Maestría en Analítica de Datos para la Operación de Redes
Maestría en línea de 1.900 horas en analítica de datos para la operación de redes eléctricas, que abarca la estimación de estado y la detección de pérdidas y fraudes. 12 módulos sobre datos de SCADA, AMI y PMU, modelos CIM e IEC 61850, pronóstico, calidad del suministro, detección de anomalías, analítica de activos y aprendizaje automático operativo, con un tutor técnico asignado.
Maestría en Analítica de Datos para la Operación de Redes — estudiando desde Colombia
El sector energético colombiano, con una matriz predominantemente hidroeléctrica y una creciente incorporación de fuentes renovables no convencionales, requiere ingenieros para la generación, transmisión y distribución de electricidad. Empresas generadoras, transportadoras y operadores de red buscan profesionales que gestionen la confiabilidad del sistema, la integración de renovables y la modernización de redes. La regulación del sector eléctrico y gasífero, junto con la planeación energética nacional, define el marco de desarrollo de estos proyectos.
Costos para Colombia: $ 34.900.000 (peso colombiano), con cuotas y patrocinio empresarial disponibles.
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Roles típicos
Preguntas desde Colombia
¿Qué entidad regula la ingeniería eléctrica y las redes de energía en Colombia?
La Comisión de Regulación de Energía y Gas, CREG, regula la actividad de energía y gas, y la Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios vigila a las empresas. La Unidad de Planeación Minero Energética, UPME, planifica la expansión. El ejercicio de la ingeniería eléctrica requiere matrícula profesional según la Ley 842 de 2003. Un título privado de SEIUM no otorga esa matrícula.
¿En qué empresas colombianas se emplean ingenieros de redes y energía?
Se contratan en empresas distribuidoras y comercializadoras de energía, transmisores, generadoras, operadores de redes, empresas de servicios públicos y consultoras de planeación energética. También hay demanda en proyectos de energías renovables. La contratación depende de los planes de inversión del sector y no está garantizada.
¿Mi empresa puede patrocinar esta formación y puedo estudiar en horario laboral?
Es posible que la empresa patrocine la formación, algo frecuente en empresas de servicios públicos con planes de capacitación técnica. El pago se hace en cuotas. Al ser en línea y de duración flexible, se puede planear el estudio junto al trabajo. Colombia opera en UTC-5 y el programa se dicta en inglés, con apoyo del tutor técnico asignado.
Toma el control.
Realiza un auténtico compromiso de ingeniería en este campo. Mueve los controles deslizantes, observa cómo reacciona el modelo en tiempo real y supera el desafío.
Lo que podrás hacer
Integrar datos de SCADA, AMI y PMU en arquitecturas analíticas.
Aplicar los modelos de datos CIM e IEC 61850.
Desarrollar modelos de pronóstico de demanda y generación.
Analizar la calidad del suministro con indicadores regulatorios.
Detectar anomalías, fraudes y fallas en datos de red.
Mejorar la visibilidad en baja tensión mediante analítica.
Desplegar modelos de aprendizaje automático en la operación de redes.
Para quién es
- Analistas de datos de redes eléctricas que buscan profundizar sus habilidades en analítica operativa.
- Científicos de datos en empresas eléctricas que desean aplicar su trabajo a la operación de la red.
- Ingenieros de operación de redes que necesitan aprovechar mejor los datos de SCADA, AMI y PMU.
- Ingenieros de gestión de activos interesados en la analítica basada en la condición y en el riesgo.
- Arquitectos de datos energéticos que diseñan plataformas de datos para empresas eléctricas.
- Ingenieros de calidad del suministro que trabajan con datos de interrupciones y calidad de la energía.
- Graduados en ingeniería o ciencias que buscan incorporarse a la distribución eléctrica.
Con qué trabajarás
- IEC 61970-301 (CIM) (modelo común de información para sistemas de gestión de energía)
- IEC 61968-11 (extensiones CIM para distribución)
- IEC 61850-7-4 (nodos lógicos y clases de datos para automatización de subestaciones)
- IEEE C37.118.1 (mediciones fasoriales sincronizadas para sistemas eléctricos)
- IEEE 1366 (índices de confiabilidad de distribución)
- Circular de la CNMC sobre calidad de suministro (marco regulatorio español para la continuidad del suministro)
- IEEE C37.111 (COMTRADE) (formato común para el intercambio de datos transitorios)
- Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de IA) (normas de la UE sobre inteligencia artificial)
- Python con pandas y scikit-learn
- Apache Spark
- InfluxDB
- Power BI
- pandapower
12 módulos
1.1Sistemas SCADA y EMS1.2Medidores inteligentes y AMI1.3Unidades de medición fasorial (PMU)1.4Registros de protecciones y oscilografía1.5Datos meteorológicos y de generación1.6Sistemas GIS de redes1.7Calidad de los datos en la operación1.8Integración de fuentes heterogéneas1.9Requisitos de latencia por caso de uso1.10Caso práctico: inventario de datos de una distribuidora
2.1Modelo CIM IEC 61970 y 619682.2Perfiles CGMES para el intercambio de datos2.3IEC 61850 en subestaciones2.4Formatos COMTRADE y PQDIF2.5Modelos topológicos de red2.6Integración con ERP y gestión de activos2.7Interoperabilidad entre sistemas2.8Semántica y ontologías2.9Gobierno de datos de red2.10Laboratorio: modelo CIM de una red de media tensión
3.1Arquitecturas de big data3.2Bases de datos de series temporales3.3Procesamiento de flujos3.4Plataformas en la nube y locales3.5Data lakes para empresas eléctricas3.6Seguridad de la infraestructura3.7Escalado de volúmenes de datos AMI3.8Catálogo y linaje de datos3.9Costos y dimensionamiento3.10Ejercicio práctico: flujo de datos de PMU
4.1Análisis exploratorio de cargas4.2Distribuciones y valores extremos4.3Correlación de variables de red4.4Series temporales y estacionalidad4.5Modelos ARIMA y suavizado4.6Análisis de componentes principales4.7Agrupamiento de perfiles de consumo4.8Pruebas de hipótesis estadísticas4.9Visualización de datos de red4.10Laboratorio: agrupamiento de curvas de carga
5.1Pronóstico de demanda a corto plazo5.2Pronóstico fotovoltaico y eólico5.3Modelos de gradient boosting5.4Redes LSTM y transformers5.5Pronóstico probabilístico por cuantiles5.6Uso de variables meteorológicas5.7Evaluación de errores de pronóstico5.8Pronóstico jerárquico por nivel de red5.9Puesta en producción5.10Ejercicio práctico: pronóstico de demanda a 24 horas
6.1Índices TIEPI y NIEPI6.2SAIDI y SAIFI6.3Huecos de tensión y su análisis6.4Análisis de armónicos6.5Desequilibrio y flicker6.6Correlación de eventos6.7Localización de fallas basada en datos6.8Elaboración de informes regulatorios6.9Planes de mejora6.10Caso práctico: análisis de un año de interrupciones
7.1Pérdidas técnicas y no técnicas7.2Detección de fraude en AMI7.3Anomalías en series temporales7.4Isolation Forest y autoencoders7.5Detección de fallas en medidores7.6Validación de lecturas VEE7.7Ciberataques detectables en los datos7.8Priorización de inspecciones7.9Medición de la efectividad7.10Laboratorio: detector de fraude con datos AMI
8.1Datos de mantenimiento y condición8.2Índices de salud de transformadores8.3Análisis de gases disueltos8.4Modelos de envejecimiento8.5Probabilidad de falla8.6Mantenimiento basado en riesgo8.7Planificación de inversiones8.8Análisis de cables subterráneos8.9Gestión de vegetación basada en datos8.10Ejercicio práctico: índice de salud de una flota de transformadores
9.1Observabilidad en baja tensión9.2Identificación de fases y topología9.3Estimación de estado con datos AMI9.4Pseudomediciones y su generación9.5Capacidad de alojamiento9.6Detección de congestiones9.7Monitoreo del autoconsumo9.8Gemelos digitales de red basados en datos9.9Validación contra mediciones9.10Laboratorio: identificación de fases mediante correlación
10.1Modelos supervisados en operación10.2Explicabilidad para operadores10.3Aprendizaje por refuerzo en redes10.4Grafos y redes neuronales de grafos10.5MLOps en empresas eléctricas10.6Monitoreo de deriva de modelos10.7Validación de modelos críticos10.8Ley de IA y sistemas de alto riesgo10.9Ética y sesgos10.10Taller: puesta en producción de un modelo de pronóstico
11.1Paneles para centros de control11.2Visualización geoespacial de redes11.3Gestión inteligente de alarmas11.4Informes para el regulador11.5Apoyo a la decisión en tiempo real11.6Experiencia del operador11.7Integración con ADMS11.8Comunicación de la incertidumbre11.9Indicadores de negocio11.10Caso práctico: panel de operaciones
12.1Selección del problema operativo12.2Recopilación y preparación de datos12.3Análisis exploratorio de datos12.4Desarrollo del modelo12.5Validación y comparación12.6Integración en el flujo de trabajo operativo12.7Visualización de resultados12.8Evaluación del impacto12.9Informe de tesis de maestría12.10Tesis de maestría: defensa ante un tribunal
Cómo aprenderás
El programa se imparte 100% en línea en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y un tutor técnico asignado. No hay horarios fijos: avanzas a tu propio ritmo dentro de cada convocatoria, por lo que puede combinarse con un trabajo de tiempo completo.
Cada módulo combina teoría, lectura guiada de las normas originales y ejercicios aplicados. El software de trabajo es Python con pandas y scikit-learn, Apache Spark, InfluxDB, Power BI y pandapower, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. El trabajo práctico se basa en procedimientos reales para validar modelos de pronóstico, analizar datos de medidores inteligentes y detectar anomalías en series históricas. La evaluación es continua por módulo, además de la tesis final de maestría.
Normas incluidas: IEC 61970-301 (CIM), IEC 61968-11, IEC 61850-7-4, IEEE C37.118.1, IEEE 1366, Circular de la CNMC sobre calidad de suministro, IEEE C37.111 (COMTRADE), Reglamento (UE) 2024/1689 (Ley de IA).
Desarrólalo de principio a fin
Tu proyecto final sigue el flujo de trabajo real de la ingeniería, paso a paso, revisado por tu tutor.
Hacia dónde te lleva
Requisitos
- Título universitario en ingeniería, ciencias o arquitectura, o experiencia profesional equivalente demostrable.
- Conexión a internet y una computadora capaz de ejecutar el software del programa.
- Inglés suficiente para leer normas técnicas.
¿Listo para empezar?
Envía tu solicitud hoy. Nuestro equipo de admisiones responde en un plazo de 72 horas con tu plan de estudios y las opciones de financiamiento.
Preguntas frecuentes
El programa suma 1,900 horas a lo largo de 12 a 14 meses. Usted define su propio ritmo dentro de cada convocatoria, y su tutor le ayuda a planificar la carga de trabajo en función de su empleo.
Trabajará con Python con pandas y scikit-learn, Apache Spark, InfluxDB, Power BI y pandapower, usando versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Su tutor le indicará la alternativa gratuita siempre que exista.
Un diploma del SEIUM Institute, otorgado al aprobar la evaluación continua y la tesis de maestría. Es una certificación propia de SEIUM, no un título oficial del Estado; su reconocimiento depende del programa cursado y de la normativa de cada país.
Sí. Los módulos aprobados en un curso o diplomado de posgrado del mismo ámbito se reconocen en el programa superior. Consulte la política de reconocimiento al matricularse.
Un título en ingeniería, ciencias o arquitectura (o experiencia profesional equivalente), una computadora capaz de ejecutar el software e inglés suficiente para leer normas técnicas.
Las fechas de inicio son definidas por el cuerpo docente de SEIUM para cada convocatoria. Nuestro equipo de admisiones le confirmará la siguiente fecha disponible al presentar su solicitud.
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