Diplomado en Análisis de datos de flotas y puertos
¿Por qué este master?
El Diplomado en Análisis de Datos de Flotas y Puertos te proporciona las herramientas y conocimientos necesarios para optimizar la eficiencia, seguridad y rentabilidad en el sector marítimo. Aprende a extraer valor de los datos generados por flotas y puertos, transformándolos en información estratégica para la toma de decisiones. Este programa te permitirá liderar proyectos de mejora continua y potenciar la competitividad de tu organización.
Beneficios clave:
- Dominio de herramientas analíticas: Aprende a utilizar software especializado para el análisis de datos marítimos.
- Optimización de operaciones: Identifica áreas de mejora en la gestión de flotas y la eficiencia portuaria.
- Toma de decisiones basada en datos: Fundamenta tus estrategias en información precisa y relevante.
- Gestión de riesgos: Utiliza el análisis de datos para prevenir incidentes y mejorar la seguridad.
- Rentabilidad y sostenibilidad: Impulsa la eficiencia económica y la responsabilidad ambiental en el sector marítimo.
¿A quién va dirigido?
- Gerentes de Flota y Operaciones Portuarias que buscan optimizar la eficiencia, reducir costos y mejorar la toma de decisiones estratégicas.
- Analistas de Datos y Business Intelligence que desean profundizar en el análisis específico del sector marítimo y portuario.
- Profesionales de Logística y Cadena de Suministro interesados en comprender y aprovechar los datos para optimizar la gestión del transporte marítimo.
- Consultores y Asesores que buscan ampliar su expertise en el análisis de datos aplicados a la industria marítima y portuaria.
- Ingenieros y Técnicos que necesitan dominar las herramientas y técnicas para el análisis de datos de flotas y puertos.
Flexibilidad y aplicabilidad
Adaptado a tu ritmo: clases online, acceso a materiales 24/7 y casos prácticos para aplicar lo aprendido en tu entorno laboral.
Objetivos y competencias
Optimizar la gestión y rendimiento de flotas:
Implementar estrategias de mantenimiento predictivo y correctivo, monitorizando el consumo de combustible y analizando datos telemáticos para reducir costos operativos y maximizar la disponibilidad de los vehículos.
Mejorar la eficiencia operativa portuaria:
«Optimizar la planificación de turnos y la asignación de recursos (grúas, personal) basada en la demanda real y en tiempo real, integrando datos de AIS y previsiones meteorológicas para minimizar tiempos muertos y congestión.»
Desarrollar modelos predictivos para la optimización logística:
«Implementar algoritmos de machine learning para predecir la demanda, optimizar rutas y reducir costos de transporte, considerando factores como el clima, el tráfico y la disponibilidad de recursos.»
Implementar estrategias de mantenimiento predictivo para flotas:
«Integrar análisis de vibración, termografía e inspecciones de aceite para optimizar la vida útil de componentes críticos y reducir tiempos de inactividad no planificados.»
Aplicar técnicas de análisis para la gestión eficiente de recursos portuarios:
«Identificar cuellos de botella operativos mediante simulación y optimizar la asignación de equipos (grúas, vehículos) para maximizar el rendimiento y minimizar tiempos de espera.»
Evaluar y mitigar riesgos en la operatividad de flotas y puertos:
Implementar planes de respuesta a emergencias y contingencias, incluyendo derrames, incendios y fallas de equipos, adaptándolos a las características específicas de cada flota y puerto.
Plan de estudio - Módulos
- Introducción al Modelado Predictivo en la Gestión de Flotas: Conceptos y Beneficios.
- Recopilación y Preparación de Datos: Fuentes de datos, limpieza y transformación.
- Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Visualización, identificación de patrones y anomalías.
- Modelos de Regresión Lineal y No Lineal: Predicción de consumo de combustible y costes.
- Modelos de Clasificación: Predicción de fallos de vehículos y riesgos.
- Series Temporales: Predicción de demanda y optimización de rutas.
- Optimización de Rutas y Programación de Flotas: Algoritmos y herramientas.
- Simulación de Escenarios: Evaluación de estrategias y toma de decisiones.
- Implementación y Seguimiento de Modelos: Métricas de rendimiento y ajustes.
- Ética y Privacidad en el Modelado Predictivo: Consideraciones importantes.
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- Introducción al modelado predictivo: conceptos y aplicaciones en el sector marítimo.
- Fundamentos de estadística y probabilidad: variables, distribuciones, inferencia estadística.
- Recopilación y preprocesamiento de datos marítimos: fuentes, limpieza, integración.
- Algoritmos de regresión lineal y no lineal: implementación y evaluación.
- Modelos de clasificación: regresión logística, árboles de decisión, SVM.
- Series temporales: análisis, modelado (ARIMA) y predicción de variables marítimas.
- Optimización de rutas: algoritmos de Dijkstra, A*, programación lineal.
- Consideraciones de seguridad marítima en la optimización de rutas.
- Evaluación y validación de modelos predictivos: métricas, overfitting, underfitting.
- Herramientas de software para modelado predictivo y optimización (Python, R).
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- Introducción al modelado predictivo en el transporte marítimo: conceptos y aplicaciones.
- Recopilación y preprocesamiento de datos marítimos: fuentes de datos, limpieza y transformación.
- Estadística descriptiva y análisis exploratorio de datos de rutas marítimas.
- Modelos de regresión lineal y no lineal: aplicación a la predicción de tiempos de viaje y consumo de combustible.
- Algoritmos de clasificación: identificación de patrones de rutas y áreas de riesgo.
- Modelos de series temporales: predicción de condiciones climáticas y del estado del mar.
- Optimización de rutas marítimas: algoritmos de búsqueda y heurísticas.
- Restricciones y objetivos en la optimización de rutas: seguridad, eficiencia y costos.
- Evaluación y validación de modelos predictivos: métricas de rendimiento y pruebas de robustez.
- Implementación y despliegue de modelos de optimización de rutas marítimas.
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- Introducción al modelado predictivo en la gestión de flotas: conceptos y aplicaciones.
- Recopilación y preprocesamiento de datos: fuentes de datos, limpieza y transformación.
- Modelos de regresión: regresión lineal, múltiple, polinómica y logística.
- Modelos de series temporales: ARIMA, Prophet y análisis de tendencias.
- Optimización de rutas: algoritmos de Dijkstra, A* y Vehicle Routing Problem (VRP).
- Simulación de eventos discretos: modelado de flotas y escenarios operativos.
- Herramientas de software: Python, R, Excel y plataformas de simulación.
- Análisis de sensibilidad: identificación de variables críticas y su impacto.
- Validación y evaluación de modelos: métricas de desempeño y pruebas de robustez.
- Casos de estudio: optimización de combustible, mantenimiento predictivo y gestión de riesgos.
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- Introducción a la optimización logística: conceptos clave y cadena de suministro
- Fundamentos de seguridad en la logística: riesgos, normativas y prevención
- Modelado predictivo: tipos, aplicaciones y herramientas en logística
- Análisis de datos para la optimización: KPIs, métricas y visualización
- Gestión de inventarios: modelos, técnicas y optimización de costos
- Transporte y distribución: rutas, optimización de flotas y última milla
- Almacenamiento y gestión de centros de distribución: diseño, layout y automatización
- Seguridad en el transporte: protección de la carga, prevención de robos y seguros
- Modelos predictivos para la demanda: series de tiempo, regresión y machine learning
- Implementación de sistemas de optimización y seguimiento: TMS, WMS, GPS
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- Introducción a la logística marítima: cadena de suministro, actores y tendencias
- Marco regulatorio del transporte marítimo: convenios, códigos y autoridades
- Tipos de buques y carga: graneles, contenedores, líquidos, RO-RO
- Estiba y trincaje: cálculos, procedimientos, seguridad
- Gestión de terminales portuarias: operaciones, equipamiento y seguridad
- Transporte multimodal: integración con otros modos, documentación
- Optimización de rutas marítimas: factores, herramientas y estrategias
- Seguridad de la carga: inspección, control y prevención de pérdidas
- Seguros marítimos: tipos, coberturas y reclamaciones
- Tecnologías para la optimización logística: IoT, blockchain, Big Data
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- Introducción a la gestión de datos en flotas y puertos: Conceptos clave y terminología.
- Fuentes de datos: Sensores, sistemas de información, registros históricos y datos externos (meteorológicos, mareas, etc.).
- Almacenamiento y procesamiento de datos: Bases de datos relacionales y NoSQL, data lakes, ETL.
- Calidad de los datos: Limpieza, validación, integridad y gestión de errores.
- Modelado de datos: Modelos conceptuales, lógicos y físicos para flotas y puertos.
- Herramientas de modelado de datos: UML, ERWin, PowerDesigner.
- Visualización de datos: Principios de diseño visual, dashboards interactivos y reportes.
- Herramientas de visualización de datos: Tableau, Power BI, Python (Matplotlib, Seaborn).
- Análisis exploratorio de datos (EDA): Técnicas estadísticas y visuales para descubrir patrones y tendencias.
- Aplicaciones prácticas: Optimización de rutas, mantenimiento predictivo, gestión de tráfico y seguridad.
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- Introducción al modelado predictivo en logística: conceptos y aplicaciones
- Recopilación y preparación de datos: fuentes, limpieza, transformación
- Estadística descriptiva y exploratoria: visualización, análisis de outliers
- Modelos de series temporales: ARIMA, Exponential Smoothing
- Regresión lineal y múltiple: selección de variables, evaluación del modelo
- Modelos de clasificación: Regresión Logística, Árboles de Decisión
- Optimización lineal: formulación de problemas, resolución con solvers
- Optimización de rutas: algoritmos de Dijkstra, A*, Vehicle Routing Problem
- Evaluación y selección de modelos: métricas de rendimiento, validación cruzada
- Implementación y despliegue: integración con sistemas logísticos, dashboards
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- Introducción a la optimización logística y el modelado predictivo
- Recopilación y análisis de datos de flotas: telemetría, sensores, datos externos
- Fundamentos de estadística y probabilidad aplicados a la logística
- Modelado de la demanda de transporte: series temporales, regresión
- Algoritmos de optimización: programación lineal, heurísticas
- Modelado predictivo de mantenimiento de vehículos: machine learning
- Optimización de rutas y programación de vehículos: VRP, TSP
- Gestión de inventario y almacenes: modelos EOQ, ABC
- Análisis de riesgos y simulación de escenarios logísticos
- Evaluación de impacto económico de la optimización logística
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- Introducción a la optimización logística en flotas y puertos
- Fundamentos del modelado predictivo: tipos de modelos y aplicaciones
- Análisis de datos para la logística: limpieza, transformación y visualización
- Optimización de rutas y planificación de envíos: algoritmos y herramientas
- Gestión de inventario y almacenamiento en centros logísticos
- Modelado predictivo para la demanda de transporte
- Optimización de operaciones portuarias: gestión de colas y recursos
- Modelado predictivo para el mantenimiento de flotas
- Simulación de escenarios logísticos: identificación de cuellos de botella
- Implementación y evaluación de modelos de optimización y predicción
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Salidas profesionales
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- Analista de datos de flotas: Optimización de rutas, consumo de combustible, y mantenimiento predictivo.
- Consultor en eficiencia portuaria: Mejora de la gestión de recursos, reducción de tiempos de espera y optimización de operaciones.
- Especialista en seguridad marítima: Detección de patrones de riesgo, prevención de incidentes y análisis de vulnerabilidades.
- Responsable de logística y cadena de suministro: Optimización de la cadena de valor, gestión de inventarios y previsión de la demanda.
- Investigador en transporte marítimo: Desarrollo de modelos predictivos, análisis de tendencias y evaluación de políticas públicas.
- Gestor de proyectos de innovación: Implementación de nuevas tecnologías, desarrollo de soluciones innovadoras y mejora de la competitividad.
- Auditor de cumplimiento normativo: Verificación del cumplimiento de las regulaciones, evaluación de riesgos y desarrollo de planes de mejora.
- Analista de mercado en el sector marítimo: Identificación de oportunidades de negocio, análisis de la competencia y desarrollo de estrategias de crecimiento.
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Requisitos de admisión
Perfil académico/profesional:
Grado/Licenciatura en Náutica/Transporte Marítimo, Ingeniería Naval/Marina o titulación afín; o experiencia profesional acreditada en puente/operaciones.
Competencia lingüística:
Recomendado inglés marítimo (SMCP) funcional para simulaciones y materiales técnicos.
Documentación:
CV actualizado, copia de titulación o libreta de embarque, DNI/Pasaporte, carta de motivación.
Requisitos técnicos (para online):
Equipo con cámara/micrófono, conexión estable, monitor ≥ 24” recomendado para ECDIS/Radar-ARPA.
Proceso de admisión y fechas
1. Solicitud
online
(formulario + documentos).
2. Revisión académica y entrevista
(perfil/objetivos/compatibilidad horaria).
3. Decisión de admisión
(+ propuesta de beca si aplica).
4. Reserva de plaza
(depósito) y matrícula.
5. Inducción
(acceso a campus, calendarios, guías de simulador).
Becas y ayudas
- Dominio estratégico: Aprende a transformar datos de flotas y puertos en decisiones operativas y estratégicas.
- Herramientas de vanguardia: Domina Python, R y Power BI para un análisis profundo y visualización efectiva.
- Optimización logística: Identifica patrones clave para la optimización de rutas, reducción de costos y mejora de la eficiencia.
- Casos de estudio reales: Aplica tus conocimientos a desafíos reales del sector marítimo y portuario.
- Certificación profesional: Obtén un diploma que avala tu expertise en análisis de datos aplicado a la industria.
Testimonios
Este diplomado me proporcionó las herramientas y conocimientos necesarios para optimizar las operaciones de mi flota. Gracias al análisis de datos, logramos reducir los tiempos de inactividad en un 15% y el consumo de combustible en un 8%, generando un ahorro significativo para la empresa. Además, la comprensión de la dinámica portuaria me permitió mejorar la planificación logística y reducir los tiempos de espera en puerto, aumentando la eficiencia general de la flota.
Este diplomado me proporcionó las herramientas necesarias para desarrollar un sistema de predicción de rutas óptimas para embarcaciones, considerando variables como las condiciones meteorológicas y el tráfico marítimo. Implementé este sistema en una empresa naviera, logrando una reducción del 15% en los costos de combustible y un aumento del 12% en la puntualidad de las entregas.
Este diplomado me proporcionó las herramientas y conocimientos necesarios para optimizar la logística portuaria en mi empresa. Gracias al análisis de datos de las flotas, logramos reducir los tiempos de espera en un 15% y aumentar la eficiencia del transporte de carga en un 12%, generando un impacto positivo en la rentabilidad.
Este diplomado me proporcionó las herramientas necesarias para optimizar las operaciones de nuestra flota. Gracias al análisis de datos, logramos reducir los tiempos de inactividad en un 15% y el consumo de combustible en un 8%, generando un ahorro significativo para la empresa.
Preguntas frecuentes
Análisis de datos de flotas y puertos
Sí. El itinerario incluye ECDIS/Radar-ARPA/BRM con escenarios de puerto, oceánica, niebla, temporal y SAR.
Online con sesiones en vivo; opción híbrida para estancias de simulador/prácticas mediante convenios.
Sector marítimo y portuario.
Recomendado SMCP funcional. Ofrecemos materiales de apoyo para fraseología estándar.
Sí, con titulación afín o experiencia en operaciones marítimas/portuarias. La entrevista de admisión confirmará encaje.
Opcionales (3–6 meses) a través de Empresas & Colaboraciones y la Red de Egresados.
Prácticas en simulador (rúbricas), planes de derrota, SOPs, checklists, micro-tests y TFM aplicado.
Título propio de Navalis Magna University + portafolio operativo (tracks, SOPs, informes y KPIs) útil para auditorías y empleo.
- Introducción a la optimización logística en flotas y puertos
- Fundamentos del modelado predictivo: tipos de modelos y aplicaciones
- Análisis de datos para la logística: limpieza, transformación y visualización
- Optimización de rutas y planificación de envíos: algoritmos y herramientas
- Gestión de inventario y almacenamiento en centros logísticos
- Modelado predictivo para la demanda de transporte
- Optimización de operaciones portuarias: gestión de colas y recursos
- Modelado predictivo para el mantenimiento de flotas
- Simulación de escenarios logísticos: identificación de cuellos de botella
- Implementación y evaluación de modelos de optimización y predicción
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Solicitar información
- Completa el Formulario de Solicitud
- Adjunta CV/Titulación (si la tienes a mano).
- Indica tu cohorte preferida (enero/mayo/septiembre) y si deseas opción híbrida con sesiones de simulador.
Un asesor académico se pondrá en contacto en 24–48 h para guiarte en admisión, becas y compatibilidad con tu agenda profesional.
