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

Diplomado en Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos

Sobre nuestro Diplomado en Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos

El diplomado en técnicas de modelización de precios basadas en datos de SEIUM es una formación 100 % online de 800 horas, estructurada en 8 módulos y 80 submódulos. Cubre técnicas de modelización de precios basadas en datos 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 Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos
Diplomado en Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos
  • 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 de Modelado de Precios Data-Driven: Técnicas Avanzadas

  • Identificar y aplicar metodologías avanzadas para la recopilación, limpieza y transformación de datos relevantes para el modelado de precios.
  • Construir modelos predictivos de precios utilizando técnicas de *machine learning* como regresión lineal, árboles de decisión, *random forests* y redes neuronales.
  • Evaluar el rendimiento de los modelos de precios utilizando métricas clave como el error cuadrático medio (MSE), el error absoluto medio (MAE) y el coeficiente de determinación (R-cuadrado).
  • Optimizar modelos de precios para mejorar su precisión y capacidad de generalización, incluyendo la selección de características, ajuste de hiperparámetros y validación cruzada.
  • Interpretar y comunicar los resultados de los modelos de precios de manera efectiva, incluyendo la identificación de los principales impulsores de precios y la elaboración de informes y visualizaciones de datos.
  • Integrar datos externos, como información económica, tendencias del mercado y sentimiento del consumidor, para mejorar la precisión de los modelos de precios.
  • Aplicar técnicas de modelado de precios a diferentes escenarios y sectores, como bienes raíces, comercio electrónico, mercados financieros y servicios.
  • Automatizar el proceso de modelado de precios para optimizar el flujo de trabajo y facilitar la toma de decisiones en tiempo real.
  • Utilizar herramientas y plataformas especializadas en modelado de precios, como Python con bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.
  • Adaptar los modelos de precios a las necesidades específicas de cada empresa y cliente, considerando las características de los productos, servicios y mercados relevantes.

2. Modelado de Precios Data-Driven: Técnicas Avanzadas y Aplicaciones Estratégicas

  • Dominar los fundamentos de la modelización de precios basada en datos (Data-Driven Pricing).
  • Identificar y comprender las variables clave que influyen en los precios de productos y servicios.
  • Aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos para segmentar el mercado y comprender el comportamiento del cliente.
  • Construir modelos predictivos de precios utilizando algoritmos de aprendizaje automático (machine learning).
  • Optimizar estrategias de precios en función de la demanda, la competencia y los costos.
  • Analizar y evaluar el impacto de diferentes estrategias de precios en la rentabilidad y el rendimiento del negocio.
  • Utilizar herramientas y plataformas de modelado de precios, incluyendo software especializado.
  • Implementar pruebas A/B y experimentos para optimizar y validar las estrategias de precios.
  • Desarrollar dashboards y reportes para monitorear y comunicar el rendimiento de los precios.
  • Integrar el modelado de precios en la estrategia general de la empresa.

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. Modelado de Precios Basado en Datos: Estrategias y Aplicaciones Prácticas

4. Modelado de Precios Basado en Datos: Estrategias y Aplicaciones Prácticas

  • Comprender los principios del modelado de precios basado en datos y su relevancia en la toma de decisiones estratégicas.
  • Explorar diversas fuentes de datos para el análisis de precios, incluyendo datos internos, externos y de mercado.
  • Aprender técnicas de limpieza, transformación y preparación de datos para el modelado de precios.
  • Dominar el uso de modelos de regresión para predecir precios, incluyendo regresión lineal, regresión múltiple y regresión logística.
  • Aplicar modelos de machine learning avanzados, como árboles de decisión, random forests y redes neuronales, para el modelado de precios.
  • Analizar la elasticidad precio de la demanda y su impacto en las estrategias de precios.
  • Segmentar clientes y productos para optimizar las estrategias de precios.
  • Desarrollar estrategias de precios dinámicas y personalizadas basadas en datos.
  • Evaluar y validar los modelos de precios utilizando métricas de rendimiento relevantes.
  • Implementar y monitorear modelos de precios en entornos de negocios reales.
  • Identificar y mitigar los riesgos asociados con el modelado de precios basado en datos.
  • Comunicar eficazmente los resultados y recomendaciones de los modelos de precios a las partes interesadas.

5. Modelado de Precios con Datos: Análisis y Estrategias Data-Driven

5. Modelado de Precios con Datos: Análisis y Estrategias Data-Driven

  • Comprender los fundamentos del modelado de precios basado en datos.
  • Dominar técnicas de análisis de datos para la identificación de factores clave que influyen en los precios.
  • Aprender a construir modelos de precios predictivos utilizando diferentes algoritmos de aprendizaje automático.
  • Utilizar herramientas y software de análisis de datos para el modelado de precios.
  • Evaluar y validar modelos de precios para asegurar su precisión y fiabilidad.
  • Desarrollar estrategias de precios data-driven para optimizar la rentabilidad y la competitividad.
  • Analizar el impacto de las decisiones de precios en los resultados financieros.
  • Explorar aplicaciones del modelado de precios en diferentes sectores y mercados.

6. Modelado de Precios Data-Driven: Análisis y Estrategias para el Éxito

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 Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos

  • Graduados/as en Ingeniería, Economía, Finanzas, Estadística o carreras afines que deseen especializarse en modelización de precios.
  • Profesionales de bancos, aseguradoras, firmas de inversión, consultoras financieras y empresas de análisis de datos.
  • Analistas de datos, actuarios, economistas y perfiles cuantitativos (quants) que busquen profundizar sus conocimientos en técnicas avanzadas de modelización.
  • Cualquier persona con interés en el análisis de datos financieros y conocimientos básicos de programación (Python o similar) que desee desarrollar una carrera en el ámbito de la modelización de precios.

Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de matemáticas financieras, estadística y programación; ES/EN B2+/C1. Se proporcionan recursos adicionales para nivelar conocimientos.

  • Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
  • Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
  • TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
  • Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
  • Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
  • Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.

8 módulos · 80 submódulos · 800 horas

1Introducción al Modelado de Precios Data-Driven (100 h)
  • 1.1. 1 Fundamentos del Data-Driven Pricing: ¿Qué es y por qué importa?
  • 1.2. 2 Recopilación y Limpieza de Datos: Fuentes, técnicas y mejores prácticas.
  • 1.3. 3 Métricas Clave en Pricing: KPIs esenciales y su interpretación.
  • 1.4. 4 Introducción a la Regresión: Modelado predictivo y análisis de datos.
  • 1.5. 5 Análisis de Datos Descriptivo: Visualización y resumen de información.
  • 1.6. 6 El Impacto del Precio en la Demanda: Elasticidad y sensibilidad al precio.
  • 1.7. 7 Segmentación de Clientes: Identificación de grupos y análisis de comportamiento.
  • 1.8. 8 Introducción a la Optimización de Precios: Conceptos básicos y herramientas.
  • 1.9. 9 Estudios de Caso Introductorios: Ejemplos prácticos de Data-Driven Pricing.
  • 1.10. 10 El Futuro del Data-Driven Pricing: Tendencias y oportunidades.
2Modelado Data-Driven: Estrategias Clave (100 h)
  • 2.1. Fundamentos del Modelado Data-Driven: Conceptos y Principios
  • 2.2. Recopilación y Preparación de Datos para el Modelado de Precios
  • 2.3. Técnicas de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Precios
  • 2.4. Selección y Evaluación de Variables Clave para el Modelado
  • 2.5. Modelos de Regresión Aplicados a la Predicción de Precios
  • 2.6. Modelos de Clasificación para la Segmentación y Optimización de Precios
  • 2.7. Validación y Evaluación de Modelos: Métricas y Desempeño
  • 2.8. Estrategias de Optimización de Precios Basadas en Datos
  • 2.9. Implementación y Seguimiento de Modelos de Precios Data-Driven
  • 2.10. Casos de Estudio: Aplicaciones Reales y Mejores Prácticas
3Data-Driven Pricing: Modelado y Optimización (100 h)
  • 3.1. Fundamentos del Modelado de Precios Data-Driven
  • 3.2. Recopilación y Preparación de Datos para el Análisis de Precios
  • 3.3. Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Precios
  • 3.4. Selección y Aplicación de Modelos de Precios
  • 3.5. Validación y Evaluación de Modelos de Precios
  • 3.6. Optimización de Precios: Estrategias y Técnicas
  • 3.7. Segmentación de Clientes y Personalización de Precios
  • 3.8. Implementación y Monitoreo de Estrategias de Precios
  • 3.9. Herramientas y Tecnologías para el Modelado de Precios
  • 3.10. Casos de Estudio: Aplicaciones Reales de Data-Driven Pricing
4Data Pricing: Estrategias y Aplicaciones (100 h)
  • 4.1. Introducción al Data Pricing: Fundamentos y Conceptos Clave
  • 4.2. Recopilación y Limpieza de Datos para el Modelado de Precios
  • 4.3. Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Data Pricing
  • 4.4. Selección de Variables y Feature Engineering
  • 4.5. Modelos de Regresión para el Modelado de Precios
  • 4.6. Modelos de Clasificación para Estrategias de Precios
  • 4.7. Técnicas de Segmentación de Clientes para la Personalización de Precios
  • 4.8. Pruebas A/B y Optimización de Precios
  • 4.9. Implementación y Monitoreo de Estrategias Data-Driven
  • 4.10. Estudios de Caso: Aplicaciones Reales y Mejores Prácticas
5Análisis de Datos para Modelado de Precios (100 h)
  • 5.1. Introducción al Modelado de Precios Data-Driven
  • 5.2. Recolección y Limpieza de Datos para Precios
  • 5.3. Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Precios
  • 5.4. Selección de Variables y Características Relevantes
  • 5.5. Técnicas de Visualización de Datos para Precios
  • 5.6. Estadísticas Descriptivas y su Aplicación en Precios
  • 5.7. Identificación de Patrones y Tendencias en Datos de Precios
  • 5.8. Uso de Herramientas y Software para el Análisis de Datos de Precios
  • 5.9. Interpretación de Resultados y Toma de Decisiones Iniciales
  • 5.10. Casos Prácticos de Análisis de Datos en Modelado de Precios
6Modelado de Precios Data-Driven: Estrategias Éxito (100 h)
  • 6.1. Definición y conceptos clave del modelado de precios Data-Driven
  • 6.2. Recopilación y preparación de datos para el modelado de precios
  • 6.3. Técnicas de modelado predictivo aplicadas a precios
  • 6.4. Análisis de resultados y validación del modelo
  • 6.5. Estrategias de segmentación de clientes y personalización de precios
  • 6.6. Optimización de precios y análisis de sensibilidad
  • 6.7. Implementación y seguimiento de estrategias de precios Data-Driven
  • 6.8. Integración de datos externos y análisis de la competencia
  • 6.9. Herramientas y software para el modelado de precios Data-Driven
  • 6.10. Estudios de caso y mejores prácticas en modelado de precios
7Marco normativo y criterios de aplicación (100 h)
  • 7.1. Marco regulatorio aplicable: visión general
  • 7.2. Jerarquía normativa y conflictos entre estándares
  • 7.3. Requisitos obligatorios frente a buenas prácticas
  • 7.4. Criterios de aceptación y evidencias exigibles
  • 7.5. Documentación técnica y trazabilidad
  • 7.6. Gestión de cambios y control de configuración
  • 7.7. Auditorías, inspecciones y no conformidades
  • 7.8. Responsabilidades y reparto de alcance
  • 7.9. Interpretación de cláusulas críticas
  • 7.10. Ejercicio: lista de comprobación normativa
8Diseño y dimensionamiento (100 h)
  • 8.1. Requisitos de diseño y criterios de partida
  • 8.2. Alternativas de solución y análisis comparativo
  • 8.3. Dimensionamiento y márgenes de seguridad
  • 8.4. Selección de materiales, equipos o componentes
  • 8.5. Integración con el resto del sistema
  • 8.6. Coste, plazo y restricciones de fabricación
  • 8.7. Fiabilidad, mantenibilidad y vida útil
  • 8.8. Sostenibilidad y eficiencia en el diseño
  • 8.9. Revisión de diseño y gestión de riesgos
  • 8.10. Ejercicio: propuesta de diseño documentada
  • Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
  • Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
  • Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
  • Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.

Lo que sales sabiendo hacer

Objetivos de aprendizaje

  • Dominar los fundamentos técnicos de técnicas de modelización de precios basadas en datos 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 técnicas de modelización de precios basadas en datos 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 bateriaTÉCNICAS DE MODELIZACIÓN DE PRECIOS BASAVISTA 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

  • Predicción de Precios: Modelos Avanzados (Regresión, Machine Learning); Análisis de Sensibilidad; Estrategias de Segmentación basadas en datos.
  • Optimización de Precios: Análisis A/B Testing; Elasticidad Precio-Demanda; Estrategias de Descuentos Dinámicos.
  • Simulación de Escenarios: Análisis de Riesgos; Pronóstico de Ventas; Toma de Decisiones Data-Driven.
  • Plataformas de Pricing: Implementación; Integración de Datos; Automatización y Escalabilidad.

  • Predicción de Precios: Modelos Avanzados (Regresión, Machine Learning); Análisis de Sensibilidad; Estrategias de Segmentación basadas en datos.
  • Optimización de Precios: Análisis A/B Testing; Elasticidad Precio-Demanda; Estrategias de Descuentos Dinámicos.
  • Simulación de Escenarios: Análisis de Riesgos; Pronóstico de Ventas; Toma de Decisiones Data-Driven.
  • Plataformas de Pricing: Implementación; Integración de Datos; Automatización y Escalabilidad.

  • Optimización de precios: Modelos de regresión, machine learning, segmentación de clientes.
  • Análisis de datos de precios: Dashboards interactivos, visualización de datos, identificación de tendencias.
  • Estrategias de precios: Elasticidad de la demanda, análisis competitivo, pruebas A/B.
  • Optimización de precios: Simulación de escenarios, recomendaciones basadas en datos, ROI.

  • Optimización de precios: Análisis de datos históricos, segmentación de clientes, modelos predictivos (regresión, ML), optimización dinámica.
  • AFCS/SCAS para precios: Automatización, análisis de sensibilidad, modelado de escenarios, pruebas A/B, validación.
  • Estrategias de precios: Investigación de mercado, análisis de la competencia, fijación de precios basada en el valor, optimización del margen.
  • Validación de estrategias: Pruebas y métricas clave (CTR, conversión, ROI), informes y visualización de datos, decisiones basadas en datos.

  • Predicción de Precios: Modelos predictivos (regresión, ML).
  • Análisis de Mercado: Segmentación, elasticidad, análisis de sensibilidad.
  • Optimización de Precios: Estrategias data-driven, pruebas A/B.
  • Simulación y Simulación: Escenarios, impacto de cambios, análisis de resultados.

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 Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos

¿Qué es Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos?

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 Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos?

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 Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos?

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 Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos?

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 Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos?

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 Técnicas de Modelización de Precios Basadas en Datos 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 Técnicas de Modelización de Precios Basadas en DatosMásterMáster en Ingeniería de Protección de Datos y Privacidad en Seguros Basados en Datos
Horas800 h1900 h
Módulos812
Submódulos80120
Precio890 €7.900 €

Ver Máster en Ingeniería de Protección de Datos y Privacidad en Seguros Basados en Datos

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.