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Diplomado en Modelos de Valor Residual para Vehículos

Sobre nuestro Diplomado en Modelos de Valor Residual para Vehículos

El diplomado en modelos de valor residual para vehículos de SEIUM es una formación 100 % online de 800 horas, estructurada en 8 módulos y 80 submódulos. Cubre modelos de valor residual para vehículos 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 Modelos de Valor Residual para Vehículos
Diplomado en Modelos de Valor Residual para Vehículos
  • 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

1. Dominio de Modelos de Valor Residual para la Maximización del Valor Vehicular

  • Entender los fundamentos de la metodología de los Modelos de Valor Residual (MVR) aplicados a vehículos.
  • Identificar y analizar los factores clave que influyen en el valor de un vehículo a lo largo del tiempo, incluyendo depreciación, desgaste y obsolescencia.
  • Dominar las técnicas de evaluación del valor residual, considerando el impacto de diferentes atributos del vehículo (marca, modelo, kilometraje, estado de conservación, etc.).
  • Aplicar modelos matemáticos y herramientas de análisis para predecir el valor residual de los vehículos con alta precisión.
  • Evaluar el impacto de las estrategias de mantenimiento y reparación en el valor residual del vehículo.
  • Comprender el papel del valor residual en las decisiones de compra, leasing y financiación de vehículos.
  • Analizar las tendencias del mercado y su influencia en el valor residual de los vehículos.
  • Utilizar software especializado para simular y proyectar el valor residual de diferentes tipos de vehículos.
  • Desarrollar estrategias para maximizar el valor residual de los vehículos, incluyendo recomendaciones para el mantenimiento, la elección de modelos y la gestión del ciclo de vida.
  • Aplicar los conocimientos adquiridos en casos prácticos y estudios de caso para tomar decisiones informadas sobre la gestión del valor vehicular.

2. Desarrollo de Estrategias de Valor Residual: Análisis Predictivo y Optimización Vehicular

## ¿Qué Aprenderás?

1. Dominarás el análisis de la valorización residual de activos vehiculares a través de técnicas avanzadas.

* Entenderás los modelos de depreciación y su impacto en la valoración.
* Aprenderás a aplicar el análisis de sensibilidad y escenarios para predecir el valor futuro.
* Te especializarás en la evaluación del ciclo de vida útil del vehículo y su influencia en el valor residual.
* Utilizarás herramientas de software especializadas en valoración y análisis predictivo.
* Desarrollarás estrategias de optimización para maximizar el valor residual a lo largo del tiempo.

2. Profundizarás en el análisis predictivo aplicado a la valoración.

* Utilizarás modelos estadísticos y de *machine learning* para predecir el valor residual.
* Analizarás datos de mercado y tendencias del sector automotriz.
* Integrarás datos de mantenimiento y rendimiento vehicular para mejorar la precisión de las predicciones.
* Aprenderás a validar y afinar tus modelos predictivos.
* Evaluarás el impacto de factores externos (políticas gubernamentales, cambios tecnológicos) en el valor residual.

3. Optimizarás la gestión vehicular para aumentar el valor residual.

* Implementarás estrategias de mantenimiento preventivo y correctivo.
* Analizarás el impacto de las modificaciones y mejoras en el vehículo.
* Optimizarás la selección de componentes y repuestos.
* Desarrollarás planes de reciclaje y gestión de fin de vida útil.
* Te enfocarás en la eficiencia operativa y la reducción de costos para maximizar la rentabilidad.

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.

1. Implementación de Modelos de Valor Residual para la Rentabilidad Vehicular

  • Comprender y aplicar los fundamentos de la evaluación del valor residual en vehículos.
  • Analizar las variables clave que impactan en la depreciación de los activos vehiculares.
  • Desarrollar modelos predictivos para estimar el valor residual en diferentes escenarios.
  • Utilizar herramientas y técnicas para la optimización de la rentabilidad vehicular basada en el valor residual.
  • Evaluar el impacto de factores como el kilometraje, el mantenimiento y las condiciones del mercado en el valor residual.
  • Interpretar y aplicar los resultados de los modelos de valor residual para la toma de decisiones financieras.
  • Identificar oportunidades para mejorar la gestión de flotas y maximizar el retorno de la inversión.

5. Maestría en Valor Residual: Predicción, Análisis y Optimización de Activos Vehiculares

5. Maestría en Valor Residual: Predicción, Análisis y Optimización de Activos Vehiculares

  • Comprender los fundamentos del valor residual y su impacto en la gestión de activos vehiculares.
  • Dominar técnicas de modelado y predicción del valor residual utilizando datos históricos y análisis predictivo.
  • Analizar factores clave que influyen en el valor residual, como la marca, el modelo, el kilometraje, el estado del vehículo y las tendencias del mercado.
  • Aplicar métodos estadísticos y econométricos para evaluar el valor residual y optimizar las decisiones de compra, venta y arrendamiento de vehículos.
  • Utilizar software especializado para el análisis del valor residual y la generación de informes.
  • Desarrollar estrategias para la optimización del valor residual, incluyendo el mantenimiento preventivo, la gestión de flotas y la renovación de activos.
  • Evaluar el impacto de las nuevas tecnologías y tendencias del mercado en el valor residual de los vehículos.
  • Aplicar el análisis del valor residual en la toma de decisiones financieras y estratégicas.
  • Comprender las regulaciones y normativas relevantes en la gestión del valor residual de activos vehiculares.
  • Realizar estudios de caso y proyectos prácticos para aplicar los conocimientos adquiridos y desarrollar habilidades de análisis y optimización.

6. Modelado de Valor Residual: Predicción, Análisis y Optimización del Valor Vehicular

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 Modelos de Valor Residual para Vehículos

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Modelos de Valor Residual para Vehículos

  • Graduados/as en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o afines.
  • Profesionales de OEM, MRO, consultoría, centros tecnológicos y empresas relacionadas con el sector automotriz.
  • Especialistas en áreas como gestión de flotas, análisis de datos, tasación de vehículos, y finanzas automotrices que deseen fortalecer su conocimiento en modelos de valor residual.
  • Analistas de mercado, consultores y profesionales de leasing y renting que buscan optimizar la evaluación y gestión del valor de los vehículos.

Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de matemáticas financieras y estadística; capacidad de análisis y manejo de datos. El curso se imparte en ES/EN.

  • 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

1Dominio de Modelos de Valor Residual (100 h)
  • 1.1. Módulo 1 — Dominio de Modelos de Valor Residual
  • 1.2. Fundamentos del Valor Residual: Definición y Componentes Clave
  • 1.3. Factores Influyentes en el Valor Residual: Análisis Detallado
  • 1.4. Modelos de Valor Residual: Tipos y Metodologías
  • 1.5. Recopilación y Análisis de Datos para Modelos de Valor Residual
  • 1.6. Aplicación de Modelos de Valor Residual: Casos Prácticos
  • 1.7. Evaluación de la Precisión y Fiabilidad de los Modelos
  • 1.8. Optimización de Modelos de Valor Residual
  • 1.9. Herramientas y Software para el Análisis de Valor Residual
  • 1.10. Consideraciones Regulatorias y Legales
2Maximización del Valor Vehicular (100 h)
  • 2.1. Fundamentos de los Modelos de Valor Residual
  • 2.2. Factores que Influyen en el Valor Vehicular
  • 2.3. Análisis de Datos Históricos y Tendencias del Mercado
  • 2.4. Técnicas de Predicción del Valor Residual
  • 2.5. Metodología para la Selección y Aplicación de Modelos
  • 2.6. Diseño de Estrategias para la Maximización del Valor
  • 2.7. Impacto de la Marca y Modelo en el Valor Residual
  • 2.8. Casos de Estudio: Aplicaciones Reales
  • 2.9. Análisis Predictivo del Valor Residual: Metodología y Herramientas
  • 2.10. Factores Clave en la Predicción del Valor: Mercado, Uso, Mantenimiento
3Valor Residual: Gestión del Ciclo Vehicular (100 h)
  • 3.1. Estrategias de Valor Residual en el Ciclo de Vida Vehicular
  • 3.2. Análisis Predictivo del Valor Residual
  • 3.3. Optimización del Valor Residual: Técnicas Avanzadas
  • 3.4. Modelado de Valor Residual para la Gestión de Activos
  • 3.5. Impacto del Valor Residual en la Rentabilidad Vehicular
  • 3.6. Implementación de Modelos de Valor Residual
  • 3.7. Análisis del Ciclo de Vida y Valor Residual
  • 3.8. Estrategias para Maximizar el Valor Residual
  • 3.9. Valoración de Activos Vehiculares: Enfoque en el Valor Residual
  • 3.10. Estudio de Casos: Aplicación Práctica del Valor Residual
4Rentabilidad y Valor Residual en Vehículos (100 h)
  • 4.1. Implementación de Modelos de Valor Residual: Fundamentos y Metodologías
  • 4.2. Análisis de Datos y Variables Clave en la Predicción del Valor Residual
  • 4.3. Estrategias de Gestión del Ciclo de Vida Vehicular y su Impacto en el Valor
  • 4.4. Aplicación de Modelos de Valor Residual en la Selección y Adquisición de Flotas
  • 4.5. Evaluación de Riesgos y Oportunidades en la Valoración Vehicular
  • 4.6. Optimización de Costos y Rentabilidad a Través del Valor Residual
  • 4.7. Integración de Modelos de Valor Residual en Decisiones de Desinversión
  • 4.8. Análisis Comparativo de Diferentes Modelos de Valor Residual
  • 4.9. Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas y Resultados
  • 4.10. Herramientas y Tecnologías para la Gestión del Valor Residual
5Modelos de Valor Residual: Fundamentos y Aplicaciones (100 h)
  • 5.1. Introducción a los Modelos de Valor Residual (MVR)
  • 5.2. Componentes Clave de un MVR
  • 5.3. Factores que Influyen en el Valor Residual
  • 5.4. Aplicaciones de los MVR en la Industria Automotriz
  • 5.5. Métodos de Cálculo del Valor Residual
  • 5.6. Técnicas de Predicción del Valor Vehicular
  • 5.7. Análisis de Datos para la Optimización del Valor
  • 5.8. Modelos Estadísticos y su Aplicación
  • 5.9. Estrategias para Maximizar el Valor Residual
  • 5.10. Implementación de Estrategias de Optimización
6Modelado Predictivo del Valor Vehicular (100 h)
  • 6.1. Fundamentos del Valor Residual: Definición y Componentes Clave
  • 6.2. Factores Determinantes del Valor Residual: Análisis Profundo
  • 6.3. Construcción de Modelos Predictivos: Metodologías y Técnicas
  • 6.4. Recopilación y Análisis de Datos para la Predicción del Valor
  • 6.5. Validación y Ajuste de Modelos de Valor Residual
  • 6.6. Aplicaciones Prácticas: Casos de Estudio y Ejemplos Reales
  • 6.7. Integración de Modelos en la Toma de Decisiones
  • 6.8. Herramientas y Software para el Análisis del Valor Residual
  • 6.9. Tendencias Futuras y Desafíos en el Modelado del Valor Vehicular
  • 6.10. Evaluación del Impacto de los Modelos en la Rentabilidad
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 modelos de valor residual para vehículos 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 modelos de valor residual para vehículos 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 vehículo

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

ABCD123456batallapaquete de bateriaMODELOS DE VALOR RESIDUAL PARA VEHÍCULOSVISTA LATERAL · VEHÍCULOSEIUMESC. S/E12345678

Tren motriz

Motor térmico o eléctrico, reductora y transmisión: de dónde sale el par y cómo llega a la rueda.

Se trabaja en el Módulo 3 del plan de estudios.

Batería y alta tensión

Celdas, módulos, BMS, refrigeración y protecciones del bus de alta tensión.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Electrónica de potencia

Inversor y convertidores DC/DC: conmutación, pérdidas, térmica y compatibilidad electromagnética.

Se trabaja en el Módulo 6 del plan de estudios.

Arquitectura E/E y ECUs

Unidades de control, buses CAN y Ethernet de automoción, y el reparto de funciones entre ellas.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Sensores y percepción

Cámaras, radar, lidar e inerciales: qué miden, con qué incertidumbre y cómo se fusionan.

Se trabaja en el Módulo 8 del plan de estudios.

Chasis y suspensión

Rigideces, geometría, cinemática y el compromiso entre confort y comportamiento dinámico.

Se trabaja en el Módulo 5 del plan de estudios.

Frenos y seguridad activa

Reparto de frenada, ABS y ESP, frenada regenerativa y la cadena de seguridad funcional.

Se trabaja en el Módulo 7 del plan de estudios.

Homologación

Reglamentos UNECE, ensayos de tipo y el expediente que convierte un prototipo en un vehículo vendible.

Se trabaja en el Módulo 2 del plan de estudios.

Marco de referencia

Normas y estándares que vas a manejar

ISO 26262

Seguridad funcional en automoción: análisis de peligros, ASIL y reparto de requisitos de seguridad.

ISO 21434

Ciberseguridad del vehículo a lo largo de su ciclo de vida.

Reglamentos UNECE

Homologación de tipo por sistemas: qué se ensaya y con qué criterio de aceptación.

IATF 16949

Sistema de calidad de la cadena de suministro de automoción.

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

  • Valor Residual Predictivo: Modelos ML (regresión, árboles), datos mercado, análisis sensibilidad, optimización cartera vehicular.
  • Gestión Ciclo Vida: Estrategias leasing/renting, impacto depreciación, análisis riesgo/rentabilidad, decisiones inversión.
  • Optimización Rentabilidad: Análisis precios, negociación, estrategias salida, maximización retorno inversión vehículos.

  • Valor Residual Predictivo: Modelos ML (regresión, árboles), datos mercado, análisis sensibilidad, optimización cartera vehicular.
  • Gestión Ciclo Vida: Estrategias leasing/renting, impacto depreciación, análisis riesgo/rentabilidad, decisiones inversión.
  • Optimización Rentabilidad: Análisis precios, negociación, estrategias salida, maximización retorno inversión vehículos.

  • Análisis y Predicción del Valor Residual: Modelado predictivo del valor de flota vehicular.
  • Optimización del Valor Residual: Estrategias para maximizar el retorno de inversión.
  • Implementación de Modelos: Desarrollo de software y análisis de datos para toma de decisiones.
  • Gestión del Ciclo de Vida: Estrategias para maximizar el valor a largo plazo.

  • Valor Residual Predictivo: Modelado avanzado; algoritmos ML; optimización de activos.
  • Análisis Estratégico: Gestión del ciclo de vida; rentabilidad vehicular; análisis de mercado.
  • Implementación Práctica: Valoración; estrategias de optimización; maximización del valor.

  • Valoración Vehicular: Modelos predictivos y análisis de datos del ciclo de vida.
  • Optimización del Valor: Estrategias de valor residual para maximizar la rentabilidad.
  • Gestión de Activos: Implementación de modelos para el análisis de ciclo de vida.

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 Modelos de Valor Residual para Vehículos

¿Qué es Modelos de Valor Residual para Vehículos?

Es una especialidad propia de el sector de automoción. 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 Modelos de Valor Residual para Vehículos?

Contratan sobre todo fabricantes, proveedores de primer nivel, equipos de competición y servicios de homologación. 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 Modelos de Valor Residual para Vehículos?

Las de referencia son ISO 26262, ISO 21434, Reglamentos UNECE, 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 Modelos de Valor Residual para Vehículos?

En el día a día se trabaja con herramientas de simulación multicuerpo y de sistemas, bancos de ensayo y equipos de adquisición y telemetría. 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 Modelos de Valor Residual para Vehículos?

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 Modelos de Valor Residual para Vehículos 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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Esta formación frente a otra del catálogo

Diplomado · estás aquíDiplomado en Modelos de Valor Residual para VehículosMásterMáster en Ingeniería de Riesgo de Autonomía y Responsabilidad Civil de Vehículos Autónomos
Horas800 h1900 h
Módulos812
Submódulos80120
Precio1.090 €7.900 €

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