Maestría en Diseño Basado en Datos e Ingeniería de Telemetría de Uso
Maestría en línea de 1.900 horas en diseño basado en datos e ingeniería de telemetría de uso: 12 módulos que abarcan instrumentación, infraestructura de datos con Kafka y dbt, análisis de uso, experimentación, aprendizaje automático para el diseño, visualización y privacidad bajo el RGPD y la Ley de Datos, con un tutor técnico asignado.
Maestría en Diseño Basado en Datos e Ingeniería de Telemetría de Uso — estudiando desde México
El diseño de producto y las interfaces humano-máquina tienen presencia en la industria automotriz, electrónica de consumo, dispositivos médicos y tecnología digital. Empresas de Guadalajara, Monterrey y Ciudad de México demandan diseñadores que integren ergonomía, usabilidad y estética con requisitos de manufactura. La protección de diseños industriales y las normas de seguridad de productos son consideraciones frecuentes en el trabajo cotidiano.
Costos para México: $167,000 (peso mexicano), con parcialidades y patrocinio empresarial disponibles.
Organismos relevantes en México
Puestos típicos
Preguntas desde México
¿Qué reconocimiento profesional existe en México para diseñadores de producto e interfaces?
El diseño industrial y de producto en México se regula principalmente a través de programas de licenciatura, y su calidad se evalúa mediante organismos como el CONAED o la acreditación de instituciones públicas. No existe una colegiatura obligatoria para diseñadores de interfaces. Un programa privado como el de SEIUM no es un título oficial; su reconocimiento lo deciden empleadores o clientes con base en tu portafolio.
¿En qué empresas mexicanas se aplica esta formación en diseño de producto y HMI?
Hay empleo en empresas de electrónica de consumo, automotrices, de dispositivos médicos, de software y en agencias de diseño de productos. Ciudades como Ciudad de México, Guadalajara, Monterrey y Querétaro concentran buena parte de esta actividad. Los empleadores suelen valorar portafolios con casos reales y capacidad de trabajo en equipos multidisciplinarios.
¿Puedo estudiarlo en línea desde México y qué nivel de inglés necesito?
Sí, el programa es en línea y puedes cursarlo desde México sin visa de estudiante. Las clases son en inglés, por lo que se recomienda un nivel intermedio o superior para seguir materiales técnicos. Según el tipo de programa, la carga va desde 300 hasta 1,900 horas, así que conviene planear tu tiempo. Tienes tutor técnico asignado, y las colegiaturas pueden pagarse en parcialidades; algunas empresas financian capacitación.
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
Formular preguntas de diseño medibles usando datos de uso.
Diseñar planes de instrumentación y telemetría.
Construir canales de datos para la analítica de producto.
Analizar el comportamiento de uso y diseñar experimentos.
Aplicar el aprendizaje automático a la personalización y la segmentación.
Cumplir con el RGPD y la Ley de Datos en los sistemas de telemetría.
Combinar datos cuantitativos y cualitativos en las decisiones de diseño.
Para quién es
- Diseñadores orientados a datos que quieren basar sus decisiones de diseño en datos reales de uso.
- Analistas de producto que trabajan con embudos, segmentos y experimentos.
- Científicos de datos de UX que modelan el comportamiento de los usuarios.
- Ingenieros de telemetría que instrumentan productos y vehículos conectados.
- Investigadores de métodos mixtos que combinan telemetría con estudios cualitativos.
- Responsables de analítica de producto que construyen equipos orientados a datos.
- Egresados de ingeniería o ciencias que buscan incorporarse al sector automotriz conectado.
Con qué trabajarás
- Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD) (Reglamento General de Protección de Datos)
- Reglamento (UE) 2023/2854 (Ley de Datos) (normas armonizadas sobre el acceso justo y el uso de los datos)
- Directiva 2002/58/CE (ePrivacy) (privacidad y comunicaciones electrónicas)
- ISO/IEC 27701:2019 (gestión de la información de privacidad)
- ISO/IEC 20889:2018 (técnicas de desidentificación de datos para mejorar la privacidad)
- ISO/IEC 25012:2008 (modelo de calidad de datos)
- ISO 9241-210:2019 (diseño centrado en el ser humano para sistemas interactivos)
- Amplitude
- Apache Kafka
- dbt
- Tableau
- Python con pandas
12 módulos · 1900 h
1.1Datos frente a intuición en el diseño1.2Combinación de datos cuantitativos y cualitativos1.3El ciclo construir, medir, aprender1.4Telemetría en productos físicos y digitales1.5Preguntas de diseño medibles1.6Sesgos en los datos de uso1.7Ética en el uso de datos1.8Casos de telemetría en la industria automotriz1.9Cultura de datos en los equipos de diseño1.10Estudio de caso: una decisión de diseño respaldada por datos
2.1Plan de instrumentación de la interacción2.2Esquemas de eventos y taxonomía2.3SDK de analítica en aplicaciones2.4Telemetría en dispositivos de borde2.5Datos de vehículos conectados2.6Señales CAN y registro a bordo2.7Muestreo y agregación en origen2.8Calidad y validación de datos2.9Control de versiones de los esquemas de telemetría2.10Laboratorio: instrumentación de un prototipo de HMI
3.1Canales de ingesta de telemetría3.2Streaming de eventos con Kafka3.3Lagos de datos y el formato Parquet3.4Almacenes analíticos de datos3.5Transformación de datos con dbt3.6Plataformas de datos en la nube3.7Costos de almacenamiento y cómputo3.8Gobernanza y linaje de datos3.9Catálogos de datos y metadatos3.10Ejercicio práctico: canal de eventos con Kafka y Parquet
4.1Frecuencia y profundidad de uso4.2Análisis de rutas de navegación4.3Embudos de tareas4.4Tiempo por tarea y eficiencia4.5Errores y acciones de deshacer4.6Abandono de funciones4.7Segmentación conductual de usuarios4.8Contexto de uso: velocidad, hora del día y clima4.9Mapas de calor de interacción4.10Taller: uso de menús de infoentretenimiento
5.1Inferencia estadística para el diseño5.2Diseño de pruebas A/B5.3Potencia y tamaño de muestra5.4Enfoques bayesianos en la experimentación5.5Comparaciones múltiples y falsos positivos5.6Experimentos en flotas conectadas5.7Inferencia causal y variables de confusión5.8Diseños cuasiexperimentales5.9Efectos heterogéneos por segmento5.10Laboratorio: prueba A/B con análisis bayesiano
6.1Agrupamiento de perfiles de uso6.2Predicción de abandono de usuarios6.3Sistemas de recomendación6.4Detección de anomalías de uso6.5Modelos de secuencias de interacción6.6Personalización adaptativa de interfaces6.7Explicabilidad de modelos con SHAP6.8Despliegue de modelos en el producto6.9Evaluación del impacto de los modelos6.10Ejercicio práctico: segmentación de conductores con agrupamiento
7.1Paneles para equipos de diseño7.2Narrativa con datos7.3Diseño de gráficos efectivos7.4Herramientas Tableau y Power BI7.5Adaptación del mensaje a las audiencias7.6Informes periódicos de uso7.7Alertas automáticas de métricas7.8Analítica de autoservicio7.9Errores comunes de interpretación7.10Estudio de caso: informe de uso para un comité de producto
8.1Bases jurídicas bajo el RGPD8.2Consentimiento y preferencias8.3Anonimización y seudonimización8.4Datos personales en vehículos conectados8.5Obligaciones bajo la Ley de Datos8.6Directiva ePrivacy y cookies8.7Minimización y conservación de datos8.8Evaluaciones de impacto relativas a la protección de datos (EIPD)8.9Transferencias internacionales de datos8.10Taller: EIPD para un sistema de telemetría
9.1Triangulación de datos y entrevistas9.2Entrevistas guiadas por telemetría9.3Estudios con diarios y registro de datos9.4Encuestas contextuales dentro del producto9.5Análisis de la retroalimentación de usuarios9.6Grabaciones de sesiones de uso9.7Investigación contextual en el vehículo9.8Síntesis de métodos mixtos9.9Priorización de mejoras basada en evidencia9.10Ejercicio práctico: estudio de métodos mixtos de una función poco utilizada
10.1Electrodomésticos conectados y su uso10.2Datos de uso de vehículos10.3Wearables y salud10.4Maquinaria industrial monitorizada10.5Sensores de uso y desgaste10.6Consumo de energía y batería10.7Restricciones de conectividad10.8De los datos de campo al rediseño10.9Datos de garantía y confiabilidad10.10Laboratorio: telemetría para un prototipo con ESP32
11.1Roles de analista de datos y científico de datos11.2Analistas integrados en los equipos11.3Democratización del acceso a los datos11.4Gobernanza de métricas compartidas11.5La métrica estrella del producto11.6Rituales de revisión de datos11.7Alfabetización de datos en el diseño11.8Equilibrio entre datos y creatividad11.9Selección del stack de analítica11.10Estudio de caso: modelo organizacional basado en datos
12.1Pregunta de diseño y métricas12.2Propuesta de plan de instrumentación12.3Recopilación y preparación de datos12.4Análisis exploratorio del uso12.5Diseño de un experimento controlado12.6Hallazgos cualitativos complementarios12.7Propuesta de rediseño basada en datos12.8Evaluación de privacidad y ética12.9Informe de la Tesis de Maestría12.10Tesis de Maestría: defensa ante un tribunal
Cómo aprenderás
Formación 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, para que puedas combinarla con tu trabajo.
Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la norma original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es Amplitude, Apache Kafka, dbt, Tableau y Python con pandas, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. La práctica se basa en procedimientos reales para analizar telemetría real de productos conectados, experimentos A/B sobre flotas y aplicaciones, y estudios de métodos mixtos con usuarios. La evaluación es continua en cada módulo, además de la Tesis de Maestría final.
Normas abordadas: Reglamento (UE) 2016/679 (RGPD), Reglamento (UE) 2023/2854 (Ley de Datos), Directiva 2002/58/CE (ePrivacy), ISO/IEC 27701:2019, ISO/IEC 20889:2018, ISO/IEC 25012:2008, ISO 9241-210:2019.
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 debidamente acreditada.
- 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 Amplitude, Apache Kafka, dbt, Tableau y Python con pandas, 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 titulación 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 área se reconocen en el programa superior. Consulte la política de reconocimiento al matricularse.
Un título universitario en ingeniería, ciencias o arquitectura (o experiencia profesional equivalente), una computadora capaz de ejecutar el software del programa, y un nivel de inglés suficiente para leer normas técnicas.
Las fechas de inicio las define el cuerpo docente de SEIUM para cada convocatoria. Nuestro equipo de admisiones le confirmará la próxima fecha disponible al presentar su solicitud.
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