Diplomado en Arquitecturas Cloud-Edge para IoT
Sobre nuestro Diplomado en Arquitecturas Cloud-Edge para IoT
El Diplomado en Arquitecturas Cloud-Edge para IoT explora la convergencia de cloud computing y edge computing para el desarrollo de soluciones IoT robustas y eficientes. Se centra en el diseño e implementación de sistemas que aprovechan la capacidad de procesamiento en el borde de la red, como gateways IoT y dispositivos embebidos, junto con las funcionalidades de la nube para el almacenamiento, análisis y gestión de datos. Se abordan temas como la seguridad IoT, la conectividad, la programación distribuida y las arquitecturas de microservicios, integrando tecnologías clave como MQTT, REST APIs y plataformas IoT como AWS IoT, Azure IoT Hub, o Google Cloud IoT. Este diplomado proporciona una base sólida para profesionales interesados en el diseño y despliegue de sistemas IoT escalables y seguros.
El programa proporciona experiencia práctica en el desarrollo de prototipos y aplicaciones IoT, utilizando herramientas de simulación y pruebas en entornos reales. Se enfoca en la optimización de la latencia, el ancho de banda y el consumo de energía, elementos críticos en el desarrollo de soluciones IoT en aplicaciones como ciudades inteligentes, industria 4.0 y salud conectada. Esta formación capacita a profesionales como arquitectos de soluciones IoT, desarrolladores de software IoT, ingenieros de sistemas y analistas de datos IoT, impulsando su capacidad para enfrentar los desafíos de la transformación digital.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): cloud computing, edge computing, IoT, gateways IoT, seguridad IoT, plataformas IoT, arquitectura de microservicios, desarrollo de software IoT, arquitecto de soluciones IoT.
Diplomado en Arquitecturas Cloud-Edge para IoT
- Modalidad: Online
- Duración: 8 meses
- Horas: 900 H
- Idioma: ES / EN
- Créditos: 60 ECTS
- Fecha de matrícula: 30-04-2026
- Fecha de inicio: 10-06-2026
- Plazas disponibles: 3
1.499 $
Competencias y resultados
Qué aprenderás
1. Dominio de Arquitecturas Cloud-Edge para IoT: Diseño, Implementación y Optimización Avanzada
1. **Dominio de Arquitecturas Cloud-Edge para IoT: Diseño, Implementación y Optimización Avanzada**
- Comprender y aplicar los principios fundamentales de las arquitecturas Cloud-Edge para IoT.
- Diseñar arquitecturas Cloud-Edge escalables y eficientes, considerando los requisitos específicos de las aplicaciones IoT.
- Implementar soluciones IoT integrando servicios Cloud y Edge, utilizando plataformas y herramientas especializadas.
- Optimizar el rendimiento, la seguridad y la eficiencia de las arquitecturas Cloud-Edge para IoT.
- Analizar y evaluar diferentes modelos de computación en la nube y en el borde (Edge Computing).
- Gestionar y analizar datos generados por dispositivos IoT en entornos Cloud-Edge.
- Desarrollar estrategias de seguridad robustas para proteger los sistemas IoT en la nube y en el borde.
- Explorar y utilizar diferentes protocolos de comunicación IoT, como MQTT, CoAP y LoRaWAN.
- Aplicar técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos en el borde (Edge AI) para mejorar la toma de decisiones en tiempo real.
- Implementar y gestionar el ciclo de vida completo de las aplicaciones IoT, desde la fase de diseño hasta la implementación y el mantenimiento.
- Comprender y aplicar las mejores prácticas para la monitorización y el mantenimiento de sistemas Cloud-Edge.
- Analizar y optimizar el consumo de energía en dispositivos IoT y en infraestructuras Cloud-Edge.
- Evaluar y seleccionar las herramientas y tecnologías más adecuadas para cada caso de uso de IoT.
- Diseñar e implementar soluciones de IoT para diferentes industrias, como la manufactura, la salud, la energía y el transporte.
- Desarrollar habilidades de liderazgo y trabajo en equipo para liderar proyectos de IoT complejos.
1. Dominio de Arquitecturas Cloud-Edge para IoT: Diseño, Implementación y Optimización Avanzada
- Comprender los fundamentos de las arquitecturas Cloud-Edge en el contexto del Internet de las Cosas (IoT).
- Diseñar soluciones IoT escalables y eficientes que integren el procesamiento de datos en el borde (Edge) y en la nube.
- Implementar plataformas Cloud-Edge para IoT utilizando tecnologías y servicios líderes.
- Optimizar el rendimiento, la seguridad y la eficiencia de las arquitecturas Cloud-Edge para IoT.
- Aprender a gestionar y analizar datos generados por dispositivos IoT en entornos Cloud-Edge.
- Explorar casos de uso reales y aplicaciones prácticas de las arquitecturas Cloud-Edge en diversos sectores.
- Dominar las herramientas y técnicas necesarias para la monitorización y el mantenimiento de sistemas Cloud-Edge para IoT.
- Familiarizarse con las últimas tendencias y avances en el campo de las arquitecturas Cloud-Edge y el IoT.
- Adquirir habilidades para la toma de decisiones estratégicas en el diseño y despliegue de soluciones Cloud-Edge.
- Desarrollar la capacidad de resolver problemas complejos relacionados con la implementación y gestión de sistemas Cloud-Edge para IoT.
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. Excelencia en Arquitecturas Cloud-Edge para IoT: Fundamentos, Diseño, Implementación, Optimización y Tendencias Futuras
4. Excelencia en Arquitecturas Cloud-Edge para IoT: Fundamentos, Diseño, Implementación, Optimización y Tendencias Futuras
- Comprender los fundamentos de las arquitecturas Cloud-Edge para IoT: conceptos clave, ventajas y desafíos.
- Dominar los principios de diseño de arquitecturas Cloud-Edge: selección de plataformas, microservicios y gestión de datos.
- Aprender a implementar soluciones Cloud-Edge: configuración de dispositivos, gestión de la conectividad y despliegue de aplicaciones.
- Optimizar el rendimiento y la eficiencia de las arquitecturas Cloud-Edge: monitorización, escalabilidad y seguridad.
- Explorar las tendencias futuras en arquitecturas Cloud-Edge para IoT: Inteligencia Artificial, computación cuántica y nuevas tecnologías.
- Analizar los casos de uso y aplicaciones reales de Cloud-Edge en diversos sectores: industria, salud, transporte y ciudades inteligentes.
- Adquirir habilidades prácticas en el uso de herramientas y tecnologías clave: plataformas cloud, frameworks de IoT y lenguajes de programación.
- Desarrollar estrategias para la gestión de datos en arquitecturas Cloud-Edge: almacenamiento, procesamiento y análisis en tiempo real.
- Aprender a garantizar la seguridad y privacidad de los datos en entornos Cloud-Edge: autenticación, autorización y encriptación.
- Evaluar las consideraciones de costo y retorno de la inversión (ROI) en la implementación de arquitecturas Cloud-Edge.
5. Arquitecturas Cloud-Edge para IoT: Diseño, Implementación y Despliegue Integral
- Comprender los fundamentos de las arquitecturas Cloud-Edge para IoT, incluyendo sus ventajas, desafíos y casos de uso.
- Diseñar arquitecturas Cloud-Edge optimizadas para aplicaciones IoT específicas, considerando la distribución de la computación, el almacenamiento y la conectividad.
- Implementar soluciones Cloud-Edge utilizando plataformas y herramientas de desarrollo, incluyendo el despliegue de aplicaciones en dispositivos edge y en la nube.
- Gestionar y asegurar los dispositivos y la infraestructura Cloud-Edge, garantizando la seguridad, la privacidad y la eficiencia operativa.
- Explorar tecnologías clave para IoT, como la computación sin servidor, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, y cómo se integran en las arquitecturas Cloud-Edge.
- Analizar el impacto de las arquitecturas Cloud-Edge en la reducción de la latencia, el consumo de ancho de banda y la mejora de la escalabilidad en aplicaciones IoT.
- Aplicar prácticas de DevOps para la automatización del despliegue, la gestión y la monitorización de soluciones Cloud-Edge.
- Desarrollar prototipos y desplegar aplicaciones IoT en entornos Cloud-Edge, utilizando ejemplos prácticos y estudios de caso.
6. Especialización en Arquitecturas Cloud-Edge para IoT: Diseño, Desarrollo y Despliegue de Soluciones Inteligentes
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.
Para quien va dirigido nuestro:
Diplomado en Arquitecturas Cloud-Edge para IoT
- Ingenieros/as de diversas disciplinas: Ingeniería en Sistemas, Ingeniería de Telecomunicaciones, Ingeniería Informática o afines.
- Profesionales IT: Arquitectos Cloud, Desarrolladores de Software, Ingenieros de Redes, y especialistas en IoT que deseen profundizar en arquitecturas cloud-edge.
- Expertos en IoT: Consultores IoT, Integradores de Sistemas, y profesionales involucrados en el diseño, implementación y gestión de soluciones IoT a gran escala.
- Investigadores y académicos: Investigadores y profesores interesados en las últimas tendencias en arquitecturas cloud-edge para IoT y su aplicación en diferentes industrias.
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de programación, redes, y sistemas operativos; ES/EN B2+/C1. Se proporcionarán recursos 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.
Módulo 1 — Introducción a las Arquitecturas Cloud-Edge para IoT
1.1 Fundamentos de IoT: Dispositivos, redes y protocolos.
1.2 Introducción a Cloud Computing: Conceptos y modelos de servicio.
1.3 Introducción a Edge Computing: Definición y ventajas.
1.4 Arquitectura Cloud-Edge: Componentes y estructura.
1.5 Aplicaciones de IoT: Ejemplos prácticos en diversos sectores.
1.6 Desafíos en la implementación de arquitecturas Cloud-Edge.
1.7 Beneficios de la integración Cloud-Edge.
1.8 Casos de uso iniciales y oportunidades de negocio.
1.9 Tendencias y evolución de las arquitecturas Cloud-Edge.
1.10 Introducción a las herramientas y tecnologías clave.
2. Módulo 2 — Diseño y Modelado de Arquitecturas Cloud-Edge
2.2 Fundamentos de Diseño de Arquitecturas Cloud-Edge
2.2 Modelado de Componentes y Servicios en Cloud-Edge
2.3 Diseño de Interfaces y Comunicaciones Cloud-Edge
2.4 Consideraciones de Seguridad en Arquitecturas Cloud-Edge
2.5 Optimización del Rendimiento en Cloud-Edge
2.6 Diseño para la Escalabilidad y la Alta Disponibilidad
2.7 Implementación de Estrategias de Despliegue en Cloud-Edge
2.8 Herramientas y Tecnologías para el Diseño Cloud-Edge
2.9 Estudio de Casos: Análisis de Arquitecturas Cloud-Edge Existentes
2.20 Diseño de Soluciones Cloud-Edge: Proyectos Prácticos
3.3 Introducción a Cloud-Edge IoT: Conceptos y Fundamentos
3.2 Arquitectura Cloud: Componentes y Servicios Clave
3.3 Arquitectura Edge: Dispositivos y Pasarelas Inteligentes
3.4 Integración Cloud-Edge: Desafíos y Soluciones
3.5 Aplicaciones IoT en la Nube: Análisis de Datos y Machine Learning
3.6 Aplicaciones IoT en el Edge: Procesamiento en Tiempo Real y Borde
3.7 Casos de Estudio: Implementaciones Exitosas de Cloud-Edge IoT
3.8 Seguridad en Cloud-Edge IoT: Protección de Datos y Dispositivos
3.9 Escalabilidad y Optimización de Recursos en Entornos Cloud-Edge
3.30 Tendencias Futuras en Cloud-Edge IoT y su Impacto
4.4 Diseño de la Arquitectura Cloud-Edge para IoT
4.2 Implementación de la Arquitectura Cloud-Edge: Plataformas y Herramientas
4.3 Optimización del Rendimiento en Entornos Cloud-Edge
4.4 Seguridad y Protección de Datos en Arquitecturas Cloud-Edge
4.5 Estrategias de Conectividad y Comunicación para IoT
4.6 Gestión y Orquestación de Dispositivos Edge
4.7 Escalabilidad y Alta Disponibilidad en Cloud-Edge
4.8 Monitoreo y Diagnóstico en Arquitecturas Cloud-Edge
4.9 Estudio de Casos: Implementaciones Exitosas Cloud-Edge
4.40 Tendencias Futuras y Desafíos en Cloud-Edge para IoT
5.5 Fundamentos del Diseño de Arquitecturas Cloud-Edge para IoT
5.5 Componentes Clave de una Arquitectura Cloud-Edge para IoT
5.3 Diseño de la Capa Edge: Dispositivos y Gateways
5.4 Diseño de la Capa Cloud: Plataformas y Servicios
5.5 Comunicación y Protocolos en Arquitecturas Cloud-Edge
5.6 Seguridad en Arquitecturas Cloud-Edge para IoT
5.7 Implementación de la Integración Cloud-Edge
5.8 Optimización del Rendimiento y la Latencia
5.9 Estrategias de Despliegue y Escalabilidad
5.50 Estudios de Caso: Ejemplos de Arquitecturas Cloud-Edge Exitosas
6.6 Introducción a la creación de soluciones IoT
6.2 Diseño de la arquitectura de una solución IoT
6.3 Desarrollo de dispositivos IoT
6.4 Desarrollo de aplicaciones IoT
6.5 Despliegue de soluciones IoT en el edge
6.6 Despliegue de soluciones IoT en la nube
6.7 Seguridad en IoT
6.8 Escalabilidad en IoT
6.9 Integración de datos y análisis en IoT
6.60 Casos de estudio de soluciones IoT
7.7 Diseño de la Arquitectura Cloud-Edge: Conceptos Fundamentales y Componentes Clave
7.2 Selección de Plataformas Cloud y Edge: AWS, Azure, GCP y otras opciones
7.3 Diseño de la Capa de Edge: Dispositivos, Gateways y procesamiento local
7.4 Diseño de la Capa Cloud: Almacenamiento, Análisis de Datos y Servicios
7.7 Comunicación y Protocolos: MQTT, CoAP, HTTP y gestión de conectividad
7.6 Seguridad en Arquitecturas Cloud-Edge: Autenticación, Cifrado y Protección de Datos
7.7 Implementación de IoT: Gestión de dispositivos y despliegue de aplicaciones
7.8 Optimización del Rendimiento: Latencia, Ancho de Banda y Escalabilidad
7.9 Monitoreo y Gestión: Herramientas y estrategias para el mantenimiento
7.70 Casos de Uso y Aplicaciones: Análisis y ejemplos prácticos
8.8 Introducción a la Arquitectura Cloud-Edge para IoT: Conceptos y Fundamentos
8.8 Diseño de la Arquitectura Cloud-Edge: Componentes y Consideraciones
8.3 Implementación de la Arquitectura Cloud-Edge: Plataformas y Herramientas
8.4 Optimización de la Arquitectura Cloud-Edge: Rendimiento y Eficiencia
8.5 Estrategias de Seguridad en Arquitecturas Cloud-Edge para IoT
8.6 Escalabilidad y Gestión de Arquitecturas Cloud-Edge para IoT
8.7 Tendencias Actuales y Futuras en Arquitecturas Cloud-Edge para IoT
8.8 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales de Cloud-Edge en IoT
8.8 Integración de Datos y Análisis en Arquitecturas Cloud-Edge
8.80 Desarrollo de Soluciones IoT Inteligentes con Arquitecturas Cloud-Edge
9.9 Definición y conceptos clave de Cloud-Edge para IoT
9.9 Arquitecturas y componentes esenciales de Cloud-Edge
9.3 Comparativa: Cloud vs. Edge — Ventajas y desventajas
9.4 Plataformas y herramientas de diseño Cloud-Edge
9.5 Modelado y simulación de arquitecturas Cloud-Edge
9.6 Diseño de redes de comunicación para IoT y Edge
9.7 Seguridad y privacidad en el diseño de arquitecturas Cloud-Edge
9.8 Casos de estudio: análisis de arquitecturas existentes
9.9 Consideraciones de escalabilidad y rendimiento
9.90 Mejores prácticas de diseño y recomendaciones
9.9 Fundamentos de computación en la nube (Cloud Computing)
9.9 Fundamentos de computación en el borde (Edge Computing)
9.3 Tecnologías de virtualización y contenedores
9.4 Protocolos de comunicación para IoT (MQTT, CoAP, etc.)
9.5 Sensores y dispositivos IoT: tipos y características
9.6 Almacenamiento y procesamiento de datos en Cloud-Edge
9.7 Inteligencia Artificial y Machine Learning en el borde
9.8 Frameworks y bibliotecas para desarrollo Cloud-Edge
9.9 Conceptos de ciberseguridad y protección de datos
9.90 Fundamentos de la computación distribuida
3.9 IoT industrial (IIoT) y aplicaciones en manufactura
3.9 Ciudades inteligentes y aplicaciones urbanas
3.3 Salud conectada y telemedicina
3.4 Agricultura de precisión y monitoreo ambiental
3.5 Retail inteligente y gestión de inventario
3.6 Energía inteligente y redes eléctricas
3.7 Transporte inteligente y vehículos autónomos
3.8 Casos de uso en aplicaciones de IoT y Edge
3.9 Análisis de datos y visualización en tiempo real
3.90 Desarrollo de prototipos y demos
4.9 Selección de la arquitectura Cloud-Edge adecuada
4.9 Estrategias de implementación de Edge Computing
4.3 Modelos de despliegue y opciones de servicio
4.4 Integración de sistemas y plataformas
4.5 Migración y transformación de sistemas existentes
4.6 Consideraciones de seguridad en la implementación
4.7 Planificación y gestión de proyectos Cloud-Edge
4.8 Pruebas y validación de soluciones Cloud-Edge
4.9 Estrategias de monitoreo y gestión del rendimiento
4.90 Despliegue y configuración de dispositivos Edge
5.9 Requisitos y análisis de necesidades para arquitecturas IoT
5.9 Selección de hardware y software para IoT
5.3 Diseño de la capa de sensores y dispositivos
5.4 Diseño de la capa de conectividad y red
5.5 Diseño de la capa de procesamiento en el borde
5.6 Diseño de la capa de nube y almacenamiento
5.7 Diseño de la capa de aplicaciones y servicios
5.8 Integración de sistemas y gestión de datos
5.9 Seguridad y privacidad en el diseño integral
5.90 Documentación y mejores prácticas de diseño
6.9 Desarrollo de aplicaciones IoT utilizando plataformas Cloud-Edge
6.9 Desarrollo de aplicaciones de procesamiento en el borde
6.3 Integración de IA y ML en soluciones IoT
6.4 Desarrollo de interfaces de usuario y visualización de datos
6.5 Desarrollo de APIs y servicios web para IoT
6.6 Pruebas y depuración de aplicaciones IoT
6.7 Despliegue y gestión de aplicaciones en el borde
6.8 Desarrollo de soluciones de seguridad para IoT
6.9 Desarrollo de soluciones de análisis de datos en tiempo real
6.90 Metodologías ágiles y DevOps para desarrollo IoT
7.9 Gestión de dispositivos y plataformas IoT
7.9 Gestión de datos y almacenamiento en Cloud-Edge
7.3 Monitoreo y gestión del rendimiento de la infraestructura
7.4 Automatización y orquestación de procesos
7.5 Escalabilidad horizontal y vertical
7.6 Gestión de la seguridad y privacidad de los datos
7.7 Recuperación ante desastres y alta disponibilidad
7.8 Gestión de costos y optimización de recursos
7.9 Implementación de políticas de gobierno y cumplimiento
7.90 Mejores prácticas de gestión y escalabilidad
8.9 Optimización del rendimiento en Cloud-Edge
8.9 Estrategias de caching y almacenamiento en el borde
8.3 Optimización de la latencia y el ancho de banda
8.4 Optimización del consumo de energía en dispositivos Edge
8.5 Implementación de arquitecturas de microservicios
8.6 Optimización de la seguridad y la privacidad
8.7 Estrategias de actualización y mantenimiento
8.8 Análisis de datos y optimización del rendimiento
8.9 Implementación de soluciones de gestión de eventos
8.90 Estrategias avanzadas de optimización y tuning
9.9 Tendencias en Inteligencia Artificial y Machine Learning para IoT
9.9 Tecnologías de red 5G y 6G para Cloud-Edge
9.3 El Internet de las Cosas de los objetos (IoE)
9.4 Blockchain y seguridad en IoT
9.5 Computación cuántica y su impacto en IoT
9.6 El futuro de la automatización y la robótica
9.7 Sostenibilidad y el futuro de las ciudades inteligentes
9.8 El impacto de la realidad virtual y aumentada en IoT
9.9 Innovación en las interfaces hombre-máquina
9.90 Desafíos y oportunidades futuras en Cloud-Edge IoT
7.1 Planificación del proyecto: Alcance, objetivos y cronograma
7.2 Selección de plataforma Cloud-Edge y herramientas IoT
7.3 Diseño de la arquitectura Cloud-Edge para la solución IoT
7.4 Desarrollo e implementación de componentes Edge
7.5 Desarrollo e implementación de componentes Cloud
7.6 Integración de dispositivos IoT y conectividad
7.7 Prueba y validación de la solución IoT Cloud-Edge
7.8 Despliegue y puesta en marcha de la solución IoT
7.9 Optimización del rendimiento y la escalabilidad
7.10 Documentación del proyecto y presentación final
- 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.
Proyectos tipo capstones
Admisiones, tasas y becas
- Perfil: Formación en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o campos relacionados; experiencia práctica en NLP y sistemas de recuperación de información valorada.
- Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
- Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
- Tasas:
- Pago único: 10% de descuento.
- Pago en 3 plazos: sin comisiones; 30% a la inscripción + 2 pagos mensuales iguales del 35% restante.
- Pago mensual: disponible con comisión del 7% sobre el total; revisión anual.
- Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.
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