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Inicio   >  Másters y posgrados  >  Formación  >  Posgrado Microcredencial en Ciencia de Datos para Movilidad y Transporte
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    Financiado por el Ministerio de Transporte, Movilidad y Agenda Urbana en el marco del Plan de Recuperación Next Generation EU. ¡Consulta toda la oferta!

Presentación

Edición
2ª Edición
Créditos
15 ECTS (125 horas lectivas)
Tipo
Microcredencial
Modalidad
Semipresencial
Idioma de impartición
Español
Precio
2.400€ 300€(Financiado por el Ministerio de Transporte, Movilidad y Agenda Urbana en el marco del Plan de Recuperación Next Generation EU. ¡Consulta toda la oferta!
)
Observaciones pago de la matrícula y campaña 0,7%
Inscripción abierta hasta el inicio del curso o hasta el agotamiento de plazas.
Fechas de realización
Fecha de inicio: 13/09/2024
Fecha de fin: 26/02/2025
Horario
Miércoles: 18:30 a 21:30
Viernes: 18:30 a 21:30
Lugar de realización
Facultat d'Informàtica de Barcelona (FIB)
C/ Jordi Girona, 1-3
Barcelona
¿Por qué este posgrado microcredencial?

El transporte y la movilidad son fundamentales en los objetivos de sostenibilidad promovidos desde las Naciones Unidas y la Unión Europea. La digitalización de los procesos involucrados en la planificación y gestión del transporte y la movilidad son una de las palancas para la transformación eficiente para uno de los sectores que más contribuye a la generación de gases de efecto invernadero.

El transporte y la movilidad tienen que contar con profesionales multidisciplinares capaces de utilizar fuentes de datos, tratarlas, gestionar y explotarlas, complementando la práctica tradicional en el sector del transporte y la movilidad con las nuevas oportunidades que la Ciencia de Datos ofrece.

Las nuevas formas de transporte: car-sharing, car-pooling y Mobility as a Service (MaaS) requieren de profesionales competentes en el tratamiento de una gran diversidad y cantidad de datos.

Este curso es un complemento para los profesionales que trabajan en el sector y una oportunidad para los recién graduados de comprender los procesos y las características de las ciudades inteligentes orientadas a disponer de conocimientos en fundamentos de la ciencia de datos y la informática para poder interpretar, seleccionar, valorar y aplicar los nuevos conceptos y desarrollos matemáticos, analíticos, científicos, tecnológicos relacionados con la Movilidad y el Transporte.

Este estudio forma parte de las acciones formativas financiadas por el Ministerio de Transporte, Movilidad y Agenda Urbana, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea - Next Generation EU. Esta ayuda tiene como objetivo la realización de cursos de formación para la capacitación digital y sostenibilidad en el ámbito del transporte y la movilidad.

Los participantes en este estudio deben ser ciudadanos de un Estado miembro de la Unión Europea o de otro Estado parte en el Acuerdo sobre el Espacio Económico Europeo y Suiza, o tener autorización de permanencia o residencia en el territorio español.

Para más información sobre las prioridades políticas de la UE, puede visitar el siguiente enlace: Prioridades políticas de la UE.

Se requieren conocimientos en programación en algún lenguaje como C, Fortran o Java, así como conocimientos en SQL y conceptos básicos de bases de datos.

Se recomienda tener conocimientos básicos en algún paquete estadístico, conocimientos de álgebra lineal (operaciones con matrices y vectores) y comprensión escrita de textos en inglés técnico relacionados con el ámbito de la estadística e investigación operativa.

Impulsado por:
Objetivos

- Ser capaz de realizar el desarrollo e innovación en el ámbito de la movilidad inteligente, así como dirigir el desarrollo de soluciones de movilidad, y logística en entornos nuevos o poco conocidos, relacionando creatividad, innovación y transferencia de tecnología.

- Ser capaz de asimilar y adaptarse a la evolución de la tecnología en el ámbito de desarrollo profesional del Transporte y la Movilidad en el marco de la sostenibilidad.

- Tener un conocimiento práctico de las herramientas a emplear para hacer coherente la satisfacción de las necesidades de la movilidad con los objetivos de desarrollo sostenible.

- Poder elaborar estudios e informes técnicos de consultoría relacionados con las tecnologías de la información y la comunicación, el transporte y la movilidad.

- Conocer los conceptos básicos de bases de datos relacionales y las herramientas para gestión y realización de consultas.

- Conocer los conceptos básicos de bases de datos no relacionales y las herramientas para gestión y realización de consultas.

- Comprender la tipología de datos disponibles en el sector del transporte y la movilidad. Características del big data y la utilidad de los datos abiertos en el ámbito del transporte.

- Utilizar herramientas comerciales para la planificación del transporte (VISUM).

- Utilizar herramientas para el análisis de datos (RStudio).

- Ser capaces de desarrollar scripts en los lenguajes punteros en la ciencia de datos (R, Python) adecuados para la resolución de casos prácticos, entre los cuales se halla el análisis exploratorio univariante y multivariante de conjuntos de datos.

- Conocer y comprender los procesos para la planificación y la gestión de la movilidad en ciudades inteligentes.

- Conocer y utilizar herramientas para cargar, visualizar, transformar y analizar datos espaciales.

- Conocer y explorar aplicaciones recientes de la ciencia de datos en la gestión de la movilidad y el transporte en la ciudad.

¿A quién va dirigido?

- Estudiantes de grado o recién titulados de carreras técnicas y/o científicas de grado superior.

- Los participantes de las acciones formativas subvencionadas deberán ser ciudadanos de un Estado miembro de la Unión Europea o de otro Estado parte en el Acuerdo sobre el Espacio Económico Europeo y de Suiza o tener autorización para permanecer o residir en territorio español.

Los alumnos deberán traer un ordenador portátil a las sesiones.

Contenidos formativos

Relación de asignaturas
1 ECTS 10h
+
Semipresencial
Introducción a los Datos de Transporte, Movilidad y Logística

- Introducción a las fuentes de datos en transporte y uso en modelos de planificación y simulación.

- Descripción/clasificación/tipología de sistemas de transporte.

- Propósitos y usos de la toma de datos.

- Clasificación de fuentes de datos tradicionales y TIC.

- Equidad y efectos de la digitalización.

- Recogida de datos por encuestas.

- Encuestas tipo en transporte y movilidad.

- Explotaciones tipo.

- Casos de Estudio.

4 ECTS 30h
+
Semipresencial
Gestión de Datos

- Gestión de datos relacionales y SQL.

- Gestión de grandes cantidades de datos y datos de formatos semiestructurados o no-estructurados.

- Extensiones de bases de datos relacionales.

- Tecnologías big data para la gestión de datos espacio-temporales y de movilidad.

4 ECTS 30h
+
Semipresencial
Métodos y Herramientas de Análisis Multivariante Aplicadas a la Movilidad

- Estructura, carácter y rol de los datos utilizados en modelos de transporte de pasajeros y logística, y en sistemas y redes de transporte, tanto tradicionales como emergentes.

- Principales métodos en aprendizaje automático utilizados con éxito en aplicaciones en transporte.

- Casos de estudio reales junto con la aplicación de estos métodos en diferentes juegos de datos.

2 ECTS 20h
+
Semipresencial
Elementos de la Analítica de Datos en la Modelización de la Movilidad

- Estructura, carácter y rol de los datos utilizados en modelos de transporte de pasajeros y logística, y en sistemas y redes de transporte, tanto tradicionales como emergentes.

- Principales métodos en aprendizaje automático utilizados con éxito en aplicaciones en transporte.

- Casos de estudio reales junto con la aplicación de estos métodos en diferentes juegos de datos.

1 ECTS 10h
+
Semipresencial
Casos de Estudio. Síntesis de Aplicaciones

-Casos de Estudio reales que implican gran volumen de datos, explotación de datos y modelaje mediante optimización.

-Estimación de matrices OD (Origen-Destino) dinámicas a partir de datos GPS y aforos.

-Problema de Distribución Urbana de Mercancías: 2 - Echelon.

3 ECTS 25h
+
Semipresencial
Proyecto de Ciencia de Datos para Movilidad y Transporte

- Identificación del problema (en el ámbito la analítica de datos para la movilidad).

- Propuesta de una solución técnica rigurosa.

- Desarrollo de un prototipo para validar la propuesta técnica.

La UPC School se reserva el derecho de modificar el contenido del programa, que puede variar para una mayor adaptación a los objetivos del curso.
Titulación
Título de posgrado expedido por la Universitat Politècnica de Catalunya. Emitido en virtud de lo establecido en el art. 7.1 de la Ley Orgánica 2/2023, de 22 de marzo, del Sistema Universitario, y el art. 36 del Real Decreto 822/2021, de 28 de septiembre, por el que se establece la organización de las enseñanzas universitarias y el procedimiento de aseguramiento de su calidad. Para su obtención es necesario tener una titulación universitaria previa oficial. En caso contrario, el estudiante recibirá un certificado de aprovechamiento de los estudios expedido por la Fundació Politècnica de Catalunya. Los estudios de formación permanente de la Universitat Politècnica de Catalunya se aprueban anualmente por el Consell de Govern de la Universitat. (Ver datos que constan en el certificado).

Metodología de aprendizaje

La metodología docente del programa facilita el aprendizaje del estudiantado y la consecución de las competencias necesarias.

- En las clases magistrales se exponen los fundamentos conceptuales de los contenidos a impartir, promoviendo la interacción con los estudiantes para guiarlos en el aprendizaje de los diferentes contenidos y el desarrollo de las competencias establecidas.

- En el estudio de casos se aplican los conocimientos en un entorno real o hipotético, donde se identifican y trabajan aspectos específicos para facilitar su comprensión, con el apoyo de los docentes.

- En el desarrollo del proyecto de curso se presta apoyo a los estudiantes en la realización de un trabajo práctico grupal en el que se van incorporando sesiones teóricas que aportan las herramientas y los conocimientos necesarios para obtener un resultado. En la presentación del proyecto se realiza un intercambio de ideas y resultados entre todos los grupos participantes.



Herramientas de aprendizaje
Sesiones magistrales participativas
Se exponen los fundamentos conceptuales de los contenidos a impartir, promoviendo la interacción con los estudiantes para guiarlos en el aprendizaje de los diferentes contenidos y el desarrollo de las competencias establecidas.
Sesiones prácticas en el aula
Se aplican los conocimientos en un entorno real o hipotético, donde se identifican y trabajan aspectos específicos para facilitar su comprensión, con el apoyo de los docentes.
Resolución de ejercicios
Se trabajan las soluciones mediante la ejercitación de rutinas y la aplicación de fórmulas o algoritmos, y se siguen procedimientos de transformación de la información disponible y de interpretación de los resultados.
Estudio de casos
Se presentan situaciones reales o hipotéticas en las que los estudiantes, de forma plenamente participativa y práctica, analizan la situación, plantean las diferentes hipótesis y comparten sus propias conclusiones.
Tutorías
Se presta apoyo técnico a los estudiantes en el desarrollo del proyecto final, en función de su especialidad y de la temática del proyecto.
Criterios de evaluación
Asistencia
Se requiere como mínimo el 80% de asistencia a las horas lectivas.
Grado de participación
Se evalúa la contribución activa de los estudiantes en las diferentes actividades propuestas por el equipo docente.
Resolución de ejercicios, cuestionarios o exámenes
Pruebas individuales con el objetivo de evaluar el grado de aprendizaje y la adquisición de competencias.
Realización y presentación del proyecto final
Proyectos individuales o grupales en los que se aplican los contenidos impartidos en el programa. El proyecto puede estar basado en casos reales y comprender la identificación de una problemática, el diseño de la solución, su implementación o un plan de negocio. Contará con una presentación y la defensa pública del proyecto.
Prácticas y bolsa de trabajo
Desde el campus virtual My_Tech_Space el estudiantado podrá visualizar ofertas de trabajo de su área de conocimiento y presentar su candidatura en un entorno confidencial. La bolsa de trabajo de la UPC School tiene un volumen anual de cientos de ofertas de trabajo, entre contratos laborales y convenios de colaboración en prácticas.
Campus virtual
El estudiantado de este posgrado microcredencial tendrá acceso al campus virtual My_Tech_Space, una eficaz plataforma de trabajo y comunicación entre el alumnado, profesores, dirección y coordinación del curso. My_Tech_Space permite obtener la documentación de cada sesión formativa antes de su inicio, trabajar en equipo, hacer consultas a los profesores, visualizar notas, etc.

Equipo docente

Dirección Académica
  • Montero Mercadé, Lídia
    info
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    Doctora en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Licenciada en Informática por la FIB-UPC. Profesora Titular de Estadística e Investigación Operativa de la UPC desde el 1998. Docente en el Máster de Supply Chain, Transport and Mobility de la UPC. Consultora Senior a Advanced Logistics Group (SANO). Experiencia de más de 25 años en simulación y modelización de problemas en redes de transporte público y privado. Transporte analytics (data science aplicada a datos de movilidad y transporte) y modelización de demanda de transporte. Colaboradora con el inLab-UPC.
Profesorado
  • Barceló Bugeda, Jaume
    info

    Doctor en Ciencias Físicas por la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB). Catedrático del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universitat Politèctica de Catalunya (UPC), con docencia en la Facultad de Iinformàtica de Barcelona (FIB) y la Facultad de Matemáticas y Estadística (FME) de la UPC hasta 2014. Profesor emérito de la UPC. Especializado en Sistemas de Transporte y las aplicaciones de modelos de optimización y simulación para el análisis de sistemas de transporte. Autor de más de 140 artículos publicados en revistas indexadas, actas de congresos y libros.
  • Codina Sancho, Esteve
    info
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    Ingeniero Industrial por la ETSEIB de Barcelona en 1984 (UPC). Doctor Ingeniero Industrial por la UPC en 1994 con premio Extraordinario. Profesor del Departamento de Estadística e Investigación Operativa (DEIO) de la UPC desde 1991, y Titular de Universidad desde 2006. Experto en Investigación Operativa, Programación Matemática, Ciencias de los Transportes, principalmente en temas de planificación y modelización.
  • Jovanovic, Petar
    info
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    Doctor de Ciencia de Computación por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y la Universidad Libre de Bruselas. Máster en Computación por la UPC. Ingeniero en Informática por la Universidad de Belgrado. Su ámbito de investigación se sitúa en el área de Business Intelligence, Big Data Management y sistemas de bases de datos distribuidas.
  • Montero Mercadé, Lídia
    info
    Ver perfil en futur.upc / Ver perfil en Linkedin
    Doctora en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Licenciada en Informática por la FIB-UPC. Profesora Titular de Estadística e Investigación Operativa de la UPC desde el 1998. Docente en el Máster de Supply Chain, Transport and Mobility de la UPC. Consultora Senior a Advanced Logistics Group (SANO). Experiencia de más de 25 años en simulación y modelización de problemas en redes de transporte público y privado. Transporte analytics (data science aplicada a datos de movilidad y transporte) y modelización de demanda de transporte. Colaboradora con el inLab-UPC.

Salidas profesionales

- Especialista de movilidad en consultorías e ingenierías, o en el ámbito R+D+I.

- Planificador, diseñador o gestor de plataformas de servicios de movilidad.

- Especialista en servicios de movilidad para fabricantes de vehículos.

- Responsable de la gestión del cambio en empresas de movilidad tradicional.

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Contacto:
(34) 93 115 57 51
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  • Si quieres iniciar los trámites para matricularte.
Cómo iniciar la admisión
Para iniciar el proceso de inscripción a este programa hay que rellenar y enviar el formulario que encontrarás al pie de estas líneas.

A continuación, recibirás un correo electrónico de bienvenida donde se detallarán los tres pasos a seguir para formalizar el proceso de inscripción:

1. Completar y confirmar tus datos personales.

2. Validar tu currículum vitae y adjuntar la documentación adicional requerida, en caso de que sea necesaria para la admisión.

3. Pagar 110€ en concepto de derechos de inscripción al programa. El importe de estos derechos se descontará de la cuantía total de la matrícula y sólo se devolverá en caso de no resultar admitido.

Una vez realizado el pago de derechos y dispongamos de toda la documentación, valoraremos tu candidatura y, si has sido admitido en el curso, te enviaremos la carta de admisión. En este documento obtendrás todos los detalles para formalizar la matrícula del programa.




  política de protección de datos

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Responsable

Fundació Politècnica de Catalunya (en adelante, FPC). + INFORMACIÓN

Finalidad

Contestar a las solicitudes de información del interesado sobre actividades de formación gestionadas o realizadas por la FPC. + INFORMACIÓN

Establecimiento o mantenimiento de relación académica con el interesado. + INFORMACIÓN

Enviar información sobre las actividades de la FPC. + INFORMACIÓN

Legitimación

Consentimiento del interesado. + INFORMACIÓN

Interés legítimo en el desarrollo de la relación académica. + INFORMACIÓN

Destinatarios

No existen cesiones o comunicaciones.

Derechos

Acceso, rectificación, supresión, limitación, oposición y portabilidad. + INFORMACIÓN

Datos de contacto del delegado de protección de datos

info.dpo@fpc.upc.edu

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En caso que el interesado formalice la relación con la FPC, el ordenante (interesado) autoriza y da su consentimiento al cargo, por tanto, con renuncia expresa al derecho de devolución sobre el cargo.


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