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Diplomado en Pricing Dinámico Basado en Datos de Conducción

Sobre nuestro Diplomado en Pricing Dinámico Basado en Datos de Conducción

El diplomado en pricing dinámico basado en datos de conducción de SEIUM es una formación 100 % online de 800 horas, estructurada en 8 módulos y 80 submódulos. Cubre pricing dinámico basado en datos de conducción 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 Pricing Dinámico Basado en Datos de Conducción
Diplomado en Pricing Dinámico Basado en Datos de Conducción
  • 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 del Pricing Dinámico Impulsado por Datos de Conducción

## ¿Qué Aprenderás?

  • Dominio del Pricing Dinámico: Entenderás los fundamentos del pricing dinámico y cómo este método se adapta a las flutuaciones del mercado.
  • Datos de Conducción: Aprenderás a recopilar, analizar y interpretar datos clave para informar tus decisiones de pricing.
  • Estrategias de Pricing Dinámico: Desarrollarás estrategias avanzadas para optimizar precios en tiempo real, maximizando la rentabilidad.
  • Herramientas de Análisis de Datos: Te familiarizarás con las herramientas y tecnologías esenciales para el análisis de datos de pricing, incluyendo software especializado y plataformas de gestión.
  • Implementación Práctica: Adquirirás las habilidades necesarias para implementar y gestionar sistemas de pricing dinámico, adaptándolos a diferentes escenarios y tipos de negocio.

2. Optimización del Pricing Dinámico a través del Análisis de Datos de Conducción

## ¿Qué aprenderás en Optimización del Pricing Dinámico a través del Análisis de Datos de Conducción?

A través de este curso, te sumergirás en las estrategias avanzadas para optimizar el pricing dinámico, aprovechando al máximo el poder del análisis de datos de conducción. Aprenderás a:

1. Comprender y Aplicar Métricas Clave: Identificarás y analizarás las métricas esenciales relacionadas con la conducción, incluyendo la distancia recorrida, el tiempo de trayecto, la velocidad, la aceleración y otros parámetros relevantes.

2. Dominar la Recopilación y Gestión de Datos: Aprenderás las técnicas para recopilar datos de conducción de manera efectiva, incluyendo el uso de sensores, sistemas GPS y otras fuentes de información. También dominarás las estrategias para la gestión, limpieza y organización de grandes volúmenes de datos.

3. Desarrollar Modelos de Análisis Predictivo: Construirás modelos predictivos para anticipar la demanda de productos o servicios basados en el comportamiento de conducción y las tendencias del mercado. Utilizarás técnicas avanzadas de modelado estadístico y aprendizaje automático.

4. Implementar Estrategias de Pricing Dinámico: Diseñarás e implementarás estrategias de pricing dinámico que se adapten a las condiciones cambiantes del mercado y al comportamiento de los clientes. Aprenderás a ajustar los precios en tiempo real para maximizar los ingresos y la rentabilidad.

5. Evaluar y Optimizar el Rendimiento: Monitorearás y evaluarás el rendimiento de las estrategias de pricing dinámico, utilizando métricas clave como el ingreso por unidad, el margen de beneficio y la satisfacción del cliente. Aprenderás a realizar ajustes y optimizaciones continuas para mejorar los resultados.

6. Integrar el Análisis de Datos con Plataformas Tecnológicas: Aprenderás a integrar las soluciones de análisis de datos y pricing dinámico con plataformas tecnológicas existentes, como sistemas CRM, plataformas de comercio electrónico y aplicaciones móviles.

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. Implementación de Estrategias de Precios basadas en Datos de Conducción

4. Implementación de Estrategias de Precios basadas en Datos de Conducción

  • Identificar y analizar fuentes de datos relevantes para la fijación de precios en el sector naval, incluyendo datos históricos de ventas, costos operativos y comportamiento del mercado.
  • Aplicar técnicas de análisis de datos para comprender la elasticidad de la demanda, identificar segmentos de clientes y evaluar el impacto de diferentes estrategias de precios.
  • Desarrollar modelos de precios basados en datos, utilizando herramientas estadísticas y de software para optimizar la rentabilidad y la competitividad.
  • Implementar y monitorear estrategias de precios dinámicas, ajustando los precios en tiempo real en función de la demanda, la competencia y otros factores relevantes.
  • Evaluar el rendimiento de las estrategias de precios, utilizando indicadores clave de rendimiento (KPI) y realizando ajustes según sea necesario para mejorar los resultados.

5. Análisis y Aplicación del Pricing Dinámico en Entornos de Conducción

  • Entender los fundamentos del Pricing Dinámico y su relevancia en la industria naval.
  • Identificar los diferentes tipos de modelos de Pricing Dinámico y sus aplicaciones específicas en la gestión de flotas y servicios marítimos.
  • Analizar datos históricos y en tiempo real para predecir la demanda y optimizar los precios de manera efectiva.
  • Aplicar técnicas de optimización de precios para maximizar los ingresos y la rentabilidad en entornos de conducción naval.
  • Evaluar el impacto del Pricing Dinámico en la satisfacción del cliente y la competitividad del mercado.
  • Utilizar herramientas de software y plataformas tecnológicas para implementar y gestionar estrategias de Pricing Dinámico.
  • Comprender las consideraciones legales y éticas relacionadas con el Pricing Dinámico en el sector naval.
  • Desarrollar habilidades para monitorear y ajustar las estrategias de Pricing Dinámico en función de los resultados y las condiciones del mercado.

6. Estrategias Avanzadas de Pricing Dinámico: Análisis de Datos de Conducción

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 Pricing Dinámico Basado en Datos de Conducción

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Pricing Dinámico Basado en Datos de Conducción

  • Profesionales con experiencia en Pricing que deseen profundizar en el análisis de datos de conducción.
  • Analistas de datos y científicos de datos interesados en aplicar técnicas de Pricing Dinámico.
  • Expertos en inteligencia de negocios (BI) y estrategia de precios que busquen optimizar sus estrategias basadas en datos.
  • Directores y gerentes de departamentos de Pricing, Ventas y Marketing.
  • Consultores y asesores que trabajen en el sector del Pricing y Análisis de Datos.
  • Personas que buscan desarrollar habilidades en el uso de herramientas y tecnologías para el Pricing Dinámico.
  • 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 al Pricing Dinámico y Datos de Conducción (100 h)
  • 1.1. Introducción al Pricing Dinámico: conceptos clave y terminología.
  • 1.2. El papel de los datos de conducción en la toma de decisiones de precios.
  • 1.3. Tipos de datos de conducción relevantes para el pricing dinámico.
  • 1.4. Fuentes de datos de conducción: recopilación y gestión.
  • 1.5. Fundamentos del pricing dinámico: modelos y algoritmos.
  • 1.6. Ventajas y desafíos del pricing dinámico en el sector de la conducción.
  • 1.7. El impacto de la demanda y la oferta en el pricing dinámico.
  • 1.8. Consideraciones éticas y legales en la aplicación del pricing dinámico.
  • 1.9. Ejemplos prácticos de pricing dinámico en diferentes contextos de conducción.
  • 1.10. Introducción a las herramientas y plataformas para el análisis de datos y la implementación del pricing dinámico.
2Pricing Dinámico: Datos de Conducción (100 h)
  • 2.1. Fundamentos del Pricing Dinámico: Introducción a los datos de conducción.
  • 2.2. Recopilación y análisis inicial de datos de conducción.
  • 2.3. Identificación de variables clave para el pricing.
  • 2.4. Introducción a las herramientas de análisis de datos.
  • 2.5. Interpretación de los resultados iniciales y su impacto en el precio.
  • 2.6. Ejemplos prácticos y estudios de caso.
  • 2.7. Consideraciones éticas y de privacidad en la recopilación de datos.
  • 2.8. Creación de informes básicos y presentación de hallazgos.
  • 2.9. Introducción a las métricas de rendimiento clave (KPIs).
  • 2.10. Integración de los datos en sistemas de gestión.
3Estrategias de Precios Dinámicos en Conducción (100 h)
  • 3.1. Fundamentos del Pricing Dinámico: Conceptos Clave y Aplicaciones en Conducción
  • 3.2. Recopilación y Análisis de Datos de Conducción para Pricing Dinámico
  • 3.3. Segmentación de Clientes y Personalización de Precios en Conducción
  • 3.4. Factores que Influyen en la Demanda y su Impacto en el Pricing Dinámico
  • 3.5. Diseño de Modelos de Pricing Dinámico: Metodologías y Herramientas
  • 3.6. Estrategias de Fijación de Precios Basadas en el Comportamiento del Conductor
  • 3.7. Implementación de Estrategias de Pricing Dinámico en Plataformas de Conducción
  • 3.8. Monitorización y Optimización del Pricing Dinámico en Tiempo Real
  • 3.9. Evaluación del Rendimiento y Ajuste de Estrategias de Pricing
  • 3.10. Casos de Estudio: Aplicaciones Exitosas de Pricing Dinámico en la Conducción
4Implementación de Precios con Datos de Conducción (100 h)
  • 4.1. Fundamentos de la Implementación: Recopilación y preparación de datos de conducción
  • 4.2. Selección de Métricas Clave: Identificación de variables relevantes para el pricing
  • 4.3. Diseño del Modelo de Precios: Creación de algoritmos basados en datos de conducción
  • 4.4. Integración de Sistemas: Conexión del modelo con plataformas de precios
  • 4.5. Pruebas y Validaciones: Evaluación del rendimiento del modelo
  • 4.6. Ajustes y Optimización: Refinamiento del modelo basado en resultados
  • 4.7. Implementación en Tiempo Real: Automatización del pricing dinámico
  • 4.8. Monitorización y Reporting: Seguimiento del desempeño y análisis de resultados
  • 4.9. Gestión del Cambio: Adaptación a nuevas variables y datos de conducción
  • 4.10. Cumplimiento y Legalidad: Consideraciones regulatorias y éticas
5Pricing Dinámico: Datos de Conducción. (100 h)
  • 5.1. Fundamentos del Pricing Dinámico y su Aplicación en la Conducción
  • 5.2. Recopilación y Análisis de Datos de Conducción Relevantes
  • 5.3. Variables Clave para el Pricing Dinámico: Demanda, Oferta, y Competencia
  • 5.4. Integración de Datos de Conducción en Sistemas de Pricing
  • 5.5. Herramientas y Tecnologías para el Pricing Dinámico
  • 5.6. Métricas Clave para la Optimización del Pricing Dinámico
  • 5.7. Análisis de Datos Históricos de Conducción y Comportamiento del Cliente
  • 5.8. Ajuste Fino de Precios Basado en el Análisis Predictivo
  • 5.9. Pruebas A/B y Experimentación en Estrategias de Pricing
  • 5.10. Evaluación y Mejora Continua de la Estrategia de Pricing
6Pricing Dinámico: Estrategias Avanzadas con Datos (100 h)
  • 6.1. Introducción a las Estrategias Avanzadas de Pricing Dinámico
  • 6.2. Recopilación y Preparación de Datos de Conducción
  • 6.3. Análisis Avanzado de Datos para Pricing Dinámico
  • 6.4. Modelado Predictivo y Algoritmos de Pricing
  • 6.5. Segmentación de Clientes y Personalización de Precios
  • 6.6. Optimización Continua y Pruebas A/B
  • 6.7. Integración de Factores Externos en el Pricing
  • 6.8. Herramientas y Plataformas para la Implementación
  • 6.9. Casos de Estudio: Aplicaciones Reales y Resultados
  • 6.10. Desafíos y Futuro del Pricing Dinámico
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 pricing dinámico basado en datos de conducción 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 pricing dinámico basado en datos de conducción 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.

ABCD1234560102030405060708realimentaciónPRICING DINÁMICO BASADO EN DATOS DE CONDDIAGRAMA 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

  • Análisis de demanda: Modelado predictivo y segmentación de clientes.
  • Estrategias de precios: Implementación y test A/B en diferentes escenarios.
  • Optimización del pricing: Algoritmos de aprendizaje automático y KPIs clave.
  • Simulación y validación: Plataformas de simulación y análisis de sensibilidad.

  • Análisis de demanda: Modelado predictivo y segmentación de clientes.
  • Estrategias de precios: Implementación y test A/B en diferentes escenarios.
  • Optimización del pricing: Algoritmos de aprendizaje automático y KPIs clave.
  • Simulación y validación: Plataformas de simulación y análisis de sensibilidad.

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  • Optimización del precio: Modelos predictivos; análisis de elasticidad-precio; segmentación de clientes.
  • Pricing dinámico: Implementación de algoritmos; A/B testing; análisis de resultados.
  • Estrategias de precios: Simulación de escenarios; optimización de ingresos; adaptación a la demanda.

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  • Análisis de Datos de Conducción: Modelado predictivo de precios, segmentación de clientes, y simulación de escenarios.
  • Implementación de Precios Dinámicos: Diseño de algoritmos, integración API, monitoreo del rendimiento y optimización A/B testing.

  • Análisis de Datos: Extracción y limpieza de datos de conducción para pricing.
  • Modelado Predictivo: Desarrollo de modelos de precios dinámicos.
  • Implementación: Diseño e implementación de un sistema de precios dinámicos.
  • Pruebas y Optimización: Validación y optimización del modelo de precios.
  • Visualización: Presentación de resultados y métricas clave.

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 Pricing Dinámico Basado en Datos de Conducción

¿Qué es Pricing Dinámico Basado en Datos de Conducción?

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 Pricing Dinámico Basado en Datos de Conducción?

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 Pricing Dinámico Basado en Datos de Conducción?

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 Pricing Dinámico Basado en Datos de Conducción?

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 Pricing Dinámico Basado en Datos de Conducción?

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 Pricing Dinámico Basado en Datos de Conducción 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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Horas800 h300 h
Módulos86
Submódulos8060
Precio890 €545 €

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