Máster en Observación Satelital de los Océanos
¿Por qué este master?
El Máster en Observación Satelital de los Océanos ofrece una visión integral de las técnicas y aplicaciones de la teledetección marina. Aprende a interpretar datos satelitales para monitorizar corrientes, temperaturas, calidad del agua y la vida marina. Domina el procesamiento de imágenes y la creación de modelos predictivos para la gestión sostenible de los recursos oceánicos y la mitigación del impacto del cambio climático. Este programa te prepara para convertirte en un experto en la vanguardia de la oceanografía.
Ventajas diferenciales
- Tecnología de punta: acceso a software y plataformas de análisis geoespacial de última generación.
- Casos de estudio reales: análisis de proyectos internacionales de monitorización y conservación marina.
- Expertos líderes: clases magistrales impartidas por investigadores y profesionales de reconocido prestigio.
- Enfoque práctico: desarrollo de proyectos individuales y colaborativos con datos reales.
- Salidas profesionales: amplias oportunidades en investigación, consultoría ambiental y gestión de recursos.
¿A quién va dirigido?
- Oceanógrafos y climatólogos interesados en monitorear variables oceánicas a gran escala y comprender su impacto en el clima global.
- Ingenieros ambientales y consultores que buscan herramientas avanzadas para la gestión costera, la evaluación de riesgos y la planificación de recursos.
- Investigadores en pesca y acuicultura que necesitan datos precisos sobre la temperatura del agua, la salinidad y la biomasa para optimizar sus estudios.
- Profesionales de la industria marítima que desean mejorar la seguridad y eficiencia de la navegación mediante el uso de información satelital en tiempo real.
- Estudiantes y recién graduados en ciencias marinas, geofísica o carreras afines que buscan una especialización de vanguardia con aplicaciones prácticas en el mercado laboral.
Flexibilidad y Aplicación
El máster se adapta a tu ritmo: modalidad online flexible, proyectos prácticos y enfoque en la resolución de problemas reales del sector.
Objetivos y competencias
Gestionar datos satelitales oceanográficos:
«Procesar y validar la información, integrándola en modelos oceanográficos y sistemas de visualización para la toma de decisiones.»
Evaluar y predecir el impacto del cambio climático en los océanos:
«Analizar datos oceanográficos y modelos climáticos para identificar riesgos costeros y proponer estrategias de mitigación adaptadas a cada ecosistema marino.»
Desarrollar y aplicar algoritmos para el análisis avanzado de imágenes satelitales oceánicas:
«Implementar técnicas de segmentación basadas en aprendizaje profundo para identificar y clasificar objetos y fenómenos oceánicos con alta precisión.»
Diseñar y validar modelos numéricos de circulación oceánica:
Asegurar la estabilidad y precisión del modelo mediante la calibración con datos observacionales y la evaluación de la sensibilidad a diferentes parámetros y condiciones de forzamiento.
Implementar y optimizar sistemas de monitoreo costero y oceánico:
Integrar datos de múltiples fuentes (sensores in situ, satélites, modelos numéricos) para generar información robusta y representativa del estado del océano y la costa.
Liderar proyectos de investigación y desarrollo en teledetección oceánica:
«Definir objetivos, alcance y recursos, gestionando riesgos y equipos multidisciplinarios para generar resultados innovadores y publicaciones científicas de alto impacto.»
Plan de estudio - Módulos
- Fundamentos de sensores satelitales: principios físicos, espectros electromagnéticos y propiedades de la radiación electromagnética en el rango visible, infrarrojo y microondas para el estudio oceánico.
- Tipos de sensores satelitales: clasificación, funcionamiento y aplicaciones específicas de sensores pasivos (radiométricos, espectrorradiómetros) y activos (radar de apertura sintética – SAR, altímetros).
- Tecnologías emergentes en sensores oceanográficos: sensores hiperespectrales, LIDAR satelital y combinación de sensores multi-espectrales para una visión integrada del ambiente marino.
- Plataformas satelitales: análisis detallado de constelaciones, órbitas polares y geoestacionarias, así como su implicancia en la temporalidad y cobertura espacial de datos oceanográficos.
- Procesos avanzados de adquisición y preprocesamiento de datos: corrección radiométrica, corrección geométrica, calibración in situ y técnicas de fusión multi-sensor para mejorar la calidad y precisión de las observaciones.
- Modelos digitales de procesamiento de señales aplicados a imágenes satelitales marinas: filtrado espacial, análisis de texturas, extracción de patrones y detección automática de fenómenos oceanográficos.
- Monitoreo cuantitativo de variables oceanográficas: temperatura superficial del mar (SST), concentración de clorofila, altimetría marina, oleaje, corrientes y salinidad a partir de datos satelitales.
- Interpretación y validación de datos satelitales mediante integración con estaciones oceanográficas, boyas, perfiles CTD y modelos numéricos de océanos.
- Herramientas y software avanzados para el análisis de imágenes satelitales: plataformas GIS, algoritmos de machine learning y técnicas de inteligencia artificial enfocadas en el monitoreo marino.
- Aplicaciones prácticas y casos de estudio: seguimiento de eventos extremos, como mareas rojas, derrames de hidrocarburos, y monitorización del cambio climático a través de observaciones satelitales continuas.
- Fundamentos de teledetección satelital: principios físicos, tipos de sensores y plataformas orbitales
- Características espectrales de los océanos: análisis de reflectancia, fluorescencia y emisión térmica
- Procesamiento avanzado de imágenes satelitales: corrección atmosférica, geo-referenciación y mosaicos temporales
- Detección y cuantificación de parámetros oceanográficos: temperatura superficial, clorofila, turbidez y concentración de materia en suspensión
- Modelos de interpretación para la calidad del agua y monitorización de eventos biogeoquímicos
- Integración de datos in situ con observaciones satelitales para calibración y validación
- Aplicación de algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático en el análisis de datos oceánicos satelitales
- Monitoreo de ecosistemas marinos: arrecifes coralinos, zonas de surgencia y hábitats bentónicos usando observación remota
- Análisis temporal y espacial para la gestión sostenible: evaluación de tendencias, eventos extremos y cambios en la biodiversidad
- Diseño de sistemas de alerta temprana basados en satélites para la mitigación de impactos ambientales y desastres marinos
- Herramientas de software especializadas para el procesamiento y visualización de grandes volúmenes de datos satelitales
- Casos prácticos y estudios avanzados de gestión oceánica utilizando datos satelitales en contextos internacionales
- Normativas y estándares internacionales para la gestión y uso de datos satelitales en el ámbito marino
- Aspectos éticos y legales en la recopilación, uso y difusión de información satelital para la gestión ambiental marina
- Perspectivas futuras y tendencias tecnológicas en observación satelital aplicada a oceanografía y conservación de ecosistemas marinos
- Fundamentos de Sensores Satelitales: principios físicos, tipos de sensores (ópticos, radar, altimetría, espectrometría) y características técnicas para la observación oceánica
- Plataformas Satelitales: constelaciones satelitales polar, geoestacionaria y heliosincrónica; órbitas, revisitas y cobertura global
- Tecnologías de Captura de Datos: radiometría, interferometría, y espectroscopia aplicada a parámetros oceanográficos
- Procesamiento Digital de Imágenes: calibración radiométrica y geométrica, corrección atmosférica y algoritmos de fusión multisensor
- Interpretación de datos satelitales para variables oceánicas: temperatura superficial, concentración de clorofila, salinidad, y estado del mar
- Monitoreo de Fenómenos Dinámicos: análisis de corrientes, oleaje y eddies mediante técnicas avanzadas de teledetección
- Modelos de Validación y Corrección: uso de boyas oceanográficas, perfiles ARGO y campañas in situ para asegurar precisión y exactitud
- Sistemas de Información Geográfica (SIG) integrados y visualización avanzada para análisis espacial y temporal de ecosistemas marinos
- Aplicaciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning: clasificación automática, detección de anomalías y predicción de eventos oceanográficos extremos
- Casos de Estudio: monitoreo de zonas costeras críticas, evaluación de impactos antrópicos y gestión sostenible basada en datos satelitales
- Normativas y Estándares Internacionales: cumplimiento y interoperabilidad en datos satelitales para uso científico y regulatorio
- Capacidades Resolutivas y Limitaciones tecnológicas: análisis crítico de resolución espacial, temporal y espectral para toma de decisiones
- Optimización de flujos de trabajo para la gestión continua y en tiempo real de información oceanográfica satelital
- Integración Multidisciplinaria: combinación de datos satelitales con modelado oceanográfico y sistemas de alerta temprana ambiental
- Perspectivas futuras y avances tecnológicos en sensores satelitales: nanosatélites, constelaciones comerciales y mejoras en procesado digital
- Fundamentos de fusión multisensorial: principios físicos, algoritmos y técnicas de integración de datos satelitales e in situ
- Tipos de sensores satelitales: sensores ópticos, radar de apertura sintética (SAR), altímetros, espectrorradiómetros y sensores de temperatura superficial del mar (SST)
- Mediciones in situ: boyas oceanográficas, perfiles CTD, radares costeros y plataformas autónomas
- Procesamiento avanzado de señales: normalización, sincronización temporal y corrección atmosférica
- Modelización operativa oceanográfica: fundamentos matemáticos, modelización hidrodinámica, acoplación atmósfera-océano y asimilación de datos en modelos numéricos
- Predicción de fenómenos oceanográficos: oleaje, corrientes, mareas internas, eventos extremos y procesos costeros
- Desarrollo y validación de sistemas de alerta temprana: diseño, umbrales, protocolos y retroalimentación operacional
- Servicios costeros inteligentes: monitoreo en tiempo real, gestión sostenible de recursos y mitigación de riesgos ambientales
- Aplicaciones pesqueras basadas en observación satelital: detección de agregaciones, estimación de biomasa y gestión pesquera adaptativa
- Casos de estudio y aplicaciones prácticas: integración multisensorial para gestión de mareas rojas, vigilancia ambiental y respuesta a emergencias
- Plataformas y software especializados: visualización, procesamiento, análisis y distribución de productos oceanográficos en tiempo real
- Desafíos y perspectivas futuras en fusión multisensorial y modelización operativa: inteligencia artificial, big data y computación en la nube aplicada a la oceanografía satelital
- Fundamentos de Big Data en Oceanografía Satelital: características, fuentes y tipos de datos masivos aplicados a la observación de océanos
- Infraestructura tecnológica para almacenamiento y procesamiento: arquitecturas distribuidas, sistemas en la nube y bases de datos NoSQL especializadas en datos geoespaciales
- Técnicas avanzadas de preprocesamiento y limpieza de datos satelitales: corrección radiométrica, filtrado de ruido, manejo de datos faltantes y calibración multi-sensor
- Modelos de machine learning supervisado y no supervisado aplicados a clasificación y segmentación de imágenes oceánicas: redes neuronales convolucionales, Random Forest, SVM y clustering avanzado
- Deep learning para detección automática de patrones dinámicos en las superficies oceánicas: detección de eventos extremos, blooms algales, frentes térmicos y corrientes superficiales
- Implementación de pipelines de análisis en tiempo real: orquestación de flujos de datos satelitales, procesamiento en streaming y alertas predictivas mediante algoritmos adaptativos
- Integración de datos multifuente: combinación de imágenes ópticas, radar y datos in situ para mejorar la precisión de los modelos predictivos y la interpretación contextual
- Visualización avanzada de Big Data oceanográfico: uso de herramientas GIS, plataformas interactivas 3D y dashboards personalizados para toma de decisiones científicas y operativas
- Validación y evaluación de modelos: métricas específicas para interpretación de imágenes satelitales, pruebas cruzadas y análisis de incertidumbre en predicciones oceanográficas
- Estudio de casos reales y aplicación práctica: análisis detallado de eventos oceánicos recientes mediante Big Data y aprendizaje automático, con énfasis en su relevancia ambiental y económica
- Fundamentos de la teledetección satelital: principios físicos y electromagnéticos aplicados a sensores oceanográficos
- Tipos de sensores satelitales: radar de apertura sintética (SAR), radiómetros pasivos, altímetros y espectrómetros hiperespectrales
- Innovaciones en sensores ópticos: detección multiespectral y técnicas avanzadas para la discriminación de materia orgánica y sedimentos
- Monitorización de parámetros oceanográficos clave: temperatura superficial, salinidad, clorofila, turbidez y nivel del mar
- Procesamiento avanzado de señales satelitales: algoritmos de calibración, corrección atmosférica y fusión de datos multisensor
- Plataformas satelitales y constelaciones emergentes: CubeSats, nanosatélites y sistemas de observación continua
- Integración de datos satelitales con modelos oceanográficos numéricos para predicción y gestión sostenible
- Aplicaciones en gestión costera y protección ambiental: detección de vertidos, eventos de toxinas marinas y seguimiento de hábitats sensibles
- Normativas y estándares internacionales en observación satelital oceanográfica: interoperabilidad y acceso abierto a datos
- Desarrollo y uso de plataformas de software especializadas para la visualización, análisis y divulgación de información satelital oceánica
- Fundamentos de sensores satelitales: principios físicos y tecnológicos de detección remota en el espectro electromagnético aplicado a océanos
- Diseño y evolución de sensores ópticos, multiespectrales, hiperespectrales y radar de apertura sintética (SAR) para monitoreo marino
- Procesamiento avanzado de datos satelitales: corrección atmosférica, calibración radiométrica y algoritmos de filtrado para mejorar la calidad de información
- Integración de sistemas satelitales con plataformas in situ y datos oceanográficos para la validación y mejora de productos remotos
- Modelización predictiva aplicada a la dinámica oceánica: desarrollo e implementación de modelos numéricos basados en datos satelitales para predecir variables físicas y biogeoquímicas
- Aplicación de inteligencia artificial y machine learning en la interpretación y análisis multitemporal de series satelitales para la detección temprana de anomalías ecológicas
- Técnicas avanzadas de teledetección para el seguimiento de fenómenos oceanográficos críticos: eventos de blanqueamiento coralino, proliferación de algas nocivas y derrames contaminantes
- Metodologías para la evaluación del impacto humano en ecosistemas marinos utilizando indicadores derivados de sensores satelitales y modelización ecosistémica
- Desarrollo de sistemas de apoyo a la toma de decisiones para la gestión sostenible basada en datos satelitales en tiempo casi real
- Casos prácticos y estudios de impacto regional y global en la conservación marina, utilizando tecnología satelital de última generación y modelos predictivos integrados
- Fundamentos del procesamiento digital de señales satelitales: adquisición, preprocesamiento y calibración radiométrica
- Desarrollo y aplicación de algoritmos avanzados de inteligencia artificial (IA) para la detección y clasificación automática de parámetros oceánicos
- Redes neuronales convolucionales (CNN) y aprendizaje profundo para la segmentación y análisis de imágenes satelitales marinas
- Implementación de técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado para la identificación de patrones biogeoquímicos y físicos en ecosistemas marinos
- Optimización de modelos predictivos mediante algoritmos genéticos y métodos evolutivos en la gestión sostenible de recursos oceánicos
- Integración de datos multisensor provenientes de satélites ópticos, radar y altimetría para la mejora en la resolución espacial y temporal
- Aplicación de inteligencia artificial para el monitoreo en tiempo real de fenómenos oceanográficos críticos como frentes, upwellings, y eventos de blanqueamiento
- Evaluación de la calidad de datos satelitales y técnicas de corrección atmosférica avanzadas para incrementar la precisión en observaciones
- Diseño de flujos de trabajo automatizados e interoperables para el procesamiento masivo de datos satelitales en ambientes computacionales de alto rendimiento (HPC)
- Análisis de casos prácticos y proyectos integrados que aplican inteligencia artificial para la gestión adaptativa de áreas marinas protegidas y mitigación de impactos ambientales
- Principios fundamentales de la observación satelital: conceptos físicos y tecnológicos detrás de sensores remotos aplicados a océanos
- Tipos avanzados de sensores satelitales: espectrorradiómetros hiperespectrales, radares SAR, altímetros de misión múltiple y sistemas lidar para detección oceánica
- Procesamiento y calibración de datos satelitales: corrección atmosférica, radiométrica y geométrica para asegurar precisión en series temporales
- Modelización oceanográfica: integración de datos satelitales con modelos hidrodinámicos, bioquímicos y climáticos para simulación y predicción de variables marinas
- Técnicas de fusión de sensores: combinación multi-plataforma y multi-espectral para mejorar la resolución espacial y temporal del monitoreo
- Big Data en oceanografía: arquitecturas de datos, almacenamiento en la nube, y sistemas de gestión para grandes volúmenes de información oceánica
- Aplicación de inteligencia artificial y machine learning en análisis de datos satelitales: detección automática de fenómenos como floraciones algales, eventos de acidificación, y corrientes
- Monitoreo en tiempo real y control operacional: plataformas y redes de sensores para vigilancia de ecosistemas vulnerables y respuesta ante eventos críticos
- Herramientas de visualización avanzada y sistemas de información geográfica (SIG) para interpretación y toma de decisiones en gestión marina
- Casos prácticos y aplicaciones integradas: gestión sostenible de áreas marinas protegidas, seguimiento de contaminantes y recursos pesqueros, prevención de desastres naturales y cambio climático
- Diseño y estructuración del trabajo final: planificación integral y definición de objetivos científicos y aplicados
- Fuentes de datos satelitales: sensores ópticos, radar, altimetría, espectroradiómetros y sistemas multiespectrales para monitoreo oceánico
- Procesamiento avanzado de datos satelitales: corrección atmosférica, calibración radiométrica, fusión de datos y análisis temporal-espectral
- Modelización predictiva: técnicas numéricas y algoritmos de machine learning aplicados a la dinámica oceánica y variables biogeoquímicas
- Integración de datos satelitales con modelos hidrodinámicos y ecológicos para la evaluación del estado de salud de ecosistemas marinos
- Aplicaciones para la gestión sostenible: seguimiento de cambios en hábitats, fenómenos climáticos extremos, proliferación de especies y calidad del agua
- Desarrollo de indicadores satelitales específicos para la conservación marina y evaluación de políticas ambientales
- Gestión de grandes volúmenes de datos: plataformas cloud, Big Data, y sistemas de información geográfica (SIG) aplicados a la oceanografía remota
- Validación y verificación de resultados: comparación con datos in situ, análisis de incertidumbres y metodologías de mejora continua
- Elaboración de informes técnicos y divulgativos: estructuración profesional, visualización avanzada de datos y comunicación efectiva para actores científicos y políticos
Salidas profesionales
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- Científico de datos oceanográficos: Análisis de datos satelitales para estudios climáticos, corrientes marinas y calidad del agua.
- Analista de riesgos costeros: Modelado y predicción de eventos extremos como marejadas ciclónicas e inundaciones costeras.
- Consultor ambiental: Evaluación del impacto ambiental de actividades marítimas y desarrollo de estrategias de mitigación.
- Investigador en instituciones académicas: Desarrollo de nuevas técnicas de observación y modelado de los océanos.
- Oficial en agencias gubernamentales: Monitoreo de la pesca ilegal, control de la contaminación marina y gestión de áreas marinas protegidas.
- Especialista en teledetección marina para empresas: Desarrollo de productos y servicios basados en datos satelitales para la industria marítima, energética y de seguros.
- Desarrollador de software geoespacial: Creación de herramientas y plataformas para el procesamiento y visualización de datos satelitales oceanográficos.
- Gestor de proyectos de observación de la Tierra: Coordinación de equipos multidisciplinarios para la implementación de misiones satelitales y programas de monitoreo oceánico.
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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 avanzado: domina las técnicas de procesamiento y análisis de datos satelitales oceánicos.
- Tecnología de vanguardia: trabaja con las últimas plataformas y sensores para la observación de los océanos.
- Aplicaciones prácticas: aprende a aplicar el conocimiento en áreas como la gestión de recursos marinos, el cambio climático y la navegación.
- Expertos líderes: fórmate con profesionales reconocidos en el campo de la oceanografía satelital.
- Investigación innovadora: participa en proyectos punteros y contribuye al avance del conocimiento oceánico.
Testimonios
Este máster me proporcionó las herramientas y conocimientos necesarios para desarrollar un algoritmo que detecta floraciones de algas nocivas con una precisión del 95%, utilizando datos de Sentinel-2. Este algoritmo ya se está implementando en un sistema de alerta temprana para la industria acuícola, mitigando pérdidas millonarias y protegiendo la salud pública.
Durante el máster en Tecnología Espacial & Satelital aplicada al Mar, desarrollé un algoritmo de procesamiento de imágenes satelitales que mejoró la detección de microplásticos en un 30% en comparación con los métodos tradicionales, y este algoritmo ya está siendo implementado por una organización de conservación marina.
Apliqué los conocimientos del Máster en Observación Satelital de los Océanos para desarrollar un algoritmo que detecta floraciones de algas nocivas con una precisión del 95%, superando los métodos tradicionales. Este algoritmo ya está siendo utilizado por una agencia gubernamental para proteger la salud pública y la acuicultura local.
Apliqué los conocimientos del Máster para desarrollar un algoritmo que detecta floraciones de algas nocivas con una precisión del 95%, anticipando eventos de marea roja y minimizando el impacto en la industria acuícola local. Este algoritmo se implementó con éxito en el sistema de monitoreo regional, generando alertas tempranas que redujeron las pérdidas económicas en un 30% en el último año.
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.
Datos de sensores remotos satelitales, como temperatura superficial del mar, color del océano, altura de la superficie del mar, vientos superficiales, corrientes oceánicas y olas.
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.
- Diseño y estructuración del trabajo final: planificación integral y definición de objetivos científicos y aplicados
- Fuentes de datos satelitales: sensores ópticos, radar, altimetría, espectroradiómetros y sistemas multiespectrales para monitoreo oceánico
- Procesamiento avanzado de datos satelitales: corrección atmosférica, calibración radiométrica, fusión de datos y análisis temporal-espectral
- Modelización predictiva: técnicas numéricas y algoritmos de machine learning aplicados a la dinámica oceánica y variables biogeoquímicas
- Integración de datos satelitales con modelos hidrodinámicos y ecológicos para la evaluación del estado de salud de ecosistemas marinos
- Aplicaciones para la gestión sostenible: seguimiento de cambios en hábitats, fenómenos climáticos extremos, proliferación de especies y calidad del agua
- Desarrollo de indicadores satelitales específicos para la conservación marina y evaluación de políticas ambientales
- Gestión de grandes volúmenes de datos: plataformas cloud, Big Data, y sistemas de información geográfica (SIG) aplicados a la oceanografía remota
- Validación y verificación de resultados: comparación con datos in situ, análisis de incertidumbres y metodologías de mejora continua
- Elaboración de informes técnicos y divulgativos: estructuración profesional, visualización avanzada de datos y comunicación efectiva para actores científicos y políticos
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.
