de la información.
  • Implementar estrategias de trazabilidad para el seguimiento completo de los datos a lo largo de todo el proceso.
  • Analizar y resolver problemas de calidad de datos que impactan los modelos actuariales.
  • Aprender a utilizar herramientas y software especializados en Data Quality y Trazabilidad.
  • Desarrollar habilidades para la identificación y corrección de errores en datos.
  • Comprender la importancia de la Data Quality y Trazabilidad en la toma de decisiones actuariales.
  • Crear informes y dashboards para monitorear y comunicar el estado de la calidad de los datos.
  • Optimizar los procesos de Data Quality y Trazabilidad para mejorar la eficiencia y la precisión de los modelos.
  • Aplicar las mejores prácticas de la industria para garantizar la fiabilidad y la conformidad de los datos.

2. Implementación Profunda de Data Quality y Trazabilidad Actuarial

2. Implementación Profunda de Data Quality y Trazabilidad Actuarial

  • Dominar los fundamentos de la data quality, incluyendo la identificación y corrección de errores en los datos actuariales.
  • Aprender a implementar un sistema robusto de trazabilidad para garantizar la integridad y la auditabilidad de los datos desde su origen hasta su utilización.
  • Aplicar técnicas avanzadas de validación de datos y control de calidad para asegurar la fiabilidad de los análisis actuariales.
  • Desarrollar habilidades en el manejo y la transformación de grandes volúmenes de datos actuariales utilizando herramientas especializadas.
  • Comprender los principios de la gobernanza de datos y su aplicación en el contexto actuarial para cumplir con las regulaciones y los estándares de la industria.
  • Implementar y monitorear indicadores clave de rendimiento (KPIs) para medir la efectividad de la data quality y la trazabilidad.
  • Explorar el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar la data quality y automatizar procesos actuariales.

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. Análisis y Optimización de la Calidad de Datos Actuariales: Trazabilidad y Modelado

4. Análisis y Optimización de la Calidad de Datos Actuariales: Trazabilidad y Modelado

  • Dominio de las técnicas de análisis de datos actuariales, incluyendo la limpieza, transformación y validación de datos.
  • Implementación de la trazabilidad de datos a lo largo del ciclo de vida actuarial, desde la recopilación hasta la generación de informes.
  • Desarrollo y aplicación de modelos actuariales avanzados, incluyendo modelos predictivos y de simulación.
  • Optimización de la calidad de los datos actuariales para mejorar la precisión y confiabilidad de los modelos.
  • Utilización de herramientas y software especializados para el análisis y modelado actuarial.
  • Comprensión de los principios de gobierno de datos y su aplicación en el contexto actuarial.
  • Evaluación y mitigación de riesgos relacionados con la calidad de los datos actuariales.
  • Mejora de la eficiencia y la eficacia de los procesos de análisis de datos actuariales.
  • Generación de informes y presentaciones claras y concisas sobre los hallazgos del análisis actuarial.
  • Integración de la optimización de la calidad de datos en la toma de decisiones actuariales.

5. Excelencia en Data Quality y Trazabilidad: Modelos Actuariales Potenciados

  • Dominar las técnicas avanzadas de análisis de datos para asegurar la calidad de la información en modelos actuariales.
  • Aplicar estrategias de trazabilidad para rastrear y documentar el ciclo de vida completo de los datos, desde su origen hasta su uso final.
  • Construir y validar modelos actuariales más precisos y robustos mediante el uso de datos de alta calidad.
  • Utilizar herramientas y metodologías para identificar y corregir errores y inconsistencias en los datos.
  • Mejorar la eficiencia y la confiabilidad de las decisiones basadas en los datos.
  • Integrar la data quality y trazabilidad en el proceso de modelado actuarial para una gestión de riesgos más efectiva.

6. Estrategias Avanzadas en Data Quality y Trazabilidad para la Excelencia Actuarial

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.

Diplomado en Data Quality y Trazabilidad de Modelos Actuariales

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Data Quality y Trazabilidad de Modelos Actuariales

  • Actuarios, matemáticos, estadísticos y profesionales con formación en áreas cuantitativas.
  • Analistas de datos, científicos de datos y profesionales de la calidad de datos que trabajen con modelos actuariales.
  • Profesionales del sector asegurador, financiero y de pensiones interesados en mejorar la calidad y trazabilidad de sus modelos.
  • Auditories y profesionales de cumplimiento normativo que supervisan modelos actuariales.
  • 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

1Data Quality y Trazabilidad: Introducción (100 h)
  • 1.1. Módulo 7 — Data Quality y Trazabilidad: Fundamentos y Aplicaciones en Modelos Actuariales
  • 1.2. Introducción a la Calidad de Datos (Data Quality): Conceptos Clave
  • 1.3. Importancia de la Trazabilidad en el Contexto Actuarial
  • 1.4. Fuentes de Datos: Identificación y Evaluación
  • 1.5. Validación y Limpieza de Datos: Técnicas Fundamentales
  • 1.6. Principios de Trazabilidad: Diseño e Implementación
  • 1.7. Aplicaciones en Modelos Actuariales: Ejemplos Prácticos
  • 1.8. Herramientas y Tecnologías para Data Quality y Trazabilidad
  • 1.9. Documentación y Metadatos: Gestión Eficaz
  • 1.10. Casos de Estudio: Aplicaciones Reales en el Sector Actuarial
2Implementación Data Quality Actuarial (100 h)
  • 2.1. Introducción a la Implementación de Data Quality Actuarial
  • 2.2. Establecimiento de Estándares de Calidad de Datos
  • 2.3. Herramientas y Técnicas de Limpieza de Datos
  • 2.4. Implementación de Controles de Validación de Datos
  • 2.5. Diseño y Ejecución de Pruebas de Calidad de Datos
  • 2.6. Integración de Trazabilidad en el Proceso de Datos
  • 2.7. Documentación y Reporte de Problemas de Calidad
  • 2.8. Implementación de Soluciones de Mejora Continua
  • 2.9. Ejemplos Prácticos y Casos de Estudio
  • 2.10. Evaluación del Impacto de la Implementación
3Optimización Data Quality y Trazabilidad (100 h)
  • 3.1. Fundamentos de la Optimización de la Calidad de Datos Actuariales
  • 3.2. Diseño de Estrategias de Trazabilidad Efectivas
  • 3.3. Herramientas y Técnicas para la Optimización de Datos
  • 3.4. Implementación de Controles de Calidad Automatizados
  • 3.5. Identificación y Resolución de Problemas de Datos
  • 3.6. Integración de la Trazabilidad en el Flujo de Trabajo Actuarial
  • 3.7. Análisis y Reporte de la Calidad de los Datos
  • 3.8. Mejora Continua en la Calidad de Datos y Trazabilidad
  • 3.9. Casos Prácticos: Optimización y Trazabilidad en Modelos Actuariales
  • 3.10. Evaluación del Impacto en la Toma de Decisiones
4Análisis y Modelado con Trazabilidad de Datos (100 h)
  • 4.1. Introducción al Análisis de Datos Actuariales y su Impacto en el Modelado
  • 4.2. Fundamentos de la Trazabilidad de Datos en el Contexto Actuarial
  • 4.3. Técnicas de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) para la Calidad de Datos
  • 4.4. Identificación y Resolución de Problemas de Calidad de Datos en Modelos
  • 4.5. Integración de la Trazabilidad en el Proceso de Modelado Actuarial
  • 4.6. Evaluación y Optimización de la Calidad de Datos para la toma de decisiones
  • 4.7. Aplicación de Métricas y KPI para la Calidad y Trazabilidad de Datos
  • 4.8. Herramientas y Tecnologías para el Análisis y la Trazabilidad de Datos
  • 4.9. Estudios de Caso: Análisis y Modelado con Trazabilidad en la Práctica Actuarial
  • 4.10. Mejores Prácticas para la Gestión de Datos y la Trazabilidad en Modelos
5Principios de Data Quality y Trazabilidad (100 h)
  • 5.1. Fundamentos de la Calidad de Datos (Data Quality) en Actuaría
  • 5.2. Importancia de la Trazabilidad en Modelos Actuariales
  • 5.3. Tipos de Datos y Fuentes en Actuaría
  • 5.4. Principios de Validación y Limpieza de Datos
  • 5.5. Métricas y KPIs para la Calidad de Datos
  • 5.6. Herramientas para la Gestión de Datos
  • 5.7. Diseño de un Plan de Implementación de Data Quality
  • 5.8. Integración de la Trazabilidad en el Flujo de Trabajo
  • 5.9. Técnicas de Validación y Control de Errores
  • 5.10. Implementación de Reglas de Validación Automatizadas
6Estrategias Avanzadas Data Quality y Trazabilidad (100 h)
  • 6.1. Implementación de Estrategias Avanzadas de Data Quality
  • 6.2. Diseño de Trazabilidad Integral en Modelos Actuariales
  • 6.3. Auditoría y Control de Calidad de Datos con Enfoque Estratégico
  • 6.4. Análisis de Riesgos y Mitigación en Data Quality Actuarial
  • 6.5. Desarrollo de KPI y Métricas Avanzadas de Data Quality
  • 6.6. Integración de Data Quality en el Ciclo de Vida del Modelo
  • 6.7. Data Governance y Compliance para la Trazabilidad
  • 6.8. Automatización y Optimización de Procesos de Data Quality
  • 6.9. Estrategias de Reporte y Visualización de Data Quality
  • 6.10. Case Studies: Aplicación de Estrategias Avanzadas
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 data quality y trazabilidad de modelos actuariales 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 data quality y trazabilidad de modelos actuariales 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.

ABCD1234560102030405060708realimentaciónDATA QUALITY Y TRAZABILIDAD DE MODELOS ADIAGRAMA 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

  • Data Quality & Trazabilidad: Modelo actuarial robusto, análisis, validación y optimización de la calidad de datos actuariales.
  • Implementación Avanzada: Diseño y ejecución de trazabilidad completa; informes detallados; mejora continua.
  • Modelado Predictivo: Integración de Data Quality y Trazabilidad para predicciones precisas y análisis de riesgos.

  • Data Quality & Trazabilidad: Modelo actuarial robusto, análisis, validación y optimización de la calidad de datos actuariales.
  • Implementación Avanzada: Diseño y ejecución de trazabilidad completa; informes detallados; mejora continua.
  • Modelado Predictivo: Integración de Data Quality y Trazabilidad para predicciones precisas y análisis de riesgos.

  • Optimización Actuarial: Limpieza, validación y transformación de datos.
  • Trazabilidad: Documentación completa del flujo de datos y procesos.
  • Modelado: Implementación de modelos actuariales precisos y robustos.
  • Data Quality: Auditorías y mejora continua de la calidad de los datos.

  • Data Quality & Trazabilidad Avanzada: Diseño de un sistema integral para validar, limpiar y rastrear datos en modelos actuariales complejos, optimizando la precisión y confiabilidad.

  • Calidad y Trazabilidad: Validación, limpieza y transformación de datos.
  • Modelado Actuarial: Construcción y evaluación de modelos robustos.
  • Optimización: Mejora continua y gestión de la calidad de datos.
  • Análisis Avanzado: Identificación y corrección de errores.

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 Data Quality y Trazabilidad de Modelos Actuariales

¿Qué es Data Quality y Trazabilidad de Modelos Actuariales?

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 Data Quality y Trazabilidad de Modelos Actuariales?

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 Data Quality y Trazabilidad de Modelos Actuariales?

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 Data Quality y Trazabilidad de Modelos Actuariales?

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 Data Quality y Trazabilidad de Modelos Actuariales?

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 Data Quality y Trazabilidad de Modelos Actuariales 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

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.

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Diplomado · estás aquíDiplomado en Data Quality y Trazabilidad de Modelos ActuarialesMásterMáster en Ingeniería de Modelos Actuariales con Datos Telemáticos
Horas800 h1900 h
Módulos812
Submódulos80120
Precio890 €7.900 €

Ver Máster en Ingeniería de Modelos Actuariales con Datos Telemáticos

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