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

Diplomado en Integración de IoT en el Ecosistema Asegurador

Sobre nuestro Diplomado en Integración de IoT en el Ecosistema Asegurador

El diplomado en integración de IOT en el ecosistema asegurador de SEIUM es una formación 100 % online de 800 horas, estructurada en 8 módulos y 80 submódulos. Cubre integración de IOT en el ecosistema asegurador 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 Integración de IoT en el Ecosistema Asegurador
Diplomado en Integración de IoT en el Ecosistema Asegurador
  • 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. Integración IoT para Optimizar Operaciones y Prevenir Riesgos en Seguros

  • Comprender la arquitectura y los componentes clave de la Internet de las Cosas (IoT) aplicada al sector asegurador.
  • Identificar y analizar las fuentes de datos generadas por dispositivos IoT (sensores, wearables, etc.) relevantes para la evaluación de riesgos.
  • Aplicar técnicas de análisis de datos y machine learning para predecir y prevenir siniestros en tiempo real.
  • Diseñar e implementar soluciones IoT personalizadas para optimizar la gestión de riesgos en diferentes tipos de seguros (hogar, automóvil, salud, etc.).
  • Utilizar plataformas IoT y herramientas de análisis de datos para monitorear y gestionar el rendimiento de pólizas de seguro.
  • Evaluar y mitigar los riesgos de seguridad y privacidad asociados con la implementación de soluciones IoT en seguros.
  • Explorar casos de uso específicos de IoT en seguros, incluyendo la telemática, la detección temprana de fraudes y la personalización de pólizas.
  • Aprender a integrar datos IoT con sistemas de gestión de seguros (SGS) y otras plataformas tecnológicas existentes.
  • Comprender las regulaciones y normativas relevantes para el uso de IoT en el sector asegurador, incluyendo GDPR y leyes de protección de datos.
  • Desarrollar estrategias para comunicar el valor de las soluciones IoT a clientes y otros stakeholders del sector asegurador.

2. Implementación IoT: Transformando el Sector Asegurador para Mayor Eficiencia y Protección

  • Comprender los fundamentos de IoT (Internet de las Cosas) y su relevancia en el sector asegurador.
  • Explorar las diversas aplicaciones de IoT en la optimización de procesos y la mejora de la eficiencia operativa.
  • Analizar cómo IoT puede transformar la evaluación de riesgos y la suscripción de pólizas, incluyendo el uso de datos en tiempo real.
  • Estudiar el papel de IoT en la prevención de fraudes y la detección de siniestros, fortaleciendo la protección de la aseguradora y sus clientes.
  • Evaluar el impacto de IoT en la personalización de productos y servicios, ofreciendo soluciones más adaptadas a las necesidades individuales.
  • Implementar soluciones IoT en la gestión de reclamaciones, agilizando el proceso y mejorando la satisfacción del cliente.
  • Analizar la importancia de la seguridad de los datos y la privacidad en la implementación de soluciones IoT, incluyendo la protección contra ciberataques.
  • Explorar las tendencias futuras de IoT en el sector asegurador y su potencial para la innovación y el crecimiento.

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. Estrategias IoT para la Innovación y el Crecimiento en el Sector Asegurador

4. Estrategias IoT para la Innovación y el Crecimiento en el Sector Asegurador

  • Comprender el potencial de IoT para transformar el modelo de negocio de las aseguradoras.
  • Identificar y analizar casos de uso específicos de IoT en seguros (seguro de vehículos, salud conectada, hogar inteligente, etc.).
  • Evaluar la infraestructura tecnológica necesaria para implementar soluciones IoT (sensores, conectividad, plataformas de datos, etc.).
  • Dominar las técnicas de análisis de datos generados por dispositivos IoT para la evaluación de riesgos y la personalización de pólizas.
  • Aplicar estrategias de ciberseguridad para proteger los datos sensibles recopilados por dispositivos IoT.
  • Desarrollar modelos de negocio basados en IoT, incluyendo la tarificación basada en el uso, la prevención de fraudes y la mejora de la experiencia del cliente.
  • Explorar las implicaciones regulatorias y éticas relacionadas con el uso de IoT en el sector asegurador.
  • Crear y evaluar prototipos de soluciones IoT aplicadas a seguros, utilizando herramientas y plataformas específicas.
  • Diseñar estrategias de implementación de IoT a gran escala, considerando la escalabilidad, la interoperabilidad y la integración con sistemas existentes.
  • Analizar el impacto de IoT en la competitividad y el crecimiento de las empresas aseguradoras, incluyendo la identificación de nuevas oportunidades de mercado.

5. Dominio de IoT: Estrategias Clave para la Revolución Aseguradora

5. Dominio de IoT: Estrategias Clave para la Revolución Aseguradora

  • Comprender los fundamentos de IoT y su impacto en el sector asegurador.
  • Identificar y analizar las principales tendencias y tecnologías de IoT aplicables a seguros.
  • Desarrollar estrategias para la implementación de dispositivos y sensores IoT en diferentes áreas de la aseguradora.
  • Utilizar datos de IoT para la evaluación de riesgos, la personalización de pólizas y la mejora de la experiencia del cliente.
  • Explorar casos de uso prácticos de IoT en seguros, como telemetría en vehículos, monitoreo de salud y detección de fugas de agua.
  • Aprender a gestionar y analizar grandes volúmenes de datos generados por dispositivos IoT.
  • Evaluar los aspectos de seguridad y privacidad relacionados con la implementación de IoT en el ámbito asegurador.
  • Diseñar modelos de negocio innovadores basados en IoT, como seguros basados en el uso y la prevención de riesgos.
  • Comprender el marco regulatorio y las consideraciones legales relevantes para la utilización de IoT en seguros.
  • Desarrollar habilidades para liderar la transformación digital en el sector asegurador a través de la adopción de IoT.

6. IoT en Seguros: Conectando Datos para Personalización y Valor Agregado

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 Integración de IoT en el Ecosistema Asegurador

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Integración de IoT en el Ecosistema Asegurador

  • Profesionales del sector asegurador con interés en la implementación y gestión de soluciones IoT.
  • Analistas de datos y especialistas en tecnología que deseen ampliar sus conocimientos en el ámbito del seguro.
  • Ejecutivos y tomadores de decisiones en empresas aseguradoras que busquen entender el impacto de IoT en sus modelos de negocio.
  • Profesionales con experiencia en áreas como suscripción, gestión de siniestros y atención al cliente, que busquen optimizar sus procesos mediante la integración de IoT.
  • 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 IoT y el Sector Asegurador (100 h)
  • 1.1. El panorama actual del sector asegurador y sus desafíos.
  • 1.2. Introducción a Internet de las Cosas (IoT): conceptos y fundamentos.
  • 1.3. Potencial de IoT para transformar la industria aseguradora.
  • 1.4. Beneficios clave de la integración de IoT en seguros.
  • 1.5. Ejemplos de aplicaciones de IoT en el sector asegurador (seguros de automóviles, hogar, salud, etc.).
  • 1.6. Impacto de IoT en la experiencia del cliente y la eficiencia operativa.
  • 1.7. Marco regulatorio y consideraciones éticas sobre el uso de IoT en seguros.
  • 1.8. Tendencias futuras y el futuro de IoT en la industria aseguradora.
  • 1.9. Estudio de casos: ejemplos exitosos de implementación de IoT en seguros.
  • 1.10. Preguntas y respuestas sobre el módulo.
2IoT: Implementación Estratégica en Seguros (100 h)
  • 2.1. Fundamentos de la Implementación IoT en Seguros: Arquitectura y Componentes
  • 2.2. Selección de Plataformas IoT para el Sector Asegurador
  • 2.3. Diseño de Estrategias de Implementación IoT: Casos de Uso Específicos
  • 2.4. Integración de Dispositivos IoT: Sensores, Wearables y Actuadores
  • 2.5. Seguridad y Privacidad en la Implementación IoT: Protección de Datos
  • 2.6. Análisis de Datos IoT: Métricas Clave para la Toma de Decisiones
  • 2.7. Modelado de Riesgos con Datos IoT: Predicción y Prevención
  • 2.8. Implementación de IoT en Pólizas de Seguros: Ejemplos Prácticos
  • 2.9. Gestión del Cambio y Adopción de IoT en Aseguradoras
  • 2.10. Medición del Retorno de la Inversión (ROI) en Proyectos IoT
3Innovación en Seguros: IoT en la Industria (100 h)
  • 3.1. Introducción a IoT en Seguros: Fundamentos y conceptos clave
  • 3.2. Arquitectura IoT para Seguros: Dispositivos, plataformas y conectividad
  • 3.3. Recopilación de Datos IoT: Sensores, fuentes y métodos de adquisición
  • 3.4. Análisis de Datos IoT: Técnicas y herramientas para el procesamiento de datos
  • 3.5. Aplicaciones IoT en Seguros: Casos de uso y ejemplos prácticos
  • 3.6. IoT y la Experiencia del Cliente: Personalización y nuevos servicios
  • 3.7. IoT y la Gestión de Riesgos: Prevención y mitigación de fraudes
  • 3.8. Seguridad y Privacidad en IoT para Seguros: Protección de datos sensibles
  • 3.9. Marco Regulatorio de IoT en Seguros: Cumplimiento y consideraciones legales
  • 3.10. Tendencias Futuras de IoT en Seguros: Innovaciones y oportunidades
4Estrategias IoT para la Innovación en Seguros (100 h)
  • 4.1. Identificación de oportunidades de innovación IoT en seguros
  • 4.2. Desarrollo de estrategias de recolección de datos IoT
  • 4.3. Diseño de modelos de análisis de datos IoT
  • 4.4. Implementación de soluciones IoT para la personalización de seguros
  • 4.5. Integración de IoT en la gestión de riesgos y siniestros
  • 4.6. Estrategias de ciberseguridad para dispositivos y datos IoT
  • 4.7. Aplicación de IoT en la optimización de la experiencia del cliente
  • 4.8. Desarrollo de nuevos productos y servicios basados en IoT
  • 4.9. Medición y evaluación del impacto de las soluciones IoT
  • 4.10. Escalabilidad y sostenibilidad de las implementaciones IoT
5IoT: Dominando la Revolución en Seguros (100 h)
  • 5.1. Fundamentos de IoT en la Industria Aseguradora
  • 5.2. Arquitectura de IoT para Seguros: Componentes y Tecnologías Clave
  • 5.3. Recopilación y Análisis de Datos: Sensores y Plataformas IoT
  • 5.4. Aplicaciones de IoT: Casos de Uso en Seguros de Automóviles
  • 5.5. Aplicaciones de IoT: Casos de Uso en Seguros de Hogar y Salud
  • 5.6. Gestión de Riesgos con IoT: Prevención y Mitigación de Siniestros
  • 5.7. Personalización y Experiencia del Cliente: IoT en Seguros
  • 5.8. Seguridad y Privacidad de Datos en IoT: Desafíos y Soluciones
  • 5.9. Marco Regulatorio y Cumplimiento en IoT para Seguros
  • 5.10. Tendencias Futuras: El Impacto de IoT en la Evolución de los Seguros
6IoT en Seguros: Personalización y Valor (100 h)
  • 6.1. Recopilación de Datos IoT: Fuentes y Tipos Relevantes para Seguros
  • 6.2. Análisis de Datos: Métodos y Herramientas para la Inteligencia Predictiva
  • 6.3. Personalización de Pólizas: Ajuste de Coberturas Basado en Datos IoT
  • 6.4. Valor Agregado: Servicios y Beneficios Impulsados por IoT en Seguros
  • 6.5. Experiencia del Cliente: Interacción y Comunicación a través de Dispositivos Conectados
  • 6.6. Modelado de Riesgos: Evaluación y Mitigación con Información IoT
  • 6.7. Optimización de Precios: Estrategias de Tarificación Dinámica y Personalizada
  • 6.8. Monitoreo Remoto: Detección Temprana de Siniestros y Prevención de Pérdidas
  • 6.9. Cumplimiento Normativo: Consideraciones de Privacidad y Seguridad de Datos IoT
  • 6.10. Estudio de Caso: Implementación Exitosa de IoT para la Personalización en Seguros
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
8Métodos y herramientas de análisis (100 h)
  • 8.1. Planteamiento del modelo: hipótesis y simplificaciones
  • 8.2. Selección de herramientas y entorno de trabajo
  • 8.3. Preparación de los datos de partida
  • 8.4. Flujo de trabajo y buenas prácticas de modelado
  • 8.5. Discretización y preparación del caso
  • 8.6. Condiciones de contorno y casos de carga
  • 8.7. Control de convergencia y verificación numérica
  • 8.8. Análisis de sensibilidad y estudio paramétrico
  • 8.9. Automatización y reutilización de modelos
  • 8.10. Ejercicio: montaje de un modelo base
  • 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 integración de IOT en el ecosistema asegurador 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 integración de IOT en el ecosistema asegurador 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

Qué hay dentro del sistema electrónico

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

ABCD123456contorno de placaINTEGRACIÓN DE IOT EN EL ECOSISTEMA ASEGVISTA SUPERIOR · PLACASEIUMESC. S/E12345678

Microcontrolador

Núcleo, periféricos, memoria y el presupuesto de tiempo de cada tarea.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Alimentación

Reguladores, rizado, arranque y el consumo en cada modo de funcionamiento.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Sensores y acondicionamiento

Del fenómeno físico al número: ganancia, filtrado, offset y resolución.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Buses y comunicaciones

I2C, SPI, CAN o Ethernet: topología, integridad de señal y gestión de errores.

Se trabaja en el Módulo 7 del plan de estudios.

Firmware

Planificación de tareas, interrupciones, tiempo real y actualización en campo.

Se trabaja en el Módulo 8 del plan de estudios.

Diseño de PCB

Apilado, planos, retornos de corriente y la colocación que evita problemas.

Se trabaja en el Módulo 4 del plan de estudios.

EMC y ensayos

Emisiones e inmunidad, ESD y la preparación de la campaña de ensayo.

Se trabaja en el Módulo 8 del plan de estudios.

Marcado y cumplimiento

Directivas aplicables, expediente técnico y declaración de conformidad.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

IPC-2221 e IPC-A-610

Diseño de circuitos impresos y criterios de aceptación de los conjuntos electrónicos.

IEC 61000

Compatibilidad electromagnética: emisiones, inmunidad y ensayos aplicables.

IEC 61508

Seguridad funcional de los sistemas programables y nivel de integridad SIL.

MISRA C

Reglas de codificación para software embebido en aplicaciones críticas.

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

  • Seguros IoT: Plataforma de análisis predictivo con datos de sensores para optimizar pólizas y reducir fraudes.
  • Integración: Desarrollo de interfaz para la recopilación, el análisis y la aplicación de datos conectados en tiempo real.
  • Personalización: Implementación de soluciones IoT para ofrecer pólizas personalizadas basadas en el comportamiento del cliente.
  • Riesgos: Modelado de riesgos con datos IoT para mejorar la suscripción y la gestión de siniestros.

  • Seguros IoT: Plataforma de análisis predictivo con datos de sensores para optimizar pólizas y reducir fraudes.
  • Integración: Desarrollo de interfaz para la recopilación, el análisis y la aplicación de datos conectados en tiempo real.
  • Personalización: Implementación de soluciones IoT para ofrecer pólizas personalizadas basadas en el comportamiento del cliente.
  • Riesgos: Modelado de riesgos con datos IoT para mejorar la suscripción y la gestión de siniestros.

  • IoT para Seguros: Recopilación y análisis de datos IoT; personalización de pólizas; prevención de fraudes.
  • Plataforma IoT: Diseño e implementación de una plataforma IoT segura y escalable para el sector asegurador.
  • Analítica predictiva: Modelado predictivo para la evaluación de riesgos; optimización de precios y detección de siniestros.

  • IoT para Seguros: Análisis de datos de dispositivos conectados (sensores, wearables).
  • Prevención de Riesgos: Modelado predictivo para identificar y mitigar fraudes y siniestros.
  • Personalización de Pólizas: Desarrollo de ofertas basadas en el comportamiento y perfil del cliente.

  • IoT en Seguros: Recopilación y análisis de datos para prevención de fraudes, personalización de pólizas y optimización de la gestión de riesgos.

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 Integración de IoT en el Ecosistema Asegurador

¿Qué es Integración de IoT en el Ecosistema Asegurador?

Es una especialidad propia de la electrónica y los sistemas embebidos. 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 Integración de IoT en el Ecosistema Asegurador?

Contratan sobre todo fabricantes de producto, laboratorios de ensayo e ingenierías de desarrollo. 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 Integración de IoT en el Ecosistema Asegurador?

Las de referencia son IPC-2221 e IPC-A-610, IEC 61000, IEC 61508, 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 Integración de IoT en el Ecosistema Asegurador?

En el día a día se trabaja con herramientas de diseño electrónico y de PCB, analizadores y cámaras de ensayo de compatibilidad electromagnética. 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 Integración de IoT en el Ecosistema Asegurador?

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 Integración de IoT en el Ecosistema Asegurador 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.

Compara antes de decidir

Esta formación frente a otra del catálogo

Diplomado · estás aquíDiplomado en Integración de IoT en el Ecosistema AseguradorCursoCurso de Integración de reaseguro con IoT y Big Data
Horas800 h300 h
Módulos86
Submódulos8060
Precio890 €545 €

Ver Curso de Integración de reaseguro con IoT y Big Data

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.