Máster en Big Data para Rutas Comerciales y Optimización de Flotas
¿Por qué este master?
El Máster en Big Data para Rutas Comerciales y Optimización de Flotas
Te proporciona las habilidades analíticas y tecnológicas para transformar datos en decisiones estratégicas. Aprende a optimizar rutas, predecir la demanda y reducir costes en el transporte y la logística. Domina herramientas de Big Data, Machine Learning y Visualización de datos, aplicándolas a casos reales del sector. Este programa te prepara para liderar la revolución digital en la gestión de flotas y el comercio global.
Ventajas diferenciales
- Análisis predictivo: anticipa las fluctuaciones del mercado y optimiza la gestión de inventario.
- Optimización de rutas en tiempo real: minimiza costes y tiempos de entrega con algoritmos avanzados.
- Gestión eficiente de flotas: maximiza la vida útil de los vehículos y reduce el consumo de combustible.
- Visualización interactiva de datos: presenta información compleja de forma clara y concisa.
- Casos prácticos y proyectos reales: aplica lo aprendido a desafíos concretos del sector logístico.
- Modalidad: Online
- Nivel: Masters
- Horas: 1600 H
- Fecha de matriculación: 06-02-2026
- Fecha de inicio: 12-03-2026
- Plazas disponibles: 1
¿A quién va dirigido?
- Analistas de datos y gestores de flotas que buscan optimizar rutas, reducir costos y mejorar la eficiencia operativa mediante el análisis de Big Data.
- Profesionales de la logística y el transporte marítimo interesados en aplicar técnicas avanzadas de análisis predictivo para la toma de decisiones estratégicas.
- Consultores y asesores de negocios que desean especializarse en la implementación de soluciones de Big Data para la optimización de rutas comerciales.
- Directores de operaciones y responsables de la cadena de suministro que necesitan visualizar y analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tendencias.
- Graduados en estadística, informática, ingeniería o economía que buscan una especialización en el análisis de datos aplicados al sector marítimo y logístico.
Flexibilidad y aplicabilidad
Adaptado a las necesidades del profesional actual: metodología online, proyectos prácticos y enfoque en casos reales del sector.
Objetivos y competencias
Maximizar la eficiencia en la gestión de flotas:
Implementar un sistema de mantenimiento predictivo basado en datos telemáticos y análisis del rendimiento de los vehículos para reducir el tiempo de inactividad y optimizar los costes operativos.
Implementar análisis predictivos para optimizar rutas:
«Desarrollar modelos de machine learning para predecir tiempos de tránsito, consumo de combustible y riesgos meteorológicos, integrando datos históricos, condiciones actuales y pronósticos, validando su precisión y adaptabilidad en diferentes escenarios operativos.»
Desarrollar estrategias de optimización de costos en la cadena de suministro:
«Implementar análisis ABC y Pareto para enfocar esfuerzos en los productos/proveedores de mayor impacto en costos, negociando activamente contratos y condiciones.»
Gestionar y analizar grandes volúmenes de datos para mejorar la toma de decisiones estratégicas:
Implementar técnicas de análisis predictivo y machine learning para identificar tendencias y patrones ocultos en los datos, permitiendo anticipar riesgos y oportunidades de negocio con mayor precisión.
Crear modelos predictivos para anticipar la demanda y optimizar el inventario:
«Implementar algoritmos de Machine Learning (series temporales, regresión, etc.) y ajustar parámetros para minimizar el error de pronóstico y reducir costos de almacenamiento.»
Diseñar estrategias de segmentación de clientes basadas en datos para personalizar ofertas y mejorar la rentabilidad:
«Identificar microsegmentos accionables, priorizando aquellos con mayor potencial de valor y adaptando la comunicación para maximizar el ROI.»
Plan de estudio - Módulos
Análisis Predictivo y Optimización de Rutas en Big Data para Logística Comercial y Gestión de Flotas
- Fundamentos del análisis predictivo aplicado a rutas comerciales: definición, importancia y evolución en la logística moderna
- Modelos estadísticos y machine learning para la predicción de demanda y optimización de recursos en flotas comerciales
- Procesamiento y limpieza de grandes volúmenes de datos (Big Data): herramientas y técnicas para garantizar la calidad y fiabilidad de la información
- Algoritmos de optimización de rutas: desde métodos clásicos (Dijkstra, Bellman-Ford) hasta enfoques avanzados basados en inteligencia artificial
- Integración de datos en tiempo real: telemetría, sensores IoT y su impacto en la toma de decisiones dinámicas
- Modelado y simulación de escenarios logísticos para validar estrategias de optimización y prever contingencias operativas
- Implementación de sistemas de gestión de flotas inteligentes (FMS) con capacidades predictivas y adaptativas
- Optimización multiobjetivo: balance entre reducción de costos, tiempos de entrega, consumo energético y cumplimiento normativo
- Uso de plataformas Big Data para análisis geoespacial avanzado: GIS, clustering y segmentos de ruta críticos
- Evaluación y mejora continua: métricas de rendimiento, KPIs y dashboards para supervisión y ajuste de operaciones logísticas
- Fundamentos de IoT aplicados a la gestión de flotas: sensores, actuadores, protocolos de comunicación y arquitectura de redes IoT para entornos vehiculares y comerciales
- Plataformas y frameworks para la integración de dispositivos IoT con sistemas Big Data: análisis comparativo y selección estratégica para monitoreo en tiempo real
- Diseño e implementación de arquitecturas distribuidas para la ingestión masiva de datos en flotas comerciales: edge computing, fog computing y cloud computing
- Protocolos avanzados de comunicación IoT (MQTT, CoAP, LwM2M) y su optimización para transmisión eficiente y segura de datos de flota
- Modelos de datos y esquemas para almacenamiento eficiente y escalable de información IoT en plataformas Big Data: bases de datos NoSQL, time-series databases y data lakes
- Técnicas de procesamiento en tiempo real: uso de Apache Kafka, Apache Flink y Spark Streaming para supervisión dinámica y alertas instantáneas en flotas de distribución
- Integración de algoritmos de machine learning y deep learning para mantenimiento predictivo: detección temprana de fallos mecánicos y optimización de rutas basada en análisis de patrones IoT
- Implementación de sistemas de gemelos digitales para flotas: simulación, monitoreo y predicción del comportamiento vehicular y condiciones operativas
- Metodologías avanzadas para la visualización de datos IoT y Big Data: dashboards personalizados y sistemas de análisis geoespacial para toma de decisiones en tiempo real
- Estándares de ciberseguridad para entornos IoT en flotas comerciales: autenticación, cifrado, gestión de identidades, detección de intrusiones y resiliencia ante ataques
- Normativas y cumplimiento legal para la recopilación y uso de datos en tiempo real en flotas: privacidad, protección de datos y regulaciones específicas del sector transporte
- Casos prácticos y análisis de implementación exitosa de soluciones IoT y Big Data en grandes flotas comerciales para optimización operacional y mejora continua
- Proyecto integral final: desarrollo de un sistema prototipo de supervisión en tiempo real y mantenimiento predictivo con dispositivos IoT, plataforma Big Data y modelos analíticos avanzados
- Fundamentos y arquitectura de Big Data aplicados a la gestión de rutas comerciales y flotas: infraestructuras de almacenamiento, procesamiento distribuido y sistemas de ingesta masiva de datos
- Modelos avanzados de análisis predictivo: series temporales multivariantes, aprendizaje supervisado y no supervisado para anticipar demanda, tráfico y comportamiento del consumidor
- Algoritmos de optimización de rutas: heurísticas, metaheurísticas (genéticos, enjambre de partículas), optimización combinatoria y programación matemática aplicada a la minimización de costos y tiempos
- Integración de fuentes heterogéneas de datos: IoT en vehículos, sensores telemáticos, datos geoespaciales, clima y datos socioeconómicos para enriquecer el análisis y la toma de decisiones
- Aplicación de técnicas de machine learning y deep learning en el análisis de datos de flotas para la predicción proactiva de fallos, mantenimiento predictivo y eficiencia operativa
- Implementación de sistemas de apoyo a la decisión (DSS) basados en Big Data para la planificación dinámica y la reoptimización en tiempo real de rutas comerciales
- Desarrollo y uso de dashboards y visualización avanzada de datos para monitoreo continuo, análisis de KPIs y generación de alertas en la gestión de flotas
- Metodologías de mejora continua: análisis de desviaciones, retroalimentación y ajuste de modelos predictivos para optimizar procesos operativos y reducir incertidumbre
- Casos de uso reales y soluciones escalables que integran Big Data con sistemas ERP, CRM y TMS para transformar la cadena de suministro y optimizar la gestión de flotas
- Aspectos éticos, normativos y de seguridad en el manejo de grandes volúmenes de datos y privacidad de la información en entornos comerciales y logísticos
- Fundamentos de arquitecturas escalables para Big Data: distribución, paralelismo y tolerancia a fallos en entornos comerciales
- Diseño y despliegue de pipelines de datos para ingestión masiva: integración de fuentes heterogéneas en tiempo real y batch
- Frameworks de procesamiento de streaming: Apache Kafka, Apache Flink y Apache Spark Streaming aplicados a flotas comerciales
- Modelos de machine learning para optimización dinámica de rutas: algoritmos basados en grafos, aprendizaje reforzado y optimización convexa
- Implementación de sistemas de telemetría IoT: sensores inteligentes, protocolos MQTT/CoAP y arquitectura edge-to-cloud
- Plataformas de gestión y análisis en tiempo real: integración con dashboards, alertas predictivas y cuadros de mando operativos
- Mantenimiento predictivo basado en análisis de series temporales: detección temprana de fallos mecánicos mediante aprendizaje supervisado y no supervisado
- Escalabilidad horizontal y vertical: orquestación de contenedores (Kubernetes, Docker) y diseño para alta disponibilidad
- Seguridad y privacidad en arquitecturas Big Data: cifrado de datos, autenticación de dispositivos IoT y cumplimiento de normativas GDPR y CCPA
- Casos de estudio reales: optimización de flotas farmacéuticas, distribución minorista y logística urbana con Big Data y ML en streaming
- Fundamentos y arquitectura de modelos avanzados de Machine Learning para análisis predictivo en entornos comerciales dinámicos
- Diseño y construcción de datasets integrados: adquisición, limpieza, normalización y etiquetado de datos para predicción de demanda en rutas comerciales
- Técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado aplicadas a la identificación de patrones de comportamiento en consumidores y optimización logística
- Modelos de series temporales avanzados (ARIMA, SARIMA, Prophet, LSTM) para la predicción precisa y continua de la demanda en función de variables estacionales y externas
- Aplicación de redes neuronales profundas (DNN) y arquitecturas Recurrent Neural Networks (RNN) para capturar dependencias temporales y relaciones no lineales en datos comerciales
- Implementación de algoritmos de aprendizaje reforzado (Reinforcement Learning) para la toma de decisiones óptimas en tiempo real sobre asignación y redireccionamiento de flotas
- Optimización matemática avanzada: integración de modelos predictivos con algoritmos de programación lineal, entera y metaheurísticas para la asignación eficiente de recursos logísticos y rutas comerciales óptimas
- Evaluación y validación de modelos mediante técnicas robustas de cross-validation, análisis de error, curva ROC y AUC para asegurar la fiabilidad predictiva en condiciones comerciales cambiantes
- Despliegue de soluciones de Machine Learning en entornos productivos: uso de frameworks como TensorFlow, PyTorch y herramientas de MLOps para mantenimiento y actualización continua de modelos
- Casos prácticos y aplicación real en la optimización inteligente de flotas comerciales: demostraciones con datasets reales y simulaciones en escenarios de alta complejidad operacional
- Fundamentos avanzados de Machine Learning aplicados a la logística: supervisado, no supervisado y aprendizaje por refuerzo para optimización de rutas.
- Diseño y selección de arquitecturas escalables en entornos Big Data: Hadoop, Spark, y sistemas distribuidos para procesamiento masivo de datos logísticos.
- Modelos predictivos para optimización de rutas comerciales: regresión múltiple, árboles de decisión, Random Forest y modelos XGBoost.
- Implementación de redes neuronales profundas para análisis dinámico de tráfico y condiciones ambientales en tiempo real.
- Uso de técnicas de clustering y segmentación para la agrupación eficiente de vehículos y clientes según demanda y geolocalización.
- Integración de datos IoT y telemetría en flotas: captura, procesamiento y análisis en tiempo real para mantenimiento predictivo y reducción de costos operativos.
- Estrategias de optimización multiobjetivo: balance entre tiempo, costos y emisiones de CO2 utilizando algoritmos genéticos y optimización convexa.
- Implementación de pipelines de datos en arquitecturas Lambda y Kappa para la ingesta, procesamiento y análisis en tiempo real en entornos comerciales.
- Plataformas cloud para gestión escalable de Big Data en logística: AWS, Google Cloud y Azure con servicios especializados en machine learning y análisis de flotas.
- Frameworks y herramientas para supervisión en tiempo real: Apache Kafka, Apache Flink y sistemas de alertas basados en streaming de datos.
- Desarrollo de modelos de mantenimiento predictivo con técnicas de Deep Learning y análisis de series temporales para la anticipación de fallos mecánicos en vehículos.
- Implementación de dashboards inteligentes y reports automatizados para la toma de decisiones basadas en datos en tiempo real y KPIs críticos.
- Evaluación y validación de modelos: métricas de desempeño, ajuste de hiperparámetros y estrategias de cross-validation para garantizar precisión y robustez.
- Casos de estudio reales en optimización de rutas y flotas utilizando Big Data: análisis de resultados, aprendizajes y mejoras continuas.
- Consideraciones éticas, de privacidad y compliance en el tratamiento de grandes volúmenes de datos comerciales y personales en aplicaciones logística.
- Fundamentos del análisis predictivo avanzado: técnicas de machine learning supervisado y no supervisado aplicadas a la optimización de rutas comerciales
- Modelado y validación de algoritmos predictivos para demanda y comportamiento del consumidor en entornos logísticos dinámicos
- Integración de sensores IoT en vehículos y activos logísticos: protocolos, estándares y arquitectura de datos para la captura en tiempo real
- Implementación de sistemas de mantenimiento predictivo basados en datos IoT: diagnosticar, predecir y optimizar intervenciones en flotas operativas
- Diseño y despliegue de arquitecturas escalables en la nube para procesamiento masivo de datos geoespaciales y telemetría vehicular
- Uso avanzado de plataformas Big Data (Apache Spark, Kafka, Hadoop) para la ingesta, almacenamiento y análisis distribuido de información logística
- Optimización integral de rutas mediante algoritmos genéticos, optimización estocástica y analítica combinatoria
- Integración de inteligencia artificial para la toma de decisiones en tiempo real, considerando variables externas como condiciones del tráfico, clima y restricciones operativas
- Implementación de modelos de simulación digital twin para flotas comerciales: anticipación de escenarios y ajuste proactivo de rutas y mantenimiento
- Visualización avanzada y dashboards en tiempo real para monitoreo continuo y gestión proactiva de la operación logística mediante tecnologías BI
- Estrategias para la gestión eficiente del ciclo de vida de activos en flotas comerciales, apoyadas en análisis predictivo y datos IoT
- Protocolos de seguridad y gobernanza de datos para asegurar integridad, privacidad y cumplimiento normativo en entornos Big Data logísticos
- Casos prácticos de aplicación industrial: mejora de KPIs logísticos a través de la sinergia entre análisis predictivo, IoT y arquitecturas escalables
- Metodologías ágiles para la implementación y escalamiento de proyectos de Big Data orientados a la optimización de rutas y mantenimiento predictivo
- Evaluación de retorno de inversión (ROI) y beneficios cuantificables en la adopción de tecnologías avanzadas para logística comercial
- Fundamentos de Big Data en la gestión de flotas: arquitectura distribuida, almacenamiento masivo y procesado en cluster
- Modelos de Machine Learning aplicados a rutas comerciales: regresión, clasificación, clustering y algoritmos de optimización combinatoria
- Integración de datos heterogéneos: telemetría, sensores IoT, ERP, CRM y fuentes externas (clima, tráfico en tiempo real)
- Diseño de sistemas de análisis en tiempo real: frameworks Apache Kafka, Apache Flink y procesamiento en streaming para toma de decisiones instantánea
- Algoritmos de optimización de rutas: Vehicle Routing Problem (VRP), técnicas metaheurísticas (genéticas, colonia de hormigas, recocido simulado) y su aplicación práctica
- Optimización logística multicapas: coordinación de almacenes, centros de distribución y transporte de última milla mediante técnicas de Big Data
- Monitorización avanzada de flotas: sensorización predictiva, mantenimiento prescriptivo basado en analítica avanzada y modelos de fallos
- Visualización inteligente y KPIs clave: dashboards dinámicos con herramientas BI integradas, análisis de performance operacional y seguimiento de SLA
- Casos de uso empresariales: diseño e implementación de pilotos en sectores retail, distribución y transporte de carga con resultados cuantificables
- Aspectos de seguridad, privacidad y cumplimiento normativo en proyectos Big Data para flotas: gestión de datos sensibles y GDPR en entornos industriales
- Principios y fundamentos de la innovación tecnológica aplicada a Big Data, IoT y Machine Learning en el contexto de la optimización de rutas comerciales y gestión de flotas.
- Arquitectura avanzada de sistemas IoT: diseño, despliegue y escalabilidad de redes sensoriales para la recolección masiva y en tiempo real de datos vehiculares y ambientales.
- Estrategias de integración de Big Data en la logística de rutas: captura, almacenamiento distribuido y procesamiento de grandes volúmenes de datos mediante plataformas Hadoop, Spark y tecnologías de nube híbrida.
- Desarrollo de modelos predictivos basados en Machine Learning para la optimización dinámica de rutas comerciales: algoritmos supervisados, no supervisados y técnicas de reinforcement learning aplicadas a la toma de decisiones en tiempo real.
- Implementación de sistemas de supervisión y monitoreo en tiempo real de flotas comerciales: uso de dashboards inteligentes, análisis de telemetría y alertas preventivas para la mejora continua de operaciones.
- Técnicas avanzadas de mantenimiento predictivo: análisis de vibraciones, termografía, y modelado de vida útil con inteligencia artificial para reducir tiempos de inactividad y costos operativos en flotas.
- Optimización integral de rutas mediante algoritmos de optimización combinatoria y logística matemática: modelos de programación lineal, heurísticos y metaheurísticos adaptados a restricciones reales del negocio.
- Estudio de casos reales y benchmarking de tecnologías disruptivas en Big Data, IoT y Machine Learning aplicadas a la eficiencia logística y la sostenibilidad ambiental.
- Seguridad, privacidad y ciberseguridad en sistemas conectados de flotas: protocolos de encriptación, autenticación y gestión de riesgos en redes IoT.
- Tendencias futuras y evolución tecnológica: análisis prospectivo de la convergencia entre Big Data, IoT y Machine Learning para la transformación digital de la gestión de flotas y rutas comerciales.
- Introducción y marco conceptual: fundamentos de Big Data aplicados a la logística y gestión de flotas comerciales
- Diseño y arquitectura de sistemas inteligentes: integración de plataformas IoT, sensores y telemetría en flotas para recolección de datos en tiempo real
- Preprocesamiento avanzado de datos: técnicas de limpieza, normalización, y enriquecimiento de datasets masivos y heterogéneos provenientes de flotas y rutas comerciales
- Modelos predictivos y analítica avanzada: aplicación de algoritmos de machine learning supervisado y no supervisado para estimación de demanda y optimización de rutas
- Optimización combinatoria y algoritmos metaheurísticos: desarrollo e implementación de soluciones para problemas complejos de enrutamiento vehicular (VRP) con restricciones específicas de la cadena logística
- Plataformas y herramientas tecnológicas: uso de frameworks Big Data (Hadoop, Spark), bases de datos NoSQL, y tecnologías de visualización interactiva para control de flotas y análisis de desempeño
- Sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados en inteligencia artificial: creación de dashboards dinámicos y alertas predictivas para anticipar incidencias en rutas comerciales
- Integración de modelos predictivos con sistemas de gestión logística (WMS, TMS): automatización y mejora continua en la planificación de rutas y asignación de recursos
- Evaluación, validación y métricas de desempeño: establecimiento de KPIs específicos como costo por kilómetro, tiempo de entrega, y reducción de emisiones, con análisis estadístico riguroso
- Estudio de casos prácticos: diseño y desarrollo de un prototipo funcional para la optimización predictiva de la cadena logística de una empresa real, aplicando los conceptos integrados a lo largo del máster
Salidas profesionales
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- Analista de Datos en Logística y Transporte: Optimización de rutas, gestión de flotas y análisis de costes.
- Consultor en Big Data para Rutas Comerciales: Asesoramiento a empresas en la mejora de la eficiencia y rentabilidad de sus operaciones logísticas.
- Especialista en Optimización de Flotas: Desarrollo e implementación de estrategias para la mejora del rendimiento y la reducción de costes de las flotas.
- Responsable de la Cadena de Suministro (Supply Chain): Aplicación de técnicas de Big Data para la optimización de la cadena de suministro y la toma de decisiones estratégicas.
- Gestor de Proyectos de Big Data en el Sector Logístico: Liderazgo de proyectos de análisis de datos para la mejora de la eficiencia y la rentabilidad en empresas de logística y transporte.
- Investigador en el Área de Big Data y Logística: Desarrollo de nuevas metodologías y herramientas para la aplicación de Big Data en la optimización de rutas comerciales y la gestión de flotas.
- Desarrollador de Software para la Optimización de Rutas: Creación de soluciones informáticas para la gestión de flotas y la optimización de rutas comerciales basadas en técnicas de Big Data.
- Analista de Riesgos en el Sector del Transporte: Identificación y evaluación de riesgos en el transporte de mercancías mediante el análisis de datos y la aplicación de modelos predictivos.
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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 anticipar la demanda y optimizar rutas.
- Optimización de Flotas: Aprende a reducir costos y mejorar la eficiencia con algoritmos avanzados y datos en tiempo real.
- Geolocalización Avanzada: Utiliza herramientas de GIS y análisis espacial para identificar oportunidades y mitigar riesgos.
- Big Data en Logística: Transforma grandes volúmenes de datos en estrategias comerciales efectivas y ventajas competitivas.
- Casos Prácticos Reales: Aplica tus conocimientos en proyectos concretos con empresas líderes del sector.
Testimonios
Implementé los conocimientos adquiridos en el Máster para desarrollar un modelo predictivo de demanda para una empresa de logística. Esto resultó en una reducción del 18% en los costos de transporte y un aumento del 12% en la eficiencia de la flota, superando las expectativas iniciales del proyecto.
Durante el máster en Inteligencia Artificial & Big Data Marítimo, desarrollé un sistema de predicción de rutas óptimas para buques mercantes, considerando variables como las condiciones meteorológicas y el tráfico marítimo en tiempo real. Este proyecto, que utilizó algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de grandes volúmenes de datos AIS, logró reducir en un 12% el consumo de combustible y el tiempo de viaje en las simulaciones realizadas, superando las soluciones existentes.
Apliqué los conocimientos del Máster en Big Data para optimizar las rutas de nuestra flota de reparto. El resultado fue una reducción del 18% en los costes de combustible y un aumento del 12% en la eficiencia de las entregas, superando las expectativas de la empresa.
Implementé un modelo de aprendizaje automático que predijo la demanda de rutas con un 95% de precisión, optimizando las rutas de nuestra flota y reduciendo los costos de combustible en un 18% y los tiempos de entrega en un 12%.
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.
- Introducción y marco conceptual: fundamentos de Big Data aplicados a la logística y gestión de flotas comerciales
- Diseño y arquitectura de sistemas inteligentes: integración de plataformas IoT, sensores y telemetría en flotas para recolección de datos en tiempo real
- Preprocesamiento avanzado de datos: técnicas de limpieza, normalización, y enriquecimiento de datasets masivos y heterogéneos provenientes de flotas y rutas comerciales
- Modelos predictivos y analítica avanzada: aplicación de algoritmos de machine learning supervisado y no supervisado para estimación de demanda y optimización de rutas
- Optimización combinatoria y algoritmos metaheurísticos: desarrollo e implementación de soluciones para problemas complejos de enrutamiento vehicular (VRP) con restricciones específicas de la cadena logística
- Plataformas y herramientas tecnológicas: uso de frameworks Big Data (Hadoop, Spark), bases de datos NoSQL, y tecnologías de visualización interactiva para control de flotas y análisis de desempeño
- Sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados en inteligencia artificial: creación de dashboards dinámicos y alertas predictivas para anticipar incidencias en rutas comerciales
- Integración de modelos predictivos con sistemas de gestión logística (WMS, TMS): automatización y mejora continua en la planificación de rutas y asignación de recursos
- Evaluación, validación y métricas de desempeño: establecimiento de KPIs específicos como costo por kilómetro, tiempo de entrega, y reducción de emisiones, con análisis estadístico riguroso
- Estudio de casos prácticos: diseño y desarrollo de un prototipo funcional para la optimización predictiva de la cadena logística de una empresa real, aplicando los conceptos integrados a lo largo del máster
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.
