Curso de Recolección de datos automatizada
¿Por qué este curso?
El curso de Recolección de datos automatizada
Te proporcionará las habilidades necesarias para optimizar la extracción y gestión de información en la era digital. Aprenderás a diseñar e implementar soluciones automatizadas para la recopilación de datos desde diversas fuentes, ahorrando tiempo y recursos. Este programa te capacitará en el uso de herramientas y técnicas de web scraping, APIs y ETL (Extract, Transform, Load) para construir flujos de trabajo eficientes y escalables.
Ventajas diferenciales
- Dominio de herramientas de scraping: BeautifulSoup, Scrapy y Selenium.
- Integración con APIs: Obtén datos directamente de plataformas como Twitter, Facebook o Google.
- Automatización de flujos ETL: Diseña pipelines para transformar y cargar datos a bases de datos o data warehouses.
- Análisis y visualización de datos: Convierte la información recolectada en insights accionables.
- Casos prácticos reales: Aplica tus conocimientos a proyectos concretos y desafíos empresariales.
- Modalidad: Online
- Nivel: Cursos
- Horas: 150 H
- Fecha de matriculación: 23-03-2026
- Fecha de inicio: 26-04-2026
- Plazas disponibles: 1
¿A quién va dirigido?
- Analistas de datos y científicos de datos que buscan automatizar la recopilación de datos y escalar sus proyectos.
- Ingenieros de software y desarrolladores web que desean integrar la recolección de datos en sus aplicaciones y mejorar la eficiencia.
- Profesionales de marketing digital y SEO que necesitan recopilar datos de la web de manera eficiente para análisis de mercado y optimización de campañas.
- Investigadores y académicos interesados en automatizar la extracción de datos para estudios y análisis de tendencias.
- Emprendedores y startups que buscan obtener datos relevantes del mercado de forma rápida y económica para la toma de decisiones estratégicas.
Flexibilidad y aplicabilidad
Diseñado para profesionales y estudiantes: Módulos concisos y prácticos, ejercicios con datos reales y acceso a herramientas y recursos actualizados.
Objetivos y competencias
Optimizar la eficiencia en la adquisición de información:
Implementar rutinas de verificación cruzada de datos (sensores, reportes, observaciones visuales) para minimizar errores y maximizar la precisión de la información recibida.
Facilitar el análisis predictivo y la toma de decisiones informadas:
Implementar modelos de Machine Learning para prever la demanda, optimizar rutas y anticipar fallos de maquinaria, integrando los resultados en dashboards de gestión accesibles y comprensibles.
Reducir la dependencia de procesos manuales propensos a errores:
Implementar sistemas de gestión de datos integrados y automatizados, validando la información con chequeos cruzados y alertas tempranas para asegurar la integridad y confiabilidad de la información.
Escalar la capacidad de procesamiento de grandes volúmenes de datos:
Implementar arquitecturas de procesamiento distribuido (Spark, Hadoop) y optimizar algoritmos para reducir la latencia y aumentar el throughput.
Mejorar la calidad y consistencia de los datos recopilados:
Implementar protocolos de validación y limpieza de datos, estandarizar formatos de entrada y capacitar al personal en mejores prácticas de captura y registro.
Integrar fuentes de datos diversas y complejas:
«Normalizar, validar y transformar datos heterogéneos para crear una visión unificada y coherente.»
Plan de estudio - Módulos
1.1. Conceptos clave de adquisición automatizada: muestreo, frecuencia, resolución, latencia y continuidad operativa
1.2. Arquitecturas típicas: edge, gateway, cloud y modelos híbridos para operaciones marítimas, portuarias e industriales
1.3. Diseño del flujo de datos: origen → adquisición → validación → almacenamiento → consumo analítico
1.4. Definición de requisitos: variables, tolerancias, SLA de disponibilidad, condiciones ambientales y criticidad
1.5. Normalización y estandarización: nomenclaturas, catálogos de señales, unidades y convenciones de metadatos
1.6. Calidad desde el diseño: criterios de aceptación, reglas de validación, control de cambios y trazabilidad
2.1. Selección de sensores por variable: presión, temperatura, nivel, corrientes, turbidez, energía y vibración
2.2. Electrónica de adquisición: ADC/DAC, acondicionamiento de señal, filtros, aislamiento y supresión de ruido
2.3. Interfaces industriales y embebidas: UART, I2C, SPI, CAN, RS-485 y consideraciones de cableado
2.4. Protocolos de campo: Modbus, NMEA, OPC UA, MQTT y criterios de compatibilidad e integración
2.5. Sincronización temporal: NTP/PTP, time-stamping, drift y coherencia en series multi-sensor
2.6. Ensayos de integración: pruebas funcionales, verificación de rangos, calibración inicial y aceptación en campo
3.1. Ingesta continua: colas, brokers, buffering, store-and-forward y tolerancia a pérdida de conectividad
3.2. ETL/ELT operativa: parsing, transformación, enriquecimiento y armonización de unidades y escalas
3.3. Validación automática: reglas, límites físicos, coherencia cruzada y detección de valores atípicos
3.4. Gestión de errores: reintentos, cuarentena de registros, alertas y degradación controlada del servicio
3.5. Normalización de formatos: JSON/CSV/Parquet, esquemas, contratos de datos y versionado
3.6. Observabilidad del pipeline: logs, métricas, trazas, latencia por etapa y control de backlog
4.1. Modelos de datos: entidades, eventos, señales, series temporales y dimensionamiento para alto volumen
4.2. Bases de datos y repositorios: time-series, relacionales y data lake según patrones de consulta
4.3. Metadatos y linaje: catálogo, procedencia, calidad, cambios y auditoría de transformaciones
4.4. Retención y archivado: políticas, compresión, particionado, cold storage y recuperación verificable
4.5. Control de acceso: roles, permisos, segregación por proyecto/cliente y trazabilidad de lectura/escritura
4.6. Integridad y consistencia: constraints, checksums, reconciliación y reconciliación de fuentes múltiples
5.1. Integración con operación: CMMS/EAM, SCADA, plataformas IoT y sistemas de ticketing
5.2. Dashboards operativos: KPIs, umbrales, tendencias, comparativas y vistas por activo/ubicación
5.3. Alarmas inteligentes: reglas, severidad, supresión de ruido, correlación y escalamiento por SLA
5.4. Automatización de acciones: playbooks, disparadores, cierres de bucle y registro de intervención
5.5. Notificaciones multicanal: correo, mensajería, webhooks y evidencia de entrega/ack
5.6. Evaluación de desempeño: MTTA/MTTR, falsas alarmas, cobertura de monitoreo y mejora continua
6.1. Superficie de ataque del dato: endpoints, gateways, credenciales, APIs y hardening básico
6.2. Seguridad de comunicaciones: cifrado, autenticación, rotación de claves y segmentación de red
6.3. Robustez ambiental: corrosión, estanqueidad, interferencias electromagnéticas y mantenimiento preventivo
6.4. Continuidad de servicio: redundancias, failover, backups, pruebas de recuperación y planes de contingencia
6.5. Cumplimiento y evidencias: registros, auditorías internas, políticas de datos y trazabilidad operativa
6.6. Proyecto final aplicado: diseño del sistema, integración sensórica, pipeline de ingesta, QA/QC, dashboard y entrega técnica documentada
Plan de estudio - Módulos
1.1. Conceptos clave de adquisición automatizada: muestreo, frecuencia, resolución, latencia y continuidad operativa
1.2. Arquitecturas típicas: edge, gateway, cloud y modelos híbridos para operaciones marítimas, portuarias e industriales
1.3. Diseño del flujo de datos: origen → adquisición → validación → almacenamiento → consumo analítico
1.4. Definición de requisitos: variables, tolerancias, SLA de disponibilidad, condiciones ambientales y criticidad
1.5. Normalización y estandarización: nomenclaturas, catálogos de señales, unidades y convenciones de metadatos
1.6. Calidad desde el diseño: criterios de aceptación, reglas de validación, control de cambios y trazabilidad
2.1. Selección de sensores por variable: presión, temperatura, nivel, corrientes, turbidez, energía y vibración
2.2. Electrónica de adquisición: ADC/DAC, acondicionamiento de señal, filtros, aislamiento y supresión de ruido
2.3. Interfaces industriales y embebidas: UART, I2C, SPI, CAN, RS-485 y consideraciones de cableado
2.4. Protocolos de campo: Modbus, NMEA, OPC UA, MQTT y criterios de compatibilidad e integración
2.5. Sincronización temporal: NTP/PTP, time-stamping, drift y coherencia en series multi-sensor
2.6. Ensayos de integración: pruebas funcionales, verificación de rangos, calibración inicial y aceptación en campo
3.1. Ingesta continua: colas, brokers, buffering, store-and-forward y tolerancia a pérdida de conectividad
3.2. ETL/ELT operativa: parsing, transformación, enriquecimiento y armonización de unidades y escalas
3.3. Validación automática: reglas, límites físicos, coherencia cruzada y detección de valores atípicos
3.4. Gestión de errores: reintentos, cuarentena de registros, alertas y degradación controlada del servicio
3.5. Normalización de formatos: JSON/CSV/Parquet, esquemas, contratos de datos y versionado
3.6. Observabilidad del pipeline: logs, métricas, trazas, latencia por etapa y control de backlog
4.1. Modelos de datos: entidades, eventos, señales, series temporales y dimensionamiento para alto volumen
4.2. Bases de datos y repositorios: time-series, relacionales y data lake según patrones de consulta
4.3. Metadatos y linaje: catálogo, procedencia, calidad, cambios y auditoría de transformaciones
4.4. Retención y archivado: políticas, compresión, particionado, cold storage y recuperación verificable
4.5. Control de acceso: roles, permisos, segregación por proyecto/cliente y trazabilidad de lectura/escritura
4.6. Integridad y consistencia: constraints, checksums, reconciliación y reconciliación de fuentes múltiples
5.1. Integración con operación: CMMS/EAM, SCADA, plataformas IoT y sistemas de ticketing
5.2. Dashboards operativos: KPIs, umbrales, tendencias, comparativas y vistas por activo/ubicación
5.3. Alarmas inteligentes: reglas, severidad, supresión de ruido, correlación y escalamiento por SLA
5.4. Automatización de acciones: playbooks, disparadores, cierres de bucle y registro de intervención
5.5. Notificaciones multicanal: correo, mensajería, webhooks y evidencia de entrega/ack
5.6. Evaluación de desempeño: MTTA/MTTR, falsas alarmas, cobertura de monitoreo y mejora continua
6.1. Superficie de ataque del dato: endpoints, gateways, credenciales, APIs y hardening básico
6.2. Seguridad de comunicaciones: cifrado, autenticación, rotación de claves y segmentación de red
6.3. Robustez ambiental: corrosión, estanqueidad, interferencias electromagnéticas y mantenimiento preventivo
6.4. Continuidad de servicio: redundancias, failover, backups, pruebas de recuperación y planes de contingencia
6.5. Cumplimiento y evidencias: registros, auditorías internas, políticas de datos y trazabilidad operativa
6.6. Proyecto final aplicado: diseño del sistema, integración sensórica, pipeline de ingesta, QA/QC, dashboard y entrega técnica documentada
Salidas profesionales
- Analista de datos: Extracción, limpieza y análisis de datos para identificar patrones y tendencias.
- Ingeniero de automatización: Diseño e implementación de sistemas automatizados para la recolección y procesamiento de datos.
- Científico de datos: Desarrollo de modelos predictivos y algoritmos de machine learning a partir de los datos recolectados.
- Especialista en inteligencia de negocios (BI): Creación de dashboards e informes para la visualización y el análisis de datos, apoyando la toma de decisiones estratégicas.
- Consultor en automatización de procesos: Asesoramiento a empresas sobre la implementación de sistemas de recolección de datos automatizados para mejorar la eficiencia.
- Desarrollador de software: Creación de aplicaciones y herramientas para la recolección, el almacenamiento y el procesamiento de datos.
- Administrador de bases de datos: Gestión y mantenimiento de bases de datos para asegurar la integridad y la disponibilidad de los datos recolectados.
- Investigador de mercados: Utilización de datos automatizados para el análisis del comportamiento del consumidor y la identificación de oportunidades de mercado.
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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
- Automatiza tu Data Pipeline: aprende a extraer datos de múltiples fuentes web de forma eficiente y sin código.
- Técnicas de Web Scraping Avanzadas: domina el arte de la recolección selectiva, evitando bloqueos y optimizando el proceso.
- Herramientas No-Code: descubre plataformas intuitivas para construir flujos de datos complejos sin necesidad de programación.
- Análisis y Visualización: transforma los datos recolectados en insights valiosos para la toma de decisiones estratégicas.
- Casos Prácticos Reales: aplica lo aprendido en proyectos prácticos y obtén resultados tangibles desde el primer día.
Testimonios
Logré automatizar la recopilación de datos de precios de competidores de 50 sitios web, reduciendo el tiempo de análisis de 2 días a 30 minutos y eliminando errores manuales, lo que permitió a la empresa tomar decisiones de precios más rápidas y estratégicas.
Apliqué los conocimientos del curso de Robótica y Tecnología Submarina para desarrollar un sistema de navegación autónomo para un ROV de inspección de plataformas petrolíferas, lo que redujo el tiempo de inspección en un 40% y aumentó la precisión de los datos recolectados, generando un ahorro significativo en costos operativos para la empresa.
Implementé un sistema de recolección de datos automatizado que redujo el tiempo de procesamiento de datos en un 80% y eliminó los errores manuales, permitiendo al equipo de análisis enfocarse en la interpretación de datos y la toma de decisiones estratégicas.
Implementé un sistema de recolección de datos automatizado que redujo el tiempo de procesamiento de datos en un 60% y eliminó los errores de entrada manual, permitiendo a nuestro equipo de análisis enfocarse en la interpretación de datos y la toma de decisiones estratégicas.
Preguntas frecuentes
Implica el uso de tecnología para recopilar datos sin intervención humana o con una mínima intervención, lo que permite mayor eficiencia, precisión y alcance.
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.
Extracción de datos de sitios web, formularios, bases de datos y documentos.
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.
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.
Profesorado
Ing. Tomás Riera
Profesor Titular
Ing. Tomás Riera
Profesor Titular
Ingeniero naval con foco en selección, integración y optimización de sistemas de propulsión para yates, HSC y buques de servicio
Ing. Sofía Marquina
Profesora Titular
Ing. Sofía Marquina
Profesora Titular
Ingeniera de materiales especializada en composites marinos y sistemas de protección anticorrosiva para buques, yates y estructuras portuarias.
Ing. Javier Bañuls
Profesor Titular
Ing. Javier Bañuls
Profesor Titular
Ingeniero eléctrico naval con más de quince años de experiencia en diseño, integración y operación de sistemas de potencia y automatización.
Dra. Nuria Llobregat
Profesora Titular
Dra. Nuria Llobregat
Profesora Titular
Especialista en toma de decisiones meteorológicas y operativas para navegación costera y de altura, integra modelos de viento, oleaje y corriente.
Dr. Pau Ferrer
Profesor Titular
Dr. Pau Ferrer
Profesor Titular
Ingeniero naval con doctorado en hidrodinámica aplicada y más de una década diseñando cascos de alto rendimiento y estructuras marinas.
Cap. Javier Abaroa (MCA)
Profesor Titular
Cap. Javier Abaroa (MCA)
Profesor Titular
Capitán con certificación MCA y mando en buques de altura, especializado en maniobra avanzada, gestión de la navegación y seguridad de puente.