Curso de Plataformas digitales en claims management
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El Curso de Machine Learning en Predicción de Fallos se enfoca en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para predecir y prevenir fallos en sistemas y equipos. Se exploran técnicas como análisis de datos, modelado predictivo y detección de anomalías, utilizando datos históricos y en tiempo real para identificar patrones y tendencias. El curso aborda la implementación de modelos en plataformas de IoT y industria 4.0, crucial para optimizar el mantenimiento predictivo y reducir costos operativos.
Se proporciona experiencia práctica en el uso de bibliotecas de Python y herramientas especializadas para el desarrollo de modelos, la validación y el despliegue. El curso prepara a profesionales para roles como científicos de datos, ingenieros de mantenimiento predictivo y analistas de fallos, impulsando la eficiencia y confiabilidad en sectores como la manufactura, la energía y el transporte.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): machine learning, predicción de fallos, análisis de datos, aprendizaje automático, mantenimiento predictivo, detección de anomalías, IoT, industria 4.0, modelos predictivos.
Curso de Plataformas digitales en claims management
- Modalidad: Online
- Duración: 4 meses
- Horas: 300 H
- Idioma: ES / EN
- Créditos: 60 ECTS
- Fecha de matrícula: 19-06-2026
- Fecha de inicio: 05-08-2026
- Plazas disponibles: 2
349 $
Competencies and outcomes
What you will learn
1. Predicción de Fallos en Sistemas Navales con Machine Learning
- Identificar patrones de falla en componentes navales utilizando algoritmos de Machine Learning.
- Predecir la vida útil restante de sistemas y equipos navales.
- Aplicar técnicas de análisis de datos para la detección temprana de fallos.
- Desarrollar modelos predictivos para optimizar el mantenimiento y la reparación.
- Utilizar herramientas de simulación para evaluar el impacto de las fallas en el rendimiento.
- Analizar datos de sensores y registros históricos para mejorar la fiabilidad y seguridad.
- Implementar estrategias de inteligencia artificial para el análisis de vibraciones y ruidos.
- Crear reportes y dashboards para la visualización y comunicación efectiva de los resultados.
- Comprender los principios de aprendizaje automático y su aplicación en el entorno naval.
- Evaluar diferentes métodos de Machine Learning, como redes neuronales y árboles de decisión.
1. Optimización del Mantenimiento Naval Predictivo con Machine Learning
Aquí tienes el contenido optimizado para SEO sobre el curso de Optimización del Mantenimiento Naval Predictivo con Machine Learning, respetando tus especificaciones:
- Identificar y analizar fallos mecánicos predictivos en sistemas navales mediante Machine Learning.
- Aplicar modelos de Machine Learning para predecir el deterioro de componentes críticos, optimizando el mantenimiento.
- Estudiar la aplicación de algoritmos avanzados para el análisis de datos de sensores y la detección de anomalías.
- Desarrollar estrategias de mantenimiento predictivo basadas en datos, reduciendo costos y mejorando la eficiencia operativa.
- Implementar soluciones de Machine Learning para la optimización de la gestión de activos y la planificación del mantenimiento.
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. Análisis de Fallos en Componentes Navales mediante Machine Learning
- Modelado y simulación de la propagación de fallos en componentes navales utilizando técnicas de Machine Learning.
- Identificación y clasificación de patrones de fallo en sistemas complejos mediante algoritmos de aprendizaje automático.
- Aplicación de Machine Learning para predecir la vida útil de componentes y optimizar el mantenimiento.
- Evaluación de la integridad estructural de componentes navales bajo condiciones extremas utilizando análisis predictivo.
- Desarrollo de modelos de Machine Learning para la detección temprana de fallos y la mejora de la seguridad marítima.
5. Implementación de Machine Learning para la Detección de Fallos en la Flota Naval
5. Implementación de Machine Learning para la Detección de Fallos en la Flota Naval
- Fundamentos de Machine Learning aplicados a la detección de fallos.
- Recopilación y preparación de datos relevantes de la flota naval.
- Selección y diseño de modelos de Machine Learning para el análisis predictivo.
- Implementación de algoritmos de detección de anomalías y clasificación de fallos.
- Validación y evaluación de modelos predictivos.
- Integración de los modelos en sistemas de monitoreo y gestión de flotas.
- Análisis de datos históricos para identificar patrones y tendencias de fallos.
- Aplicación de técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Uso de herramientas y bibliotecas de Machine Learning (Python, TensorFlow, etc.).
- Interpretación y comunicación de resultados a equipos técnicos y de gestión.
6. Predicción de Fallos en Maquinaria Naval con Machine Learning
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.
Who our [course/program] is aimed at:
Curso de Plataformas digitales en claims management
- Ingenieros/as con titulación en Ingeniería Aeroespacial, Ingeniería Mecánica, Ingeniería Industrial, Ingeniería en Automática o campos relacionados.
- Profesionales que se desempeñan en: fabricantes de aeronaves de ala rotatoria/eVTOL (OEM), empresas de Mantenimiento, Reparación y Operaciones (MRO), firmas de consultoría especializada, y centros de investigación y desarrollo tecnológico.
- Expertos en áreas como pruebas en vuelo (Flight Test), certificación aeronáutica, aviónica, sistemas de control y dinámica de vuelo, que deseen profundizar sus conocimientos y habilidades.
- Personal de organismos reguladores/autoridades aeronáuticas y profesionales involucrados en proyectos de Movilidad Aérea Urbana (UAM)/eVTOL que necesiten adquirir competencias en cumplimiento normativo (compliance) y seguridad.
Requisitos recomendados: Se sugiere una sólida base en aerodinámica, sistemas de control y estructuras aeronáuticas. Se requiere un nivel de dominio del idioma español o inglés equivalente a B2+ o C1. Se ofrecen programas de apoyo (bridging tracks) para facilitar la nivelación de conocimientos en caso necesario.
- 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.
1.1 Fundamentos del Machine Learning y su Aplicación en la Industria Naval
1.2 Introducción a los Datos en Sistemas Navales: Tipos y Fuentes
1.3 Exploración de Algoritmos de Machine Learning Relevantes para el Mantenimiento Naval
1.4 Preprocesamiento y Limpieza de Datos para el Análisis Predictivo
1.5 Evaluación de Modelos: Métricas y Técnicas de Validación
1.6 Introducción a las Herramientas y Plataformas para el Machine Learning Naval
1.7 Estudio de Casos: Aplicaciones Iniciales de Machine Learning en la Industria Naval
1.8 Consideraciones Éticas y de Seguridad en el Uso del Machine Learning Naval
1.9 Introducción al Mantenimiento Predictivo y sus Beneficios
1.10 Visión General del Curso y Próximos Módulos
2. 2 Introducción a la Optimización del Mantenimiento Naval Predictivo
3. 2 Fundamentos de Machine Learning para el Mantenimiento Naval
4. 3 Recopilación y Preparación de Datos para el Análisis Predictivo
5. 4 Modelado de Fallos en Sistemas Navales con Machine Learning
6. 5 Implementación de Algoritmos de Machine Learning para la Predicción de Fallos
7. 6 Análisis de Datos Históricos de Mantenimiento
8. 7 Desarrollo de Modelos Predictivos para Diferentes Componentes Navales
9. 8 Validación y Evaluación de Modelos Predictivos
20. 9 Integración de la Predicción de Fallos en la Planificación del Mantenimiento
22. 20 Optimización de Costos y Recursos a través del Mantenimiento Predictivo
3.3 Introducción a las Estrategias de Predicción de Fallos en Buques
3.2 Recopilación y Preprocesamiento de Datos Navales
3.3 Selección y Entrenamiento de Modelos de Machine Learning
3.4 Evaluación y Validación de Modelos Predictivos
3.5 Implementación de Sistemas de Predicción de Fallos
3.6 Monitoreo y Actualización de Modelos
3.7 Estrategias de Mantenimiento Basadas en la Predicción
3.8 Integración con Sistemas de Gestión Naval
3.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales en Buques
3.30 Análisis de Riesgos y Beneficios de la Predicción de Fallos
4.4 Recopilación y preparación de datos de fallos navales
4.2 Selección y entrenamiento de modelos de Machine Learning para el análisis de fallos
4.3 Técnicas de clasificación y regresión para la predicción de fallos
4.4 Identificación de patrones y anomalías en datos de fallos
4.5 Análisis de causa raíz de fallos con Machine Learning
4.6 Visualización y reporte de resultados del análisis de fallos
4.7 Validación y evaluación de la precisión de los modelos
4.8 Implementación de sistemas de alerta temprana basados en Machine Learning
4.9 Optimización del mantenimiento predictivo basado en el análisis de fallos
4.40 Casos de estudio: Aplicaciones prácticas en componentes navales
5.5 Introducción a la Detección de Fallos en la Flota Naval con Machine Learning
5.5 Recolección y Preparación de Datos para el Análisis de Fallos Navales
5.3 Modelado de Machine Learning para la Predicción de Fallos
5.4 Implementación de Modelos de Machine Learning en Sistemas Navales
5.5 Validación y Evaluación de Modelos de Detección de Fallos
5.6 Detección de Fallos en Sistemas de Propulsión Naval
5.7 Detección de Fallos en Equipos de Navegación y Comunicación
5.8 Detección de Fallos en Sistemas de Armamento
5.9 Análisis de Resultados y Toma de Decisiones Basada en Machine Learning
5.50 Futuro de la Detección de Fallos Navales con Machine Learning
6.6 Introducción al Machine Learning en Maquinaria Naval: Conceptos y Aplicaciones
6.2 Recolección y Preparación de Datos: Fuentes y Limpieza de Datos de Maquinaria Naval
6.3 Selección de Modelos de Machine Learning para la Predicción de Fallos
6.4 Entrenamiento y Validación de Modelos: Metodologías y Evaluación del Rendimiento
6.5 Predicción de Fallos en Motores Diésel y Sistemas de Propulsión
6.6 Predicción de Fallos en Sistemas Eléctricos y Electrónicos a Bordo
6.7 Predicción de Fallos en Bombas, Compresores y Equipos Auxiliares
6.8 Análisis de Causas Raíz de Fallos Utilizando Machine Learning
6.9 Implementación de Sistemas de Predicción de Fallos en Entornos Navales
6.60 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales y Beneficios del Machine Learning en la Industria Naval
7.7 Introducción a la Detección de Fallos Navales con Machine Learning
7.2 Recopilación y Preparación de Datos para Modelos de Fallos Navales
7.3 Selección y Diseño de Modelos de Machine Learning para Detección de Fallos
7.4 Implementación de Modelos de Detección de Fallos en Sistemas Navales
7.7 Evaluación y Validación de Modelos de Detección de Fallos
7.6 Aplicaciones Prácticas: Detección de Fallos en Motores Navales
7.7 Aplicaciones Prácticas: Detección de Fallos en Sistemas de Propulsión
7.8 Aplicaciones Prácticas: Detección de Fallos en Equipos de a Bordo
7.9 Integración de Modelos de Detección de Fallos en Plataformas Navales
7.70 Casos de Estudio y Futuro de la Detección de Fallos en la Marina
8.8 Introducción a la Propulsión Naval y su Importancia
8.8 Fundamentos de Machine Learning Aplicados a Sistemas Navales
8.3 Recopilación y Preparación de Datos para la Predicción de Fallos
8.4 Selección y Entrenamiento de Modelos de Machine Learning para Propulsión
8.5 Predicción de Fallos en Motores de Propulsión
8.6 Predicción de Fallos en Sistemas de Ejes y Hélices
8.7 Implementación de Sistemas de Monitoreo Predictivo
8.8 Análisis de Resultados y Mejora Continua
8.8 Estudio de Casos: Predicción de Fallos en Propulsión Naval
8.80 Tendencias Futuras en Machine Learning y Propulsión Naval
9.9 Introducción a los Sistemas Navales y su Complejidad
9.9 Fundamentos de Machine Learning para la Predicción
9.3 Recopilación y Preparación de Datos para el Análisis
9.4 Selección de Algoritmos de Machine Learning Aplicables
9.5 Modelado y Entrenamiento de Modelos Predictivos
9.6 Evaluación y Validación de Modelos
9.7 Implementación de Modelos en Entornos Navales
9.8 Interpretación de Resultados y Toma de Decisiones
9.9 Estudios de Caso: Fallos Comunes y Predicción
9.9 Introducción al Mantenimiento Predictivo Naval
9.9 El Papel de Machine Learning en la Optimización del Mantenimiento
9.3 Recopilación y Análisis de Datos de Mantenimiento
9.4 Selección de Sensores y Sistemas de Monitoreo
9.5 Desarrollo de Modelos para la Predicción de Fallos
9.6 Integración de Modelos en Sistemas de Gestión de Mantenimiento
9.7 Programación del Mantenimiento Basada en Predicciones
9.8 Evaluación de la Efectividad del Mantenimiento Predictivo
9.9 Ejemplos de Optimización de Mantenimiento
3.9 Diseño de Estrategias de Predicción de Fallos
3.9 Identificación de Componentes Críticos en Buques
3.3 Definición de Indicadores de Rendimiento Clave
3.4 Selección de Métodos de Predicción Adecuados
3.5 Implementación de Sistemas de Monitoreo en Tiempo Real
3.6 Integración de Datos de Múltiples Fuentes
3.7 Desarrollo de Dashboards de Predicción
3.8 Actualización y Refinamiento Continuo de las Estrategias
3.9 Casos de Estudio: Fallos en Diferentes Tipos de Buques
4.9 Tipos de Fallos en Componentes Navales
4.9 Recopilación y Análisis de Datos de Fallos
4.3 Aplicación de Técnicas de Machine Learning para el Análisis
4.4 Identificación de Causas Raíz de Fallos
4.5 Modelado de la Probabilidad de Fallo
4.6 Diseño de Estrategias de Mitigación
4.7 Implementación de Sistemas de Alerta Temprana
4.8 Evaluación de la Eficacia de las Medidas de Mitigación
4.9 Ejemplos de Análisis de Fallos en Componentes Específicos
5.9 Diseño de un Sistema de Detección de Fallos para la Flota
5.9 Recopilación y Gestión de Datos de la Flota
5.3 Selección de Algoritmos de Machine Learning
5.4 Implementación de un Sistema de Monitoreo Centralizado
5.5 Integración con Sistemas de Comunicación y Control
5.6 Desarrollo de Interfaces de Usuario Intuitivas
5.7 Implementación de Alertas y Notificaciones
5.8 Optimización Continua del Sistema
5.9 Estudios de Caso: Detección de Fallos en Flotas Operativas
6.9 Introducción a la Maquinaria Naval y sus Fallos
6.9 Aplicación de Machine Learning en Maquinaria
6.3 Datos Relevantes y Fuentes de Información
6.4 Algoritmos de Predicción Aplicables
6.5 Modelado de Fallos en Motores, Bombas y Otros Equipos
6.6 Diseño de Sistemas de Alerta y Diagnóstico
6.7 Integración con Sistemas de Control
6.8 Pruebas y Validación de los Modelos
6.9 Ejemplos de Predicción de Fallos en Maquinaria Específica
7.9 Introducción al Análisis Predictivo en Equipos Navales
7.9 Recopilación de Datos: Sensores y Registros
7.3 Técnicas de Machine Learning Aplicadas
7.4 Modelado de Fallos en Equipos Críticos
7.5 Análisis de Tendencias y Patrones
7.6 Desarrollo de Modelos de Degradación
7.7 Implementación de Sistemas de Alerta Temprana
7.8 Evaluación de la Precisión y Confiabilidad
7.9 Estudios de Caso: Equipos Específicos y Resultados
8.9 Introducción a la Propulsión Naval y sus Fallos
8.9 Aplicación de Machine Learning en la Propulsión
8.3 Recopilación y Análisis de Datos de Propulsión
8.4 Modelado de Fallos en Motores, Hélices y Sistemas Asociados
8.5 Diseño de Estrategias de Predicción
8.6 Integración con Sistemas de Control de Propulsión
8.7 Pruebas y Validación de los Modelos de Predicción
8.8 Optimización del Rendimiento de la Propulsión
8.9 Ejemplos de Predicción de Fallos en Sistemas de Propulsión
9.9 Selección de Hardware y Software para la Implementación
9.9 Integración de Modelos en Sistemas Existentes
9.3 Consideraciones de Seguridad y Ciberseguridad
9.4 Capacitación del Personal en el Uso de Sistemas
9.5 Gestión del Cambio y Adopción Tecnológica
9.6 Casos de Éxito en la Industria Naval
9.7 Métricas Clave de Rendimiento
9.8 Lecciones Aprendidas y Mejores Prácticas
9.9 Escalabilidad y Sostenibilidad de la Implementación
9.90 Tendencias Futuras y Avances en Machine Learning
9.1 Predicción de Fallos en Sistemas Navales
9.2 Optimización del Mantenimiento Naval Predictivo
9.3 Estrategias de Predicción de Fallos en Buques
9.4 Análisis de Fallos en Componentes Navales
9.5 Implementación de Detección de Fallos en la Flota Naval
9.6 Predicción de Fallos en Maquinaria Naval
9.7 Análisis Predictivo de Fallos en Equipos Navales
9.8 Predicción de Fallos en la Propulsión Naval
9.9 Aplicación de Machine Learning en la Seguridad Naval: Casos Prácticos
9.10 Proyecto Final: Desarrollo de un Modelo Predictivo para un Sistema Naval Específico
- 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.
Capstone-type projects
Admissions, fees, and scholarships
- 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.
Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM
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F. A. Q
Frequently asked questions
Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).