Diplomado en Espectro, Filtros y Detección de Eventos Raros
Sobre nuestro Diplomado en Espectro, Filtros y Detección de Eventos Raros
El Diplomado en Espectro, Filtros y Detección de Eventos Raros se centra en el análisis avanzado de señales, con énfasis en la aplicación de procesamiento espectral, diseño y aplicación de filtros y técnicas de detección de anomalías en conjuntos de datos complejos. Se enfoca en la identificación y caracterización de eventos inusuales o patrones anómalos, utilizando herramientas como análisis de Fourier, filtros Kalman, modelado estadístico y algoritmos de aprendizaje automático. El programa se centra en la aplicación práctica de estas técnicas, abarcando desde el análisis de señales de baja frecuencia hasta la detección de eventos raros en dominios como financiero, médico, y telecomunicaciones.
El diplomado proporciona experiencia práctica en el uso de software especializado para el procesamiento de señales y la detección de eventos raros, junto con metodologías para la validación de resultados y la interpretación de datos. La formación prepara para roles profesionales como analistas de datos, científicos de datos, ingenieros de procesamiento de señales y especialistas en detección de fraude, mejorando la capacidad de análisis y la toma de decisiones basada en datos en diversos sectores.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): espectro, filtros, detección de eventos raros, procesamiento espectral, análisis de señales, aprendizaje automático, análisis de datos, software especializado, interpretación de datos, diplomado.
Diplomado en Espectro, Filtros y Detección de Eventos Raros
- Modalidad: Online
- Duración: 8 meses
- Horas: 900 H
- Idioma: ES / EN
- Créditos: 60 ECTS
- Fecha de matrícula: 15-05-2026
- Fecha de inicio: 25-06-2026
- Plazas disponibles: 7
1.449 $
Competencias y resultados
Qué aprenderás
1. Dominio del Espectro, Filtros y Detección de Eventos Anómalos
- Identificación y análisis de señales en el espectro electromagnético naval.
- Implementación de técnicas de filtrado para la eliminación de ruido y la mejora de la calidad de la señal.
- Detección y análisis de eventos anómalos en sistemas navales, incluyendo fallos y amenazas.
2. Análisis Profundo: Espectro, Filtros y Detección de Anomalías
- Identificación y evaluación de señales dentro del espectro de frecuencias.
- Diseño e implementación de filtros para el aislamiento y procesamiento de datos relevantes.
- Aplicación de técnicas avanzadas para la detección de anomalías en conjuntos de datos complejos.
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. Experto en el Espectro, Filtrado y Detección de Sucesos Atípicos
4. Experto en el Espectro, Filtrado y Detección de Sucesos Atípicos
- Identificar y evaluar anomalías en el espectro de frecuencias, aplicando técnicas de filtrado para aislar señales relevantes.
- Dominar el análisis de datos en el dominio del tiempo y la frecuencia, utilizando herramientas avanzadas para la detección de eventos atípicos.
- Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación y predicción de sucesos anómalos, optimizando la precisión y la eficiencia.
- Interpretar y validar los resultados obtenidos, generando informes técnicos concisos y comunicando hallazgos de manera efectiva.
- Utilizar software especializado para el procesamiento de señales y el análisis de datos, incluyendo herramientas de visualización y reporte.
- Desarrollar habilidades en la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data), esenciales en entornos operativos.
- Comprender los fundamentos de la teoría de la probabilidad y la estadística para la evaluación de riesgos y la toma de decisiones.
- Aplicar técnicas de simulación y modelado para validar escenarios y predecir comportamientos anómalos en diversos sistemas.
- Participar en estudios de caso y proyectos prácticos que permitan aplicar los conocimientos adquiridos a situaciones reales.
- Mantenerse actualizado sobre las últimas tendencias y avances en el campo del análisis de datos y la detección de anomalías.
5. Excelencia en el Estudio del Espectro, Filtrado y Detección de Fenómenos Inusuales
- Dominar técnicas avanzadas para la identificación y clasificación de señales anómalas dentro del espectro electromagnético.
- Desarrollar habilidades en el análisis y la interpretación de patrones inusuales, incluyendo la detección de fuentes desconocidas y la evaluación de posibles amenazas.
- Estudiar los métodos de filtrado y procesamiento de señales para aislar y mejorar la visibilidad de fenómenos atípicos en entornos ruidosos.
- Comprender los principios de la espectroscopía y su aplicación en la identificación de materiales, la detección de gases y la caracterización de fenómenos físicos.
- Aprender a utilizar herramientas de software especializadas para el análisis del espectro, la simulación de escenarios y la generación de informes detallados.
- Explorar las implicaciones estratégicas y tácticas de la detección de fenómenos inusuales, incluyendo la inteligencia de señales, la contrainteligencia y la seguridad de la información.
- Familiarizarse con las regulaciones y estándares internacionales relacionados con el espectro electromagnético y la seguridad de las comunicaciones.
- Aplicar los conocimientos adquiridos en simulaciones prácticas y ejercicios de laboratorio para fortalecer las habilidades de detección, análisis y respuesta ante fenómenos inusuales.
- Profundizar en el estudio de las tecnologías de vanguardia, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, para mejorar la capacidad de detección y análisis del espectro.
6. Competencia en el Espectro, Filtrado y Detección de Eventos Excepcionales
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 Espectro, Filtros y Detección de Eventos Raros
- Graduados/as en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o afines.
- Profesionales de OEM rotorcraft/eVTOL, MRO, consultoría, centros tecnológicos.
- Flight Test, certificación, aviónica, control y dinámica que busquen especialización.
- Reguladores/autoridades y perfiles de UAM/eVTOL que requieran competencias en compliance.
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
- 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 espectro electromagnético y sus aplicaciones navales.
1.2 Introducción a los filtros: tipos y funciones en la detección.
1.3 Detección de eventos anómalos: principios y metodologías.
1.4 Señales y ruido: identificación y manejo en entornos navales.
1.5 Técnicas básicas de análisis espectral para la identificación de patrones anómalos.
1.6 Herramientas y software para el análisis del espectro y detección.
1.7 Ejemplos prácticos: casos de estudio de detección de anomalías.
1.8 Introducción a la seguridad en el espectro y la protección de datos.
1.9 Normativas y estándares relevantes en el ámbito naval.
1.10 Evaluación y pruebas: aplicación de los conceptos aprendidos.
2.2 Fundamentos del Espectro Electromagnético: Conceptos Clave
2.2 Introducción a los Filtros: Tipos y Aplicaciones
2.3 Detección de Eventos Anómalos: Metodologías y Técnicas Iniciales
2.4 Análisis de Señales: Preprocesamiento y Preparación de Datos
2.5 Herramientas de Análisis Espectral: Software y Equipamiento Básico
2.6 Identificación de Patrones: Reconocimiento de Señales Normales y Anómalas
2.7 Estudio de Casos: Ejemplos Prácticos de Detección de Anomalías
2.8 Introducción a la Seguridad en el Espectro: Amenazas y Contramedidas
2.9 Principios de la Criptografía y la Seguridad en las Comunicaciones
2.20 Tendencias Futuras: Avances en el Análisis del Espectro y la Detección de Anomalías
3.3 Fundamentos del espectro electromagnético: propiedades, rangos y aplicaciones navales.
3.2 Introducción a los filtros: tipos, diseño y aplicaciones en sistemas navales.
3.3 Detección de eventos anómalos: técnicas y algoritmos básicos.
3.4 Análisis de señales: dominio del tiempo y la frecuencia.
3.5 Implementación de filtros: software y hardware en entornos navales.
3.6 Detección y clasificación de amenazas: análisis de patrones y anomalías.
3.7 Sensores y sistemas de detección: tipos y funcionamiento.
3.8 Integración de sistemas: aplicaciones prácticas en plataformas navales.
3.9 Estudio de casos: ejemplos reales de detección de anomalías.
3.30 Análisis avanzado: optimización y mejora continua.
4.4 Fundamentos del análisis espectral: señales, ruido y artefactos
4.2 Técnicas de filtrado: eliminación de interferencias y optimización de la señal
4.3 Detección de anomalías: algoritmos y métricas clave
4.4 Análisis avanzado de espectro: patrones y tendencias
4.5 Implementación práctica: herramientas y software especializado
4.6 Estudio de casos: identificación y análisis de eventos anómalos
4.7 Optimización y calibración de sistemas de detección
4.8 Reportes y comunicación de hallazgos
4.9 Integración con sistemas de seguridad y vigilancia
4.40 Desafíos y tendencias futuras en la detección espectral
5.5 Fundamentos del Espectro Electromagnético: Principios y Aplicaciones
5.5 Filtrado de Señales: Técnicas y Herramientas Avanzadas
5.3 Detección de Eventos Inusuales: Metodologías de Identificación
5.4 Análisis de Datos Espectrales: Interpretación y Visualización
5.5 Aplicaciones Navales: Radar, Comunicaciones y Guerra Electrónica
5.6 Sensores y Sistemas de Detección: Integración y Operación
5.7 Estrategias de Mitigación: Interferencias y Amenazas
5.8 Estudio de Casos: Análisis de Incidentes Reales
5.9 Normativas y Regulaciones: Estándares de la Industria Naval
5.50 Tendencias Futuras: Innovación y Desarrollo Tecnológico
6.6 Introducción al análisis de espectro, filtrado y detección de eventos excepcionales
6.2 Fundamentos de la adquisición y procesamiento de datos espectrales
6.3 Técnicas avanzadas de filtrado para aislar señales anómalas
6.4 Detección de eventos excepcionales: métodos y algoritmos
6.5 Identificación y clasificación de patrones inusuales
6.6 Análisis de casos prácticos y simulaciones
6.7 Herramientas y software para el análisis espectral avanzado
6.8 Estrategias de mitigación y respuesta ante eventos excepcionales
6.9 Integración de sistemas de detección y alerta temprana
6.60 Evaluación de riesgos y toma de decisiones en escenarios complejos
7.7 Fundamentos del espectro electromagnético: Ondas, frecuencia y amplitud
7.2 Filtros de señal: Diseño y aplicación en entornos navales
7.3 Detección de eventos anómalos: Técnicas iniciales y análisis
7.4 Identificación de patrones y tendencias en datos espectrales
7.7 Implementación de algoritmos básicos de detección
7.6 Estudio de casos: Análisis de señales y detección de anomalías
7.7 Evaluación de rendimiento y optimización de sistemas
7.8 Prácticas de simulación y experimentación
7.9 Consideraciones de seguridad y protección de datos
7.70 Presentación de resultados y conclusiones
8.8 Introducción a los Eventos Singulares: Definición y Clasificación
8.8 Fundamentos del Espectro: Señales Normales vs. Anómalas
8.3 Técnicas de Filtrado Avanzadas para la Detección Temprana
8.4 Identificación y Caracterización de Patrones Inusuales
8.5 Análisis de Datos: Herramientas y Metodologías para el Estudio de Singularidades
8.6 Detección de Fallos en Sistemas Críticos: Aplicaciones Prácticas
8.7 Estudio de Casos: Análisis de Incidentes Reales
8.8 Modelado Predictivo y Prevención de Eventos Singulares
8.8 Estrategias de Mitigación y Respuesta ante Eventos Anómalos
8.80 Evaluación de Riesgos y Toma de Decisiones ante Singularidades Espectrales
9.9 Introducción al espectro electromagnético y sus aplicaciones navales.
9.9 Tipos de señales: origen, características y propagación.
9.3 Principios de la detección: ruido, umbrales y sensibilidad.
9.4 Identificación de eventos anómalos básicos.
9.5 Ejemplos prácticos: simulación de escenarios y análisis preliminar.
9.9 Análisis de Fourier y transformadas.
9.9 Técnicas de filtrado: diseño y aplicación de filtros.
9.3 Análisis de datos espectrales: interpretación y visualización.
9.4 Detección de anomalías basada en filtros y análisis espectral.
9.5 Casos de estudio: filtrado de ruido y detección de interferencias.
3.9 Definición y caracterización de eventos infrecuentes.
3.9 Metodologías de detección: análisis de tendencias y patrones.
3.3 Técnicas avanzadas de filtrado para la detección de anomalías.
3.4 Aplicación de algoritmos de detección de anomalías.
3.5 Ejemplos de detección en entornos navales específicos.
4.9 Definición de sucesos atípicos y su importancia.
4.9 Técnicas avanzadas de análisis espectral y filtrado.
4.3 Algoritmos de machine learning para detección de anomalías.
4.4 Estudio de casos: identificación de amenazas y riesgos.
4.5 Evaluación de la fiabilidad de los sistemas de detección.
5.9 Definición de fenómenos inusuales y su impacto.
5.9 Técnicas de análisis de datos en tiempo real.
5.3 Implementación de sistemas de alerta temprana.
5.4 Estudios de casos: detección de señales sospechosas.
5.5 Optimización de la configuración de los sistemas de detección.
6.9 Definición de eventos excepcionales y sus desafíos.
6.9 Diseño de sistemas de detección robustos y escalables.
6.3 Estrategias para la gestión de falsos positivos y negativos.
6.4 Análisis de riesgos y respuesta ante eventos excepcionales.
6.5 Ejemplos de aplicaciones avanzadas en escenarios navales.
7.9 Definición y categorización de fenómenos inusuales.
7.9 Técnicas de análisis predictivo.
7.3 Integración de sistemas de detección con otras plataformas.
7.4 Estudios de caso: análisis de datos complejos y toma de decisiones.
7.5 Desarrollo de capacidades de respuesta ante eventos inusuales.
8.9 Definición de incidentes singulares y su impacto.
8.9 Análisis forense de datos espectrales.
8.3 Gestión de crisis en escenarios complejos.
8.4 Simulación y entrenamiento en entornos realistas.
8.5 Evaluación de la eficacia de las medidas de seguridad.
1. Dominio del Espectro, Filtros y Detección de Eventos Anómalos
1.1 Introducción a la detección de eventos anómalos: conceptos básicos
1.2 El espectro electromagnético y su aplicación en la detección
1.3 Filtros digitales: tipos y aplicaciones en señales navales
1.4 Detección de anomalías: métodos estadísticos y algorítmicos
1.5 Estudio de casos: detección de anomalías en sistemas de navegación
1.6 Herramientas y software para el análisis del espectro
1.7 Prácticas de laboratorio: filtrado y detección de anomalías
1.8 Evaluación y conclusiones: informe de detección de eventos anómalos
2. Análisis Profundo: Espectro, Filtros y Detección de Anomalías
2.1 Señales navales complejas: características y análisis
2.2 Técnicas avanzadas de filtrado: filtros adaptativos y no lineales
2.3 Detección de anomalías: métodos basados en aprendizaje automático
2.4 Análisis espectral avanzado: transformada de Fourier y wavelet
2.5 Aplicaciones en sistemas de sonar y radar
2.6 Estudio de casos: análisis de datos en escenarios navales
2.7 Implementación de algoritmos en entornos de simulación
2.8 Evaluación y conclusiones: informe técnico detallado
3. Maestría en Análisis del Espectro, Filtrado y Detección de Sucesos Infrecuentes
3.1 Modelado y simulación de señales navales
3.2 Técnicas de filtrado en tiempo real: implementación y optimización
3.3 Detección de sucesos infrecuentes: análisis de datos de alta dimensión
3.4 Métodos de aprendizaje profundo para la detección de anomalías
3.5 Aplicaciones en guerra electrónica y contramedidas
3.6 Estudio de casos: análisis de inteligencia de señales
3.7 Desarrollo de prototipos y pruebas en laboratorio
3.8 Evaluación y conclusiones: presentación de proyecto final
4. Experto en el Espectro, Filtrado y Detección de Sucesos Atípicos
4.1 Diseño de sistemas de detección de anomalías
4.2 Implementación de filtros en hardware y software
4.3 Detección de sucesos atípicos: análisis de patrones y tendencias
4.4 Técnicas avanzadas de procesamiento de señales
4.5 Aplicaciones en seguridad marítima y vigilancia
4.6 Estudio de casos: simulación de escenarios de riesgo
4.7 Integración de sistemas y pruebas en campo
4.8 Evaluación y conclusiones: informe experto y recomendaciones
5. Excelencia en el Estudio del Espectro, Filtrado y Detección de Fenómenos Inusuales
5.1 Arquitectura de sistemas de detección de anomalías
5.2 Implementación de filtros de alto rendimiento
5.3 Detección de fenómenos inusuales: análisis de datos a gran escala
5.4 Desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial
5.5 Aplicaciones en inteligencia de señales y análisis de riesgo
5.6 Estudio de casos: análisis de vulnerabilidades y amenazas
5.7 Diseño y desarrollo de prototipos avanzados
5.8 Evaluación y conclusiones: presentación de investigación y propuestas
6. Competencia en el Espectro, Filtrado y Detección de Eventos Excepcionales
6.1 Estrategias de detección de eventos excepcionales
6.2 Optimización de filtros para entornos adversos
6.3 Detección de eventos excepcionales: análisis predictivo
6.4 Desarrollo de modelos predictivos y simulación
6.5 Aplicaciones en ciberseguridad marítima
6.6 Estudio de casos: análisis de riesgo y evaluación de impacto
6.7 Diseño e implementación de sistemas de alerta temprana
6.8 Evaluación y conclusiones: propuesta de solución innovadora
7. Experto en el Espectro, Filtrado y Detección de Fenómenos Inusuales
7.1 Fundamentos de la Detección de Fenómenos Inusuales
7.2 Técnicas Avanzadas de Filtrado y Procesamiento de Señales
7.3 Aprendizaje Automático y Detección de Anomalías
7.4 Aplicaciones en Sistemas de Radar y Sonar
7.5 Integración de Sistemas y Análisis de Datos en Tiempo Real
7.6 Estudio de Casos: Análisis de Amenazas y Vulnerabilidades
7.7 Simulación y Evaluación de Escenarios Complejos
7.8 Informe Final y Presentación de Resultados
8. Especialización en el Espectro, Filtros y Detección de Incidentes Singulares
8.1 Diseño de Sistemas para la Detección de Incidentes Singulares
8.2 Implementación de Filtros Especializados y Adaptativos
8.3 Análisis de Datos en Entornos Dinámicos y Complejos
8.4 Técnicas Avanzadas de Inteligencia Artificial para la Detección
8.5 Aplicaciones en Seguridad Marítima y Defensa Costera
8.6 Estudio de Casos: Análisis de Eventos Reales y Simulados
8.7 Desarrollo de Protocolos y Procedimientos de Respuesta
8.8 Evaluación Final: Informe de Investigación y Conclusiones
- 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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