La Ingeniería de Ingeniería de datos, tiempo real y plataformas aborda la integración de arquitecturas basadas en RTOS, análisis de grandes volúmenes de datos mediante MQTT y Apache Kafka, además de la implementación de API REST en entornos aeronáuticos avanzados como eVTOL y UAM. Este enfoque técnico incluye la aplicación de modelos predictivos para la gestión de sistemas críticos, sincronización mediante PTP y protocolos de seguridad para garantizar la integridad y disponibilidad en sistemas embebidos con certificación según criterios de software y hardware como DO-178C y DO-254. Asimismo, el enfoque integra simulación en tiempo real y validación de sensores empleando HIL para asegurar altos niveles de rendimiento y resiliencia en plataformas aéreas innovadoras.
Los laboratorios asociados cuentan con infraestructuras para pruebas de HIL y SIL, adquisición de datos en tiempo real y monitorización de parámetros electromagnéticos conforme a la normativa aplicable internacional. La trazabilidad se mantiene alineada con estándares aeronáuticos como ARP4754A, ARP4761 y regulaciones de certificación pertinentes a FAA y EASA. Este riguroso marco normativo habilita perfiles profesionales como Ingeniero de Sistemas Embebidos, Analista de Datos Aeroespaciales, Especialista en Seguridad Funcional y Desarrollador de Software en Tiempo Real, entre otros.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): ingeniería de datos, tiempo real, plataformas aeronáuticas, RTOS, Apache Kafka, DO-178C, ARP4754A, HIL, FAA, EASA
348.000 €
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.
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.
Recomendaciones: Se aconseja contar con conocimientos previos en aerodinámica, control y estructuras. Se requiere un nivel de dominio del español/inglés B2+ o C1. Ofrecemos cursos de nivelación (bridging tracks) para aquellos que lo necesiten.
1.1 Arquitectura de datos en tiempo real: principios, capas y interoperabilidad
1.2 Plataformas de datos en tiempo real: ingestión, procesamiento y almacenamiento
1.3 Modelado de datos en tiempo real: eventos, esquemas evolutivos y CDC
1.4 Rendimiento y latencia en pipelines: tuning, particionamiento y ventanas
1.5 Escalabilidad y resiliencia: escalado horizontal, tolerancia a fallos y recuperación
1.6 Calidad de datos en streaming: gobernanza, idempotencia, deduplicación y consistencia
1.7 Observabilidad de plataformas: logs, métricas, tracing y dashboards
1.8 Seguridad y cumplimiento en datos en tiempo real: control de acceso, cifrado y retención
1.9 Orquestación e integración de flujos: data lineage, APIs y ML pipelines
1.10 Casos prácticos: go/no-go con matriz de riesgos y criterios de éxito
2.2 Fundamentos de Ingeniería de Datos en Tiempo Real: conceptos clave, diferencias con procesamiento por lotes, objetivos de latencia y throughput
2.2 Arquitecturas de plataformas de datos en tiempo real: componentes, flujos de datos, motores de streaming y orquestación
2.3 Modelado de datos para tiempo real: esquemas dinámicos, evolución de esquemas, formatos (JSON/Avro/Protobuf) y enfoques event-driven
2.4 Rendimiento y escalabilidad en plataformas en tiempo real: latencia objetivo, rendimiento, tuning, particionamiento y manejo de backpressure
2.5 Diseño de pipelines de datos en tiempo real: modularidad, reusabilidad, pipelines reproducibles y pruebas continuas
2.6 Calidad de datos, gobernanza y seguridad en tiempo real: validación, deduplicación, lineage, cumplimiento y control de acceso
2.7 Integración de fuentes y sinks en tiempo real: conectores, CDC, streaming vs..micro-batch y estrategias de ingestión
2.8 Observabilidad y monitoreo: métricas clave, trazabilidad (tracing), logs, dashboards y alertas operativas
2.9 Pruebas y aseguramiento de calidad en RTD: pruebas unitarias e integración, pruebas de rendimiento y resiliencia ante fallos
2.20 Caso práctico: diseño y construcción de un pipeline de datos en tiempo real desde ingestión hasta entrega con criterios de éxito
3.3 Plataformas de Datos en Tiempo Real para Operaciones Navales: Diseño modular y escalabilidad
3.2 Modelado de Datos en Streaming para Ambientes Marinos: Esquemas de eventos, entidades y relaciones
3.3 Ingesta y Procesamiento en Tiempo Real: Fuentes AIS, sensores de buques, plataformas meteorológicas y vigilancia
3.4 Arquitecturas de Almacenamiento en Tiempo Real: Data lakehouse, streaming storage y acceso a decisiones
3.5 Gobernanza y Calidad de Datos en Tiempo Real para Operaciones: limpieza, linaje y políticas
3.6 Optimización de Rendimiento y Latencia: pipelines, buffering, backpressure y SLAs
3.7 Seguridad, Cumplimiento y Ciberseguridad en Plataformas de Datos en Tiempo Real
3.8 Observabilidad, Telemetría y Resiliencia: monitoreo, logs, trazabilidad y alertas
3.9 Integración con Sistemas Navales: C2, logística, mantenimiento y simulación en tiempo real
3.30 Caso Práctico: go/no-go para implementación de una plataforma de datos en tiempo real en un escenario naval
4.4 Plataformas de Datos en Tiempo Real: diseño, selección de arquitecturas y criterios de rendimiento
4.2 Diseño de pipelines de ingestión: fuentes, formatos, validación y tolerancia a fallos
4.3 Modelado de datos en streaming: esquemas, normalización, evolución de esquemas y CDC
4.4 Latencia y rendimiento: objetivos, latencia de extremo a extremo y optimización
4.5 Procesamiento en tiempo real: comparación de motores (Flink, Spark Structured Streaming, Kafka Streams)
4.6 Gestión de estado y consistencia: checkpointing, exactly-once, state backend y backpressure
4.7 Almacenamiento y acceso a datos en tiempo real: data lakehouse, almacenamiento en caliente y consultas rápidas
4.8 Seguridad, gobernanza y cumplimiento en plataformas de datos en tiempo real
4.9 Observabilidad y telemetría: métricas, tracing, logs, dashboards y alertas de rendimiento
4.40 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para una plataforma de datos en tiempo real
**Módulo 5 — Plataformas RT: Diseño, Modelado y Rendimiento**
5.5 Introducción a las Plataformas de Datos en Tiempo Real (RT): Conceptos Fundamentales.
5.5 Diseño de Plataformas RT: Arquitectura y Componentes Clave.
5.3 Modelado de Datos en RT: Estructuras y Técnicas para un Rendimiento Óptimo.
5.4 Optimización del Rendimiento: Estrategias y Herramientas.
5.5 Plataformas RT: Análisis Comparativo y Selección.
5.6 Integración de Fuentes de Datos en Tiempo Real.
5.7 Manejo de la Concurrencia y la Escala en RT.
5.8 Monitoreo y Gestión del Rendimiento en Plataformas RT.
5.9 Casos de Estudio: Implementación y Despliegue de Plataformas RT.
5.50 Tendencias Futuras: Innovación en Plataformas de Datos RT.
**Módulo 6 — Ingeniería de Datos RT: Plataformas y Modelado**
6.6 Introducción a la Ingeniería de Datos en Tiempo Real (RT) y su Importancia
6.2 Plataformas RT: Selección y Evaluación (Kafka, Flink, Storm, etc.)
6.3 Modelado de Datos para RT: Diseño de Esquemas y Consideraciones
6.4 Arquitecturas Comunes RT: Lambda, Kappa y sus Variantes
6.5 Ingesta de Datos RT: Fuentes, Protocolos y Transformación
6.6 Almacenamiento de Datos RT: Bases de Datos, Data Lakes y Data Warehouses
6.7 Procesamiento en Tiempo Real: Flujos, Ventanas y Agregaciones
6.8 Calidad de Datos en RT: Validación, Limpieza y Monitoreo
6.9 Implementación de Pipelines RT: Diseño e Integración
6.60 Estudio de Casos: Aplicaciones Reales de la Ingeniería de Datos RT
**Módulo 7 — Plataformas RT: Diseño, Modelado y Rendimiento**
7.7 Introducción a las Plataformas de Datos en Tiempo Real (RT): Conceptos Clave.
7.2 Diseño Conceptual de Plataformas RT: Requisitos y Consideraciones.
7.3 Modelado de Datos en Tiempo Real: Estructuras y Técnicas.
7.4 Plataformas RT: Arquitectura y Componentes Fundamentales.
7.7 Rendimiento en Plataformas RT: Métricas y Optimización Inicial.
7.6 Diseño de Flujos de Datos en Tiempo Real: Ingesta y Transformación.
7.7 Herramientas y Tecnologías para el Diseño de Plataformas RT.
7.8 Ejemplos Prácticos: Casos de Estudio de Plataformas RT.
7.9 Monitoreo y Gestión del Rendimiento en Plataformas RT.
7.70 Evaluación de Diseño: Análisis y Optimización del Rendimiento.
**Módulo 8 — Plataformas RT: Diseño, Modelado y Escalabilidad**
8. 8 Introducción a las Plataformas de Datos en Tiempo Real (RT): Definición, componentes y aplicaciones.
8. 8 Diseño Conceptual de Plataformas RT: Requisitos, arquitectura y selección de tecnologías.
3. 3 Modelado de Datos en Tiempo Real: Diseño de esquemas, estructuras y formatos de datos optimizados.
4. 4 Escalabilidad Horizontal y Vertical: Estrategias para el crecimiento de la plataforma.
5. 5 Arquitectura de Microservicios: Diseño e implementación para plataformas RT.
6. 6 Almacenamiento y Procesamiento Distribuido: Bases de datos NoSQL, frameworks como Spark Streaming.
7. 7 Optimización del Rendimiento: Tuning, gestión de recursos y optimización de consultas.
8. 8 Monitoreo y Gestión: Herramientas de monitoreo, alertas y optimización continua.
8. 8 Seguridad y Cumplimiento: Implementación de medidas de seguridad y cumplimiento normativo.
80. 80 Casos de Estudio: Análisis de implementaciones exitosas de plataformas RT y sus desafíos.
## Módulo 9 — Modelado y Optimización de Datos en Tiempo Real
9.9 Plataformas de Datos en Tiempo Real: Selección y Arquitectura
9.9 Modelado de Datos: Diseño de Esquemas y Estructuras Optimizadas
9.3 Ingeniería de Datos: Pipelines y Transformaciones Eficientes
9.4 Optimización del Rendimiento: Índices, Particionado y Tuning
9.5 Escalabilidad: Estrategias para el Crecimiento y la Concurrencia
9.6 Monitoreo y Gestión: Supervisión del Desempeño y la Calidad de Datos
9.7 Almacenamiento de Datos en Tiempo Real: Elección de Tecnologías
9.8 Análisis de Datos en Tiempo Real: Consultas, Agregaciones y Visualización
9.9 Casos de Estudio: Implementación y Optimización en Diferentes Entornos
9.90 Estrategias de Optimización: Mejores Prácticas y Herramientas
**Módulo 1 — Plataformas RT: Diseño y Escalabilidad**
1.1 Arquitectura de Plataformas RT: Fundamentos y Componentes Clave
1.2 Diseño de Sistemas Distribuidos para Datos en Tiempo Real
1.3 Escalabilidad Horizontal: Técnicas y Estrategias
1.4 Almacenamiento y Procesamiento Distribuido: Elección de Herramientas
1.5 Modelado de Datos para Alto Rendimiento y Escalabilidad
1.6 Optimización de Consultas y Agregaciones en Tiempo Real
1.7 Monitoreo y Administración de Plataformas RT Escalables
1.8 Diseño para la Tolerancia a Fallos y Recuperación
1.9 Estrategias de Implementación y Despliegue Continuo
1.10 Casos de Estudio: Plataformas RT Escalables en la Industria
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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”).
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