Lunes a viernes de 9am – 18pm | admision@ictess.com

Youtube Linkedin Instagram Star
  • +34 960 730 734
Campus Virtual

Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería 1

Duración

6 meses

Fecha de Inicio

19-06-2026

ECTS

20

Modalidad

online

Horas

750 horas

Precio

1320 €

Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería 1

Presentación del Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

El Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería de ICTESS, con una duración de 6 meses en modalidad 100% online, forma ingenieros y responsables analíticos que necesitan construir el ecosistema completo de datos de una empresa técnica: adquisición desde sistemas operativos, limpieza industrial, pipelines orquestados y explotación BI para decisiones de ingeniería. El programa cubre pandas, SQL avanzado y Spark, diseño de data pipelines con Airflow, publicación en PowerBI y Tableau y el marco de data governance aplicado a entornos industriales.

Cada bloque trabaja sobre casos reales de fabricantes, utilities e ingenierías que han construido su plataforma de datos en los últimos años. Durante las 24 semanas el alumno lleva adelante un proyecto integrador —desde la fuente operativa hasta el dashboard— que defiende ante tribunal como lo haría un lead de ingeniería de datos o head of analytics en un entorno industrial exigente.

INSCRIBIRSE

Propósito del Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

La ciencia de datos industrial solo genera valor cuando la plataforma es fiable, el pipeline es trazable y la explotación llega a decisores sin fricción. El propósito es que domines las decisiones arquitectónicas que hacen un ecosistema de datos útil. Se articula en siete propósitos:

  • Diseñar la arquitectura de datos industrial con capas bronze, silver y gold, eligiendo almacenamiento según volumen, latencia y coste operativo.
  • Dominar pandas y SQL avanzado para limpieza, agregación y manejo de datos operativos masivos con reproducibilidad total del resultado.
  • Procesar a escala con Spark, aprovechando partitioning, caching y optimizaciones Catalyst en datasets industriales de decenas de millones de filas.
  • Orquestar pipelines con Airflow, diseñando DAGs robustos, gestionando dependencias, retries, SLA y alertas ante fallos de extracción.
  • Publicar BI en PowerBI y Tableau con modelos semánticos sólidos, métricas certificadas y dashboards que dirección usa para decidir.
  • Implantar data governance con catálogo, linaje, calidad y seguridad, adaptado a sector industrial con datos sensibles y cumplimiento regulatorio.

Para qué te prepara el Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

El Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería te prepara para asumir responsabilidades de data engineer, data analyst senior o responsable analítico en fabricantes industriales, utilities, ingenierías y consultoras técnicas. Al finalizar serás capaz de:

  • Diseñar plataformas de datos industriales con capas bronze-silver-gold, eligiendo almacenamiento, ingesta y latencia adecuados al caso real.
  • Dominar pandas y SQL avanzado para transformaciones sobre datos operativos masivos, con reproducibilidad y pruebas sobre cada pipeline.
  • Procesar con Spark, optimizando jobs, particiones y uso de caché en datasets industriales de gran volumen sobre infraestructura distribuida.
  • Orquestar pipelines Airflow, con DAGs robustos, dependencias claras, SLA, reintentos y alertas ante fallos de extracción o transformación.
  • Publicar BI en PowerBI y Tableau, con modelos semánticos sólidos, métricas certificadas y dashboards adoptados por dirección técnica.
  • Implantar data governance, con catálogo, linaje, calidad y políticas de acceso adaptadas a un entorno industrial y regulado.
  • Integrar con OT e IT, consumiendo datos desde historians, MES y ERPs respetando políticas de seguridad y latencias del entorno industrial.

Solicita más información del Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

En ICTESS, estamos comprometidos a brindarte la mejor experiencia académica posible en tecnologías energéticas y sostenibilidad.

¡No pierdas la oportunidad de mejorar tus habilidades y conocimientos técnicos especializados! ¡Inscríbete hoy y sé parte de ICTESS y descubre todo lo que tenemos para ofrecer!

Para contactarnos, completa el formulario de contacto o puedes enviarnos un correo electrónico a:

  • admision@ictess.com
Logotipo ICTESS Negro

Contáctanos

Nuestro equipo de atención al estudiante está disponible de lunes a viernes de 8:00 a 18:00 horas.

Razones por las que elegir ICTESS

Formación 100% online

Plataforma accesible 24/7, laboratorios reproducibles con Python y SQL, tutor asignado y sesiones grabadas siempre disponibles.

Compatible con rol operativo

Diseñado para ingenieros y analistas con carga operativa: entregas quincenales, sin clases en directo obligatorias.

Stack data moderno real

Trabajarás con pandas, SQL, Spark, Airflow, PowerBI y Tableau sobre casos industriales, no ejercicios académicos.

Casos reales de plataformas

Arquitecturas, pipelines y dashboards procedentes de fabricantes y utilities con plataformas de datos vivas en producción.

En ICTESS el claustro está formado por ingenieros de datos y responsables analíticos con plataformas vivas en fabricantes, utilities e ingenierías europeas. Cada trimestre los materiales se revisan contra arquitecturas reales, nuevas versiones de Spark y Airflow, y evolución de PowerBI y Tableau sobre casos industriales en producción.

Estudiar en ICTESS España

Excelencia y compromiso en cada formación con ICTESS

En ICTESS, la calidad es nuestro sello distintivo. Cada programa formativo está diseñado por expertos y orientado a ofrecer una experiencia educativa moderna, práctica y flexible, adaptada a las exigencias del mercado actual. Apostamos por la excelencia académica, el uso de tecnología educativa avanzada y un acompañamiento constante que garantiza tu crecimiento profesional.

VER FACULTADES

Objetivos del Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

1

Diseñar la arquitectura de una plataforma de datos industrial con capas bronze-silver-gold, seleccionando almacenamiento, latencia y modelo de costes adecuados al caso.

2

Dominar pandas y SQL avanzado para transformaciones reproducibles sobre datos operativos masivos, con pruebas de calidad integradas en cada etapa del pipeline.

3

Procesar datos a escala con Spark, optimizando particiones, caché y planes de ejecución sobre datasets industriales distribuidos de alto volumen y latencia controlada.

4

Orquestar pipelines con Airflow, diseñando DAGs robustos con dependencias, SLA, reintentos y alertas que garanticen trazabilidad y continuidad ante fallos operativos.

5

Publicar BI en PowerBI o Tableau e implantar data governance, con catálogo, linaje, calidad y políticas de acceso adaptadas al entorno industrial y regulatorio.

Beneficios del Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

Finalizar el Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería te posiciona como referente analítico en tu organización, capaz de diseñar plataforma, pipelines y BI sobre problemas industriales reales con exigencia productiva.

  • Proyecto integrador defendible: saldrás con plataforma, pipeline y dashboard funcionales sobre un caso real, útil en procesos de selección senior.
  • Acceso a roles de datos: data engineer industrial, analista senior o lead analytics son las posiciones naturales tras finalizar el programa.
  • Stack moderno dominado: pandas, SQL avanzado, Spark, Airflow, PowerBI y Tableau con criterio de selección y coste total de propiedad.
  • Gobierno y calidad de dato: catálogo, linaje, pruebas de calidad y políticas de acceso, requisitos de toda empresa industrial moderna.
  • Visión OT-IT integrada: sabrás dialogar con operaciones, mantenimiento y TI sin perder rigor sobre datos, pipelines ni seguridad industrial.
  • Red profesional activa: el claustro trabaja en fabricantes, utilities e ingenierías con plataformas de datos vivas y proyectos en producción.

Importancia del Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

La ciencia de datos industrial ha dejado de ser opcional: sin plataforma fiable, pipelines orquestados y BI de calidad, la toma de decisiones técnicas sigue dependiendo de hojas sueltas y criterio individual.

  • Silos de datos operativos: información crítica dispersa entre SCADA, MES, ERP y hojas que nadie consolida en un único modelo analítico.
  • Pipelines frágiles: procesos artesanales se caen con cada cambio del origen y nadie detecta datos corruptos hasta que una decisión ya se tomó.
  • Dashboards no fiables: distintas áreas reportan cifras distintas por ausencia de métricas certificadas y linaje visible sobre cada KPI.
  • Gobierno inexistente: datos sensibles circulan sin catálogo, sin linaje ni políticas, con riesgo de incumplimiento regulatorio creciente.
  • Perfiles muy buscados: ingenieros de datos con criterio industrial escasean y son retenidos con condiciones económicas por encima de la media.
  • Retorno directo: una plataforma bien construida acelera proyectos, ahorra horas y reduce riesgo de decisiones basadas en datos incorrectos.

Plan de estudios del Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

El plan de estudios recorre la cadena completa de una plataforma de datos industrial: parte de la captura desde sistemas OT e IT, avanza por la limpieza con pandas y SQL, aprovecha Spark para volúmenes grandes, orquesta con Airflow y cierra con publicación en PowerBI o Tableau y un marco de data governance con catálogo, linaje y calidad del dato trazables.

Cada bloque entrega piezas del Proyecto Final: diseño de arquitectura, ingesta desde origen operativo, pipeline orquestado, modelo analítico, dashboard y plan de gobierno con políticas de seguridad. Las entregas reciben retroalimentación del tutor y de un claustro con experiencia real en fabricantes, utilities e ingenierías europeas con plataformas de datos vivas.

Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería 2

Plan de estudios del Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

Módulo 1. Introducción a ciencia de datos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a introducción a ciencia de datos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en introducción a ciencia de datos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a recopilación de datos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en recopilación de datos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a limpieza y procesamiento
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en limpieza y procesamiento
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a visualización de datos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en visualización de datos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a modelos predictivos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en modelos predictivos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a análisis de resultados
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en análisis de resultados
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a aplicaciones industriales
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en aplicaciones industriales
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a proyecto final
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en proyecto final

Requisitos del Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

El diplomado se dirige a profesionales técnicos con orientación analítica que quieren asumir roles senior sobre el ecosistema de datos industrial:

  • Ingenieros industriales y de procesos que trabajan con datos operativos y quieren estructurar una plataforma sólida en su organización.
  • Analistas y data engineers juniors que buscan especializarse en el dominio industrial y dominar pipelines robustos a escala real.
  • Responsables de BI, calidad y planificación en fabricantes, utilities e ingenierías que lideran la modernización de su área analítica.
  • Consultores analíticos y arquitectos de datos que diseñan proyectos para clientes industriales y energéticos con exigencias productivas altas.
Para postular a nuestro Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería , debes cumplir con los siguientes requisitos:
  • Documento de identidad
  • Curriculum vitae
  • Si eres estudiante, conocimientos equivalentes en el área del curso al que estas postulando.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ICTESS. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 20 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 750 horas de dedicación al estudio. Esta titulación de ICTESS no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso. Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.

Compra el Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

1320 €

6 meses

19-06-2026

20 ECTS

online

750 horas

1320 €

Números que respaldan a ICTESS

+ 0

Estudiantes

+ 0

Tutores

0 %

Online

Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería 3

Proyecto Final del Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

El Proyecto Final consiste en una plataforma de datos industrial funcional sobre un caso real —propio del alumno o asignado por ICTESS—. Debe incluir arquitectura documentada, ingesta desde sistemas OT o IT, transformaciones con pandas, SQL o Spark, pipeline orquestado con Airflow, modelo analítico, dashboard en PowerBI o Tableau y plan de data governance con calidad y linaje.

La defensa se realiza ante tribunal en formato revisión de arquitectura. Se evalúan la coherencia de la arquitectura, la solidez de los pipelines, la calidad del modelo analítico y el dashboard, y la capacidad del alumno para justificar decisiones de almacenamiento, latencia, gobierno y seguridad frente a preguntas directas del panel técnico.

INSCRÍBETE

Preguntas frecuentes sobre el Diplomado en Ciencia de Datos para Ingeniería

¿Tienes preguntas adicionales? Contacta con nosotros...

Contáctanos
Se recomienda titulación universitaria en ingeniería, informática o áreas afines, y al menos 2 años de experiencia en entornos técnicos. Manejar Python básico y SQL de consulta es muy recomendable. Los primeros módulos consolidan pandas, SQL avanzado y setup de la plataforma, de modo que alumnos sin experiencia previa en Spark o Airflow pueden seguir sin problema.
El diplomado de 6 meses cubre la plataforma completa: arquitectura, pandas, SQL, Spark, Airflow, BI y data governance. El máster de 1 año amplía con streaming, data mesh, arquitecturas lakehouse avanzadas, casos multi-planta e incluye una capa directiva de estrategia de datos, liderazgo analítico y gobierno a escala de grupo industrial internacional.
Es la opción recomendada. Cada entrega parcial se construye sobre un caso real del alumno —un área, una planta, un proceso— aplicando inmediatamente cada bloque. La confidencialidad queda garantizada por acuerdo firmado al inicio del programa para datos, modelos y dashboards compartidos durante todo el diplomado con el claustro.
Se trabaja con PowerBI y Tableau, los dos estándares del mercado, con ejemplos equivalentes en cada caso. El foco está en el modelo semántico, las métricas certificadas y la adopción real por parte de dirección, más que en la herramienta concreta. El alumno puede orientar su Proyecto Final al BI corporativo de su empresa sin penalización alguna en la evaluación.