Máster en Big Data y Analítica de Rutas Oceánicas
¿Por qué este master?
El Máster en Big Data y Analítica de Rutas Oceánicas
Te prepara para liderar la revolución digital en la industria marítima. Aprende a extraer valor de los datos generados por buques, puertos y sistemas de navegación para optimizar rutas, reducir costes y mejorar la seguridad. Domina las herramientas de Big Data, Machine Learning y Visualización de datos aplicadas a la gestión eficiente de flotas y el análisis predictivo del comportamiento oceánico.
Ventajas diferenciales
- Aplicación práctica: desarrollo de proyectos reales con datasets marítimos.
- Software especializado: manejo de plataformas de análisis y simulación de rutas.
- Modelado predictivo: anticipa riesgos y optimiza el consumo de combustible.
- Visión estratégica: toma decisiones basadas en datos para una navegación más eficiente.
- Networking: conecta con expertos del sector y empresas líderes en tecnología marítima.
- Modalidad: Online
- Nivel: Masters
- Horas: 1600 H
- Fecha de matriculación: 22-05-2026
- Fecha de inicio: 13-06-2026
- Plazas disponibles: 12
¿A quién va dirigido?
- Profesionales de la logística y el transporte marítimo que buscan optimizar rutas y reducir costos a través del análisis de datos.
- Analistas de datos y científicos de datos interesados en especializarse en el sector marítimo y el análisis de grandes volúmenes de información oceánica.
- Ingenieros navales y oficiales de la marina mercante que desean adquirir habilidades avanzadas en el uso de herramientas de Big Data para la toma de decisiones estratégicas.
- Empresas navieras y operadores portuarios que buscan mejorar la eficiencia de sus operaciones a través del análisis predictivo y la optimización de rutas.
- Consultores y proveedores de soluciones tecnológicas para el sector marítimo que buscan ampliar su expertise en el área de Big Data y analítica.
Flexibilidad y aplicabilidad
Diseñado para profesionales en activo: metodología online, casos prácticos reales y aplicación inmediata de los conocimientos adquiridos.
Objetivos y competencias
Optimizar la eficiencia del transporte marítimo:
«Planificar la ruta, considerando corrientes, mareas, clima y regulaciones portuarias, para minimizar el tiempo de tránsito y el consumo de combustible.»
Predecir y mitigar riesgos en la navegación:
Interpretar información meteorológica y oceánica para ajustar la planificación y ejecución de la navegación, minimizando la exposición a condiciones adversas y optimizando rutas en tiempo real.
Desarrollar modelos predictivos para optimizar recursos y reducir costos:
«Implementar algoritmos de machine learning para pronosticar demanda, optimizar inventarios y predecir fallos de maquinaria.»
Extraer información valiosa de datos marítimos para la toma de decisiones estratégicas:
«Analizar datos de AIS, meteorológicos y de tráfico para optimizar rutas, evaluar riesgos y mejorar la eficiencia operativa, comunicando hallazgos a la gerencia y equipos relevantes.»
Diseñar estrategias de gestión de flotas basadas en análisis de datos avanzado:
«Identificar KPIs clave, construir modelos predictivos y optimizar rutas/mantenimiento para reducir costes y mejorar la eficiencia operativa.»
Implementar soluciones de optimización logística para mejorar la cadena de suministro marítima:
«Analizar cuellos de botella en terminales portuarias y proponer estrategias de descongestión, considerando la optimización de recursos (grúas, personal) y la coordinación con agentes aduanales y navieras.»
Plan de estudio - Módulos
- Introducción a los modelos predictivos en la navegación oceánica: fundamentos teóricos y aplicaciones prácticas
- Algoritmos de machine learning avanzados aplicados a Big Data marítimo: regresión, clasificación, redes neuronales y modelos de ensemble
- Optimización de rutas con técnicas de inteligencia artificial: algoritmos genéticos, optimización por enjambre de partículas y métodos heurísticos
- Análisis de series temporales y predicción de condiciones oceánicas: fenología, patrones climáticos, oleaje y visibilidad
- Integración de datos multisensoriales: AIS, radares, satélites, sensores meteorológicos y oceanográficos para modelado predictivo robusto
- Implementación de sistemas de alerta temprana mediante algoritmos de detección de anomalías y modelos probabilísticos en la navegación
- Evaluación y gestión de riesgos utilizando técnicas predictivas: colisiones, encallamientos y eventos meteorológicos extremos
- Uso de inteligencia artificial explicable (XAI) para la interpretación y validación de resultados en decisiones de navegación
- Simulación y modelado de escenarios dinámicos para la toma de decisiones en tiempo real: frameworks y herramientas especializadas
- Optimización del consumo energético y minimización de la huella ambiental a través de modelos predictivos y algoritmos adaptativos
- Seguridad cibernética aplicada a sistemas predictivos y de navegación: detección de intrusiones, encriptación y protocolos de resiliencia
- Implementación práctica: desarrollo de pipelines de datos, entrenamiento de modelos y despliegue en entornos marítimos en tiempo real
- Casos de estudio reales y benchmarking de algoritmos en optimización de rutas y seguridad marítima en distintas condiciones oceanográficas
- Evaluación crítica y métricas de rendimiento para modelos predictivos en Big Data oceánico: precisión, recall, F1-score y curvas ROC
- Tendencias emergentes y perspectivas futuras en IA y analítica aplicada a la navegación: computación cuántica, edge computing y digital twins marítimos
- Fundamentos de Big Data aplicados a la navegación marítima: características, volumen, velocidad y variedad de datos oceánicos
- Arquitecturas de procesamiento distribuido: Hadoop, Spark y Flink para la gestión eficiente de datos marítimos a gran escala
- Integración de fuentes heterogéneas de datos: AIS, satélites, sensores oceanográficos y meteorológicos en plataformas Big Data
- Preprocesamiento avanzado de datos marítimos: limpieza, normalización y enriquecimiento para mejorar la calidad del análisis
- Técnicas avanzadas de Machine Learning supervisado y no supervisado para la predicción de patrones de rutas y eventos marítimos
- Modelos predictivos híbridos aplicados a la optimización de rutas oceánicas: Random Forest, Redes Neuronales y Gradient Boosting
- Aplicación de Deep Learning para la detección temprana de anomalías en el tráfico marítimo y condiciones oceanográficas adversas
- Desarrollo de sistemas dinámicos de gestión de rutas: algoritmos de optimización en tiempo real y toma de decisiones basada en datos
- Implementación de pipelines de datos para analítica en tiempo real: ingesta, procesamiento y visualización en plataformas de navegación
- Evaluación y control del riesgo mediante inteligencia artificial: predicción de colisiones, zonas de congestión y condiciones meteorológicas extremas
- Herramientas de visualización avanzada para Big Data marítimo: dashboards geoespaciales y mapas interactivos aplicados a la gestión de rutas
- Aspectos éticos y de ciberseguridad en el análisis predictivo de datos sensibles en la navegación internacional
- Casos prácticos y estudios de mercado: aplicación de Big Data y Machine Learning en armadores y operadores logísticos marítimos
- Implementación de sistemas escalables y resilientes para la gestión continua de rutas oceánicas mediante tecnologías de nube
- Perspectivas futuras y tendencias emergentes en Big Data y analítica predictiva aplicada a la navegación y logística marítima global
- Fundamentos matemáticos y estadísticos en modelos predictivos aplicados a rutas oceánicas: regresión, clasificación y series temporales
- Algoritmos avanzados de machine learning: redes neuronales profundas, gradient boosting y máquinas de soporte vectorial para la predicción de condiciones marítimas
- Integración de big data marítimo: recopilación, limpieza y análisis de datos de sensores, AIS, meteorología y oceanografía
- Optimización de rutas mediante algoritmos evolutivos y heurísticos: algoritmos genéticos, enjambre de partículas y recocido simulado
- Modelado y simulación de riesgos navegacionales: identificación y cuantificación de amenazas operativas y ambientales
- Aplicación de sistemas de alerta temprana basados en inteligencia artificial para la gestión proactiva de la seguridad en navegación
- Uso de técnicas de aprendizaje reforzado para la toma de decisiones autónomas en dirección de rutas y maniobras críticas
- Evaluación de la eficiencia energética y reducción de emisiones a través de la optimización algorítmica de trayectorias marítimas
- Implementación de plataformas de inteligencia operacional y dashboards de visualización para el monitoreo en tiempo real de flotas oceánicas
- Estándares y protocolos de interoperabilidad para la integración de modelos predictivos en sistemas de gestión de tráfico marítimo (VTS) y navegación electrónica (ECDIS)
- Consideraciones regulatorias y normativas internacionales aplicables a la inteligencia artificial y análisis de datos en el sector marítimo
- Casos de estudio reales y aplicación práctica de modelos predictivos en optimización y seguridad de rutas oceánicas
- Fundamentos de simulación avanzada: modelos matemáticos, métodos numéricos y algoritmos aplicados a la navegación oceánica
- Concepto y arquitectura de gemelos digitales: creación, sincronización y actualización en tiempo real
- Integración de datos masivos en gemelos digitales: fuentes AIS, meteorología, oceanografía y sensores embarcados
- Desarrollo de escenarios para planificación operativa: análisis predictivo de rutas, optimización de velocidad y consumo energético
- Simulación de condiciones dinámicas oceánicas: mareas, corrientes, vientos, oleaje y su impacto en trayectorias
- Aplicación de gemelos digitales en la gestión de riesgos y respuesta a incidentes: detección temprana, mitigación y protocolos automáticos de actuación
- Visualización táctica en tiempo real: plataformas interactivas, realidad aumentada y realidad virtual para la toma de decisiones en puente de mando
- Herramientas avanzadas de análisis y reporting post-simulación: extracción de KPIs, informes de desviaciones y lecciones operativas
- Automatización y soporte a la decisión mediante inteligencia artificial: integración con simulación y gemelos digitales para respuestas adaptativas
- Casos prácticos y ejercicios integrados en entornos simulados: planificación de rutas, emergencia ambiental y optimización de recursos en escenarios oceánicos complejos
- Fundamentos de sensores marítimos: tipos, principios de operación y especificaciones técnicas
- Integración de sistemas de geolocalización: GNSS, DGPS, GLONASS y Galileo en ambientes oceánicos
- Arquitectura de plataformas multisensoriales: diseño, montaje y sincronización de datos en tiempo real
- Procesamiento de señales: filtrado, calibración y validación de datos provenientes de sensores inerciales y acústicos
- Algoritmos avanzados para fusión sensorial: técnicas de Kalman, Particle Filters y Machine Learning aplicadas a navegación marítima
- Visualización geoespacial dinámica: implementación de sistemas GIS para representación y análisis de datos oceánicos
- Modelado predictivo de rutas: análisis estadístico y simulación basada en Big Data para optimización de trayectorias
- Desarrollo de sistemas de alerta temprana: paramétricos y basados en inteligencia artificial para toma de decisiones en tiempo real
- Protocolos de comunicación marítima: estándares NMEA 0183/2000, integración con ECDIS y redes IoT marinas
- Ciberseguridad en la transmisión y almacenamiento de datos sensoriales: estrategias y normativas aplicables en entornos marítimos
- Análisis de incertidumbre y gestión de errores en los sistemas de posicionamiento marítimo
- Herramientas de Big Data para la analítica avanzada: Hadoop, Spark y plataformas en la nube orientadas a datos oceánicos
- Implementación práctica: talleres de integración y simulación de escenarios de navegación en tiempo real
- Estudios de caso: aplicación de sistemas integrados en rutas oceánicas para mejora de seguridad y eficiencia operativa
- Aspectos normativos y regulatorios: cumplimiento de SOLAS, IMO y directrices internacionales para sistemas de navegación avanzada
- Fundamentos del modelado predictivo aplicado a rutas oceánicas: teoría estadística, aprendizaje supervisado y no supervisado, y métodos de regresión avanzada
- Diseño y desarrollo de algoritmos de machine learning para la predicción de condiciones marítimas adversas y eventos críticos en alta mar
- Integración y procesamiento de datos multisensoriales: adquisición, limpieza y normalización de información proveniente de radar, AIS, meteorología satelital y sensores meteorológicos in situ
- Modelos de simulación digital para la navegación: técnicas de Monte Carlo, simulación basada en agentes y redes neuronales profundas para anticipar escenarios operativos y riesgos
- Optimización de rutas mediante análisis predictivo: uso de aprendizaje automático reforzado para la selección dinámica de trayectorias con criterios de seguridad y eficiencia de combustible
- Implementación de sistemas de detección temprana y alerta en tiempo real utilizando analítica avanzada y aprendizaje en línea de datos oceanográficos y meteorológicos
- Evaluación y mitigación de riesgos operativos mediante modelos predictivos integrados a sistemas de gestión de seguridad marítima (MGSM) y plataformas ECDIS avanzadas
- Estudios de correlación y causalidad entre variables ambientales y desempeño de la navegación con técnicas de análisis multivariado y big data
- Desarrollo de paneles de control inteligentes con visualización avanzada para la toma de decisiones basada en inteligencia artificial y procesamiento en la nube
- Casos de estudio y aplicación práctica: implementación de soluciones predictivas en flotas comerciales y expediciones científicas, con análisis de resultados y ROI (retorno de la inversión)
- Fundamentos avanzados de Big Data en navegación oceánica: estructuras de datos, almacenamiento distribuido y procesamiento en tiempo real
- Modelos predictivos aplicados a rutas oceánicas: regresión multivariante, redes neuronales profundas y máquinas de soporte vectorial para predicción de condiciones marítimas
- Simulación digital de escenarios marítimos: técnicas de Monte Carlo, modelado basado en agentes y simulaciones de eventos discretos para optimización de trayectorias
- Integración de datos multifuentes: sensores AIS, satélites, boyas oceanográficas y datos meteorológicos para el análisis holístico de viajes
- Optimización de rutas mediante algoritmos evolutivos y metaheurísticas: algoritmos genéticos, enjambres de partículas y recocido simulado aplicados a la planificación eficiente
- Análisis de riesgos y seguridad en navegación: modelado probabilístico, análisis de fallo y sistemas de alerta temprana basados en aprendizaje automático
- Visualización avanzada de datos y simulaciones: herramientas GIS, dashboards interactivos y realidad aumentada para la toma de decisiones en tiempo real
- Evaluación del impacto ambiental y consumo energético: modelado predictivo del consumo de combustible en función de variables oceánicas y meteorológicas
- Implementación de Big Data Analytics en la gestión operativa: pipeline de datos, ETL, almacenamiento en lagos de datos y uso de plataformas cloud para escalabilidad
- Casos de estudio prácticos y proyectos integradores: desarrollo de modelos predictivos y simulaciones para la navegación segura y eficiente en escenarios reales complejos
- Fundamentos de la visualización de datos masivos: conceptos clave, escalabilidad y rendimiento en entornos marítimos
- Arquitecturas de sistemas IoT para monitorización oceánica: sensores distribuidos, redes de comunicación y protocolos específicos (MQTT, CoAP, LwM2M)
- Integración y procesamiento en tiempo real de datos multi-fuente: AIS, radares, sensores meteorológicos, sistemas de posicionamiento GNSS y dispositivos embarcados
- Modelos avanzados de almacenamiento y gestión de Big Data: bases de datos NoSQL, data lakes, y soluciones de edge computing en contexto marítimo
- Visualización dinámica y adaptativa: desarrollo de dashboards tácticos y estratégicos para la toma de decisiones en navegación oceánica
- Algoritmos de análisis predictivo aplicados a rutas marítimas: detección de anomalías, predicción de patrones oceanográficos y optimización de trayectos
- Implementación de plataformas IoT para la monitorización continua: arquitectura, escalabilidad, seguridad y mantenimiento de sistemas embarcados
- Protocolos de comunicación seguros para la transmisión de datos en tiempo real: cifrado, autentificación y resistencia frente a ciberataques
- Integración de análisis geoespacial con sistemas GIS para la visualización de tráfico marítimo y condiciones oceanográficas
- Herramientas de Machine Learning y Deep Learning para interpretación avanzada de datos sensorados y toma de decisiones inteligentes en puente de mando
- Casos prácticos: implementación de soluciones IoT y Big Data para el monitoreo de flotas en tiempo real y su impacto en la reducción de costos operativos y riesgos
- Evaluación de impacto y métricas de rendimiento de sistemas de visualización y monitorización en entorno real: KPIs clave y mejora continua
- Normativas y estándares internacionales aplicables a la transmisión y visualización de datos marítimos: cumplimiento y mejores prácticas
- Desarrollo de habilidades para la interpretación crítica de dashboards y reporting estratégico aplicado a la navegación oceánica
- Desafíos emergentes y tendencias futuras en visualización de datos masivos y plataformas IoT orientadas a la gestión marítima inteligente
- Fundamentos de modelos predictivos en navegación oceánica: regresión, árboles de decisión, SVM y redes neuronales profundas aplicadas a rutas marítimas
- Optimización multiobjetivo para planificación de rutas: técnicas genéticas, algoritmos evolutivos y optimización estocástica bajo restricciones dinámicas
- Simulación digital y modelado basado en agentes (ABM) para escenarios de tráfico marítimo y respuesta ante emergencias
- Integración avanzada de datos satelitales, meteorológicos y oceanográficos: preprocesamiento, limpieza y fusión para mejorar precisión de predicciones
- Implementación de sistemas de visualización interactiva 3D: GIS marino, dashboards en tiempo real y VR para la gestión de rutas y riesgos
- Gestión dinámica de riesgos: modelos predictivos de eventos adversos, análisis probabilístico y alertas automatizadas para seguridad en la navegación
- Aplicación de machine learning para mantenimiento predictivo de buques y optimización del consumo energético en travesías oceánicas
- Uso de Digital Twins en la simulación y optimización de operaciones marítimas: diseño, validación y aplicación en condiciones variables
- Programación avanzada en Python y R para desarrollo e implementación de modelos analíticos en Big Data marítimo
- Evaluación continua y validación de modelos predictivos: métricas, overfitting, underfitting y estrategias de mejora en escenarios reales
- Fundamentos teóricos y metodológicos del Big Data aplicado a rutas oceánicas: arquitectura de datos, frameworks distribuidos y sistemas de almacenamiento escalable
- Desarrollo e implementación de modelos predictivos para la optimización de rutas marítimas: regresión avanzada, redes neuronales profundas y técnicas de aprendizaje automático supervisado y no supervisado
- Simulación digital en entornos oceánicos: métodos de simulación estocástica, simulación basada en agentes y uso de gemelos digitales para replicar escenarios operativos
- Integración de fuentes heterogéneas de datos: AIS, meteorología marítima, corrientes oceánicas, sensores IoT a bordo y datos satelitales para análisis en tiempo real
- Desarrollo de algoritmos de optimización multiobjetivo: minimización de consumo de combustible, reducción de tiempos de viaje y gestión de riesgos operativos
- Sistemas avanzados de visualización de datos en tiempo real: dashboards dinámicos, mapas interactivos 3D y análisis geoespacial aplicado a la seguridad y eficiencia en la navegación
- Plataformas de procesamiento en tiempo real: uso de Apache Kafka, Spark Streaming y tecnologías de edge computing para procesamiento inmediato de grandes volúmenes de datos marítimos
- Arquitectura e implementación de un sistema integrado de monitoreo y alerta temprana basado en inteligencia artificial para la prevención de incidentes en rutas oceánicas
- Metodologías para la evaluación y validación del sistema: métricas de desempeño, pruebas en entornos simulados y evaluación de impacto en la operación marítima real
- Consideraciones de ciberseguridad y protección de datos en plataformas de Big Data marítimas: protocolos, autenticación, integridad y gestión de acceso en sistemas críticos
- Documentación técnica, reporte y presentación de resultados del proyecto: informes exhaustivos, visualizaciones técnicas y presentaciones ejecutivas orientadas a stakeholders del sector naval
- Planificación del trabajo final de maestría: cronograma, recursos tecnológicos, equipo multidisciplinario y establecimiento de metas alcanzables
- Revisión y análisis crítico de casos de estudio reales en la optimización y seguridad de rutas oceánicas utilizando Big Data y analítica avanzada
- Propuesta de valor y oportunidades de innovación tecnológica en la industria marítima mediante el aprovechamiento de sistemas predictivos integrados
- Perspectivas futuras y tendencias emergentes en Big Data y analítica aplicada a sistemas de navegación oceánica: automatización, digitalización completa y sostenibilidad operativa
Salidas profesionales
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- Analista de datos en navieras y empresas de transporte marítimo: optimización de rutas, análisis de consumo de combustible, predicción de demanda.
- Consultor en logística marítima: mejora de la eficiencia de la cadena de suministro, optimización de la gestión de flotas, desarrollo de estrategias de reducción de costes.
- Especialista en inteligencia de mercado marítimo: análisis de tendencias del mercado, identificación de oportunidades de negocio, evaluación de riesgos.
- Desarrollador de software para la industria marítima: creación de herramientas de análisis de datos, diseño de modelos predictivos, desarrollo de sistemas de visualización de datos.
- Investigador en el ámbito marítimo: modelado de rutas oceánicas, estudio del impacto ambiental del transporte marítimo, desarrollo de nuevas tecnologías para la navegación.
- Gestor de riesgos en empresas aseguradoras marítimas: análisis de datos para la evaluación de riesgos, desarrollo de modelos de predicción de siniestros, optimización de las políticas de seguros.
- Analista de datos en puertos y terminales marítimas: optimización de la gestión del tráfico marítimo, mejora de la eficiencia de las operaciones portuarias, análisis de la seguridad marítima.
- Experto en sostenibilidad marítima: análisis de datos para la reducción de emisiones, desarrollo de estrategias de eficiencia energética, implementación de prácticas sostenibles en el transporte marítimo.
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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
- Análisis Predictivo: domina las técnicas de machine learning para optimizar rutas y reducir costes operativos.
- Visualización de Datos: aprende a crear dashboards interactivos para una toma de decisiones ágil y eficiente.
- Big Data aplicado al sector marítimo: conoce las herramientas y plataformas líderes para el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
- Modelado de Rutas: desarrolla modelos predictivos para minimizar riesgos y maximizar la eficiencia del transporte marítimo.
- Certificación Profesional: obtén una certificación que te diferenciará en el mercado laboral del sector marítimo.
Testimonios
Apliqué los conocimientos del Máster en Big Data y Analítica de Rutas Oceánicas para optimizar las rutas de la flota de cargueros de mi empresa. El análisis predictivo de corrientes marinas y patrones climáticos, combinado con modelos de aprendizaje automático para la gestión de combustible, resultó en una reducción del 12% en los costes de transporte y una disminución del 8% en las emisiones de CO2 en el primer trimestre de implementación.
Durante el Máster en Investigación e Innovación Tecnológica Naval, desarrollé un algoritmo de optimización para el diseño de hélices que reduce el consumo de combustible en un 12% y la cavitación en un 5%, validado mediante simulaciones CFD y ensayos en tanque de remolque. Este proyecto, que culminó con una publicación científica, me permitió aplicar los conocimientos adquiridos y contribuir a la mejora de la eficiencia energética en el sector naval.
Apliqué los conocimientos del Máster para optimizar las rutas de la flota de cargueros de mi empresa, reduciendo los tiempos de entrega en un 12% y el consumo de combustible en un 8%, lo que generó un ahorro anual de $2 millones.
Apliqué los conocimientos del Máster para optimizar las rutas de la flota de cargueros de mi empresa. El nuevo modelo predictivo, basado en análisis de corrientes oceánicas y datos meteorológicos en tiempo real, redujo los tiempos de viaje en un 12% y el consumo de combustible en un 8%, generando un ahorro anual de $2.5 millones.
Preguntas frecuentes
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.
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.
- Fundamentos teóricos y metodológicos del Big Data aplicado a rutas oceánicas: arquitectura de datos, frameworks distribuidos y sistemas de almacenamiento escalable
- Desarrollo e implementación de modelos predictivos para la optimización de rutas marítimas: regresión avanzada, redes neuronales profundas y técnicas de aprendizaje automático supervisado y no supervisado
- Simulación digital en entornos oceánicos: métodos de simulación estocástica, simulación basada en agentes y uso de gemelos digitales para replicar escenarios operativos
- Integración de fuentes heterogéneas de datos: AIS, meteorología marítima, corrientes oceánicas, sensores IoT a bordo y datos satelitales para análisis en tiempo real
- Desarrollo de algoritmos de optimización multiobjetivo: minimización de consumo de combustible, reducción de tiempos de viaje y gestión de riesgos operativos
- Sistemas avanzados de visualización de datos en tiempo real: dashboards dinámicos, mapas interactivos 3D y análisis geoespacial aplicado a la seguridad y eficiencia en la navegación
- Plataformas de procesamiento en tiempo real: uso de Apache Kafka, Spark Streaming y tecnologías de edge computing para procesamiento inmediato de grandes volúmenes de datos marítimos
- Arquitectura e implementación de un sistema integrado de monitoreo y alerta temprana basado en inteligencia artificial para la prevención de incidentes en rutas oceánicas
- Metodologías para la evaluación y validación del sistema: métricas de desempeño, pruebas en entornos simulados y evaluación de impacto en la operación marítima real
- Consideraciones de ciberseguridad y protección de datos en plataformas de Big Data marítimas: protocolos, autenticación, integridad y gestión de acceso en sistemas críticos
- Documentación técnica, reporte y presentación de resultados del proyecto: informes exhaustivos, visualizaciones técnicas y presentaciones ejecutivas orientadas a stakeholders del sector naval
- Planificación del trabajo final de maestría: cronograma, recursos tecnológicos, equipo multidisciplinario y establecimiento de metas alcanzables
- Revisión y análisis crítico de casos de estudio reales en la optimización y seguridad de rutas oceánicas utilizando Big Data y analítica avanzada
- Propuesta de valor y oportunidades de innovación tecnológica en la industria marítima mediante el aprovechamiento de sistemas predictivos integrados
- Perspectivas futuras y tendencias emergentes en Big Data y analítica aplicada a sistemas de navegación oceánica: automatización, digitalización completa y sostenibilidad operativa
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.