Módulo 1 — Pregunta urbana y datos: captación de datos

1.1 Fundamentos, alcance y criterio profesional: Define los fundamentos operativos de Pregunta urbana y datos: captación de datos aplicados a captación de datos. Se revisa el papel de captación de datos, su interacción con otras variables y la diferencia entre cumplir una rutina y demostrar técnicamente un resultado. El participante prepara criterios de suficiencia, responsables y puntos de control para que el análisis pueda repetirse de forma consistente en otro proyecto o activo. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

1.2 Datos, preparación y calidad de entrada: Estructura la información necesaria para Pregunta urbana y datos: captación de datos tomando captación de datos como variable de control. Se revisan nomenclatura, tolerancias, resolución y trazabilidad, y se comparan con los requisitos de indicador urbano. La práctica obliga a registrar incertidumbres y a establecer criterios de aceptación para decidir si el conjunto de datos es utilizable, debe condicionarse o necesita una nueva medición o revisión documental. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

1.3 Método, herramienta y comprobación: Utiliza GIS/BIM como instrumento de decisión para Pregunta urbana y datos: captación de datos, no como fin del ejercicio. El alumno define entradas y controles, analiza captación de datos, revisa sensibilidad y detecta salidas incompatibles con el comportamiento esperado. El método debe ser reproducible y explicar qué parte del resultado depende de la herramienta, qué parte de la evidencia y qué supuestos permanecen abiertos. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

1.4 Riesgos, interfaces y controles: Somete Pregunta urbana y datos: captación de datos a una revisión de riesgo centrada en sesgo de datos y su interacción con captación de datos. El participante identifica mecanismos de fallo, dependencias y condiciones de escalado, define controles proporcionados y documenta qué información podría modificar la decisión. El objetivo es convertir riesgo e incertidumbre en acciones verificables. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

1.5 Entregable y aplicación profesional: Convierte el trabajo de Pregunta urbana y datos: captación de datos en modelo o dataset urbano, con especial atención a captación de datos. La entrega debe permitir reconstruir el razonamiento: qué dato se utilizó, cómo se procesó, qué alternativa se descartó, qué riesgo permanece y qué acción corresponde. Se valora claridad y utilidad para la decisión, no la acumulación de anexos sin propósito. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

Módulo 2 — GIS y estructura espacial: indicador urbano

2.1 Fundamentos, alcance y criterio profesional: Aborda GIS y estructura espacial: indicador urbano desde el problema concreto de captación de datos, relacionando indicador urbano con el comportamiento esperado del sistema o proceso. El alumno aprende a identificar mecanismos, dependencias y restricciones antes de ejecutar cálculos o mediciones. Se documentan supuestos, criterios stop/go y señales que invalidan una conclusión, evitando respuestas genéricas que no puedan defenderse ante un revisor. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

2.2 Datos, preparación y calidad de entrada: Convierte los datos de indicador urbano en entradas verificables para GIS y estructura espacial: indicador urbano. Se aplican comprobaciones de consistencia, orden de magnitud, completitud y procedencia, relacionándolas con accesibilidad. El resultado es una ficha de información que deja explícitos supuestos y limitaciones y permite que otro profesional entienda qué se sabe realmente antes de interpretar el resultado. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

2.3 Método, herramienta y comprobación: Utiliza Python/SQL como instrumento de decisión para GIS y estructura espacial: indicador urbano, no como fin del ejercicio. El alumno define entradas y controles, analiza indicador urbano, revisa sensibilidad y detecta salidas incompatibles con el comportamiento esperado. El método debe ser reproducible y explicar qué parte del resultado depende de la herramienta, qué parte de la evidencia y qué supuestos permanecen abiertos. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

2.4 Riesgos, interfaces y controles: Somete GIS y estructura espacial: indicador urbano a una revisión de riesgo centrada en indicador mal definido y su interacción con indicador urbano. El participante identifica mecanismos de fallo, dependencias y condiciones de escalado, define controles proporcionados y documenta qué información podría modificar la decisión. El objetivo es convertir riesgo e incertidumbre en acciones verificables. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

2.5 Entregable y aplicación profesional: Cierra GIS y estructura espacial: indicador urbano mediante dashboard de indicadores. El documento integra alcance, fuentes, hipótesis, análisis de indicador urbano, resultados, riesgos residuales y próximos pasos. Se exige trazabilidad entre dato y conclusión y un criterio de aceptación claro, de forma que la entrega pueda utilizarse en coordinación, revisión, aprobación o actualización sin depender de explicaciones informales. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

Módulo 3 — Movilidad/servicios urbanos: accesibilidad

3.1 Fundamentos, alcance y criterio profesional: Sitúa captación de datos dentro de analítica urbana, movilidad, smart cities y planificación basada en datos y define qué decisión profesional debe sostener Movilidad/servicios urbanos: accesibilidad. Se establecen alcance, actores, datos mínimos y límites del análisis. El participante diferencia observación, hipótesis y criterio de aceptación, y conecta accesibilidad con consecuencias sobre seguridad, calidad, coste, plazo u operación. El objetivo es comenzar con una pregunta técnicamente bien formulada y no con una herramienta elegida por costumbre. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

3.2 Datos, preparación y calidad de entrada: Prepara las entradas de Movilidad/servicios urbanos: accesibilidad: fuentes, unidades, fechas, versiones, cobertura y responsable. Se organizan datos sobre accesibilidad y se contrastan con demanda. El alumno detecta vacíos, valores improbables y conflictos de información, clasifica cada dato por nivel de confianza y define qué evidencia adicional necesita antes de aumentar la fidelidad del análisis. Esta disciplina evita construir una decisión precisa en apariencia sobre entradas débiles. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

3.3 Método, herramienta y comprobación: Aplica APIs y datos abiertos para desarrollar Movilidad/servicios urbanos: accesibilidad con un nivel de detalle proporcional al objetivo. Se estudia accesibilidad, los parámetros sensibles y las condiciones que pueden cambiar la respuesta. El participante debe contrastar el resultado mediante una segunda referencia, una medición o una comprobación independiente. La herramienta se considera útil solo si su salida puede explicarse, verificarse y vincularse con los datos que la originaron. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

3.4 Riesgos, interfaces y controles: Integra privacidad insuficiente en Movilidad/servicios urbanos: accesibilidad y analiza su relación con accesibilidad, otras disciplinas y la operación. Se construye una lógica causa-consecuencia-control con señales tempranas, responsable y evidencia de cierre. El alumno distingue controles preventivos, detectivos y correctivos, y deja explícito el riesgo residual para que la matriz de riesgos esté conectada con la decisión real. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

3.5 Entregable y aplicación profesional: Convierte el trabajo de Movilidad/servicios urbanos: accesibilidad en análisis de escenarios, con especial atención a accesibilidad. La entrega debe permitir reconstruir el razonamiento: qué dato se utilizó, cómo se procesó, qué alternativa se descartó, qué riesgo permanece y qué acción corresponde. Se valora claridad y utilidad para la decisión, no la acumulación de anexos sin propósito. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

Módulo 4 — Indicadores y métricas: demanda

4.1 Fundamentos, alcance y criterio profesional: Aborda Indicadores y métricas: demanda desde el problema concreto de captación de datos, relacionando demanda con el comportamiento esperado del sistema o proceso. El alumno aprende a identificar mecanismos, dependencias y restricciones antes de ejecutar cálculos o mediciones. Se documentan supuestos, criterios stop/go y señales que invalidan una conclusión, evitando respuestas genéricas que no puedan defenderse ante un revisor. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

4.2 Datos, preparación y calidad de entrada: Prepara las entradas de Indicadores y métricas: demanda: fuentes, unidades, fechas, versiones, cobertura y responsable. Se organizan datos sobre demanda y se contrastan con dato abierto. El alumno detecta vacíos, valores improbables y conflictos de información, clasifica cada dato por nivel de confianza y define qué evidencia adicional necesita antes de aumentar la fidelidad del análisis. Esta disciplina evita construir una decisión precisa en apariencia sobre entradas débiles. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

4.3 Método, herramienta y comprobación: Desarrolla el método de Indicadores y métricas: demanda con apoyo de plataformas IoT. La práctica transforma demanda en una secuencia de análisis: preparación, ejecución, comprobación y decisión. Se documentan configuraciones, unidades y resultados intermedios, y se comparan escenarios para reconocer qué variable controla la conclusión y dónde existe incertidumbre relevante. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

4.4 Riesgos, interfaces y controles: Somete Indicadores y métricas: demanda a una revisión de riesgo centrada en correlación interpretada como causalidad y su interacción con demanda. El participante identifica mecanismos de fallo, dependencias y condiciones de escalado, define controles proporcionados y documenta qué información podría modificar la decisión. El objetivo es convertir riesgo e incertidumbre en acciones verificables. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

4.5 Entregable y aplicación profesional: Convierte el trabajo de Indicadores y métricas: demanda en recomendación de política/operación, con especial atención a demanda. La entrega debe permitir reconstruir el razonamiento: qué dato se utilizó, cómo se procesó, qué alternativa se descartó, qué riesgo permanece y qué acción corresponde. Se valora claridad y utilidad para la decisión, no la acumulación de anexos sin propósito. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

Módulo 5 — Analítica y modelos: dato abierto

5.1 Fundamentos, alcance y criterio profesional: Sitúa captación de datos dentro de analítica urbana, movilidad, smart cities y planificación basada en datos y define qué decisión profesional debe sostener Analítica y modelos: dato abierto. Se establecen alcance, actores, datos mínimos y límites del análisis. El participante diferencia observación, hipótesis y criterio de aceptación, y conecta dato abierto con consecuencias sobre seguridad, calidad, coste, plazo u operación. El objetivo es comenzar con una pregunta técnicamente bien formulada y no con una herramienta elegida por costumbre. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

5.2 Datos, preparación y calidad de entrada: Convierte los datos de dato abierto en entradas verificables para Analítica y modelos: dato abierto. Se aplican comprobaciones de consistencia, orden de magnitud, completitud y procedencia, relacionándolas con equidad. El resultado es una ficha de información que deja explícitos supuestos y limitaciones y permite que otro profesional entienda qué se sabe realmente antes de interpretar el resultado. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

5.3 Método, herramienta y comprobación: Utiliza dashboards urbanos como instrumento de decisión para Analítica y modelos: dato abierto, no como fin del ejercicio. El alumno define entradas y controles, analiza dato abierto, revisa sensibilidad y detecta salidas incompatibles con el comportamiento esperado. El método debe ser reproducible y explicar qué parte del resultado depende de la herramienta, qué parte de la evidencia y qué supuestos permanecen abiertos. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

5.4 Riesgos, interfaces y controles: Somete Analítica y modelos: dato abierto a una revisión de riesgo centrada en dato obsoleto y su interacción con dato abierto. El participante identifica mecanismos de fallo, dependencias y condiciones de escalado, define controles proporcionados y documenta qué información podría modificar la decisión. El objetivo es convertir riesgo e incertidumbre en acciones verificables. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

5.5 Entregable y aplicación profesional: Cierra Analítica y modelos: dato abierto mediante modelo o dataset urbano. El documento integra alcance, fuentes, hipótesis, análisis de dato abierto, resultados, riesgos residuales y próximos pasos. Se exige trazabilidad entre dato y conclusión y un criterio de aceptación claro, de forma que la entrega pueda utilizarse en coordinación, revisión, aprobación o actualización sin depender de explicaciones informales. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

Módulo 6 — IoT y sensórica: equidad

6.1 Fundamentos, alcance y criterio profesional: Construye el marco técnico de IoT y sensórica: equidad para captación de datos. El bloque utiliza equidad como hilo conductor y revisa condiciones previas, variables dominantes y errores de interpretación. Se exige declarar qué información está confirmada, qué se estima y qué requiere verificación adicional. La salida es un esquema de decisión que permite justificar por qué una comprobación es suficiente o por qué debe escalarse a un nivel de mayor profundidad. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

6.2 Datos, preparación y calidad de entrada: Prepara las entradas de IoT y sensórica: equidad: fuentes, unidades, fechas, versiones, cobertura y responsable. Se organizan datos sobre equidad y se contrastan con serie temporal. El alumno detecta vacíos, valores improbables y conflictos de información, clasifica cada dato por nivel de confianza y define qué evidencia adicional necesita antes de aumentar la fidelidad del análisis. Esta disciplina evita construir una decisión precisa en apariencia sobre entradas débiles. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

6.3 Método, herramienta y comprobación: Desarrolla el método de IoT y sensórica: equidad con apoyo de GIS/BIM. La práctica transforma equidad en una secuencia de análisis: preparación, ejecución, comprobación y decisión. Se documentan configuraciones, unidades y resultados intermedios, y se comparan escenarios para reconocer qué variable controla la conclusión y dónde existe incertidumbre relevante. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

6.4 Riesgos, interfaces y controles: Evalúa cómo sesgo de datos puede comprometer IoT y sensórica: equidad. A partir de equidad, se identifican escenarios, barreras y puntos de inspección; después se priorizan acciones por criticidad y facilidad de detección. Cada medida incluye una forma concreta de verificación, evitando considerar cerrado un riesgo solo porque exista un procedimiento o una intención de control. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

6.5 Entregable y aplicación profesional: Formaliza IoT y sensórica: equidad en dashboard de indicadores. El participante sintetiza equidad sin perder evidencia, diferencia hecho, cálculo, interpretación y recomendación, y registra supuestos pendientes. La revisión final comprueba coherencia, control de versiones y capacidad para reproducir el proceso en otro caso comparable. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

Módulo 7 — Gobernanza y privacidad aplicado a captación de datos

7.1 Fundamentos, alcance y criterio profesional: Construye el marco técnico de Gobernanza y privacidad aplicado a captación de datos para captación de datos. El bloque utiliza serie temporal como hilo conductor y revisa condiciones previas, variables dominantes y errores de interpretación. Se exige declarar qué información está confirmada, qué se estima y qué requiere verificación adicional. La salida es un esquema de decisión que permite justificar por qué una comprobación es suficiente o por qué debe escalarse a un nivel de mayor profundidad. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

7.2 Datos, preparación y calidad de entrada: Estructura la información necesaria para Gobernanza y privacidad aplicado a captación de datos tomando serie temporal como variable de control. Se revisan nomenclatura, tolerancias, resolución y trazabilidad, y se comparan con los requisitos de causalidad. La práctica obliga a registrar incertidumbres y a establecer criterios de aceptación para decidir si el conjunto de datos es utilizable, debe condicionarse o necesita una nueva medición o revisión documental. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

7.3 Método, herramienta y comprobación: Desarrolla el método de Gobernanza y privacidad aplicado a captación de datos con apoyo de Python/SQL. La práctica transforma serie temporal en una secuencia de análisis: preparación, ejecución, comprobación y decisión. Se documentan configuraciones, unidades y resultados intermedios, y se comparan escenarios para reconocer qué variable controla la conclusión y dónde existe incertidumbre relevante. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

7.4 Riesgos, interfaces y controles: Somete Gobernanza y privacidad aplicado a captación de datos a una revisión de riesgo centrada en indicador mal definido y su interacción con serie temporal. El participante identifica mecanismos de fallo, dependencias y condiciones de escalado, define controles proporcionados y documenta qué información podría modificar la decisión. El objetivo es convertir riesgo e incertidumbre en acciones verificables. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

7.5 Entregable y aplicación profesional: Formaliza Gobernanza y privacidad aplicado a captación de datos en análisis de escenarios. El participante sintetiza serie temporal sin perder evidencia, diferencia hecho, cálculo, interpretación y recomendación, y registra supuestos pendientes. La revisión final comprueba coherencia, control de versiones y capacidad para reproducir el proceso en otro caso comparable. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

Módulo 8 — Política/intervención: causalidad

8.1 Fundamentos, alcance y criterio profesional: Construye el marco técnico de Política/intervención: causalidad para captación de datos. El bloque utiliza causalidad como hilo conductor y revisa condiciones previas, variables dominantes y errores de interpretación. Se exige declarar qué información está confirmada, qué se estima y qué requiere verificación adicional. La salida es un esquema de decisión que permite justificar por qué una comprobación es suficiente o por qué debe escalarse a un nivel de mayor profundidad. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

8.2 Datos, preparación y calidad de entrada: Estructura la información necesaria para Política/intervención: causalidad tomando causalidad como variable de control. Se revisan nomenclatura, tolerancias, resolución y trazabilidad, y se comparan con los requisitos de gobernanza del dato. La práctica obliga a registrar incertidumbres y a establecer criterios de aceptación para decidir si el conjunto de datos es utilizable, debe condicionarse o necesita una nueva medición o revisión documental. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

8.3 Método, herramienta y comprobación: Aplica APIs y datos abiertos para desarrollar Política/intervención: causalidad con un nivel de detalle proporcional al objetivo. Se estudia causalidad, los parámetros sensibles y las condiciones que pueden cambiar la respuesta. El participante debe contrastar el resultado mediante una segunda referencia, una medición o una comprobación independiente. La herramienta se considera útil solo si su salida puede explicarse, verificarse y vincularse con los datos que la originaron. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

8.4 Riesgos, interfaces y controles: Somete Política/intervención: causalidad a una revisión de riesgo centrada en privacidad insuficiente y su interacción con causalidad. El participante identifica mecanismos de fallo, dependencias y condiciones de escalado, define controles proporcionados y documenta qué información podría modificar la decisión. El objetivo es convertir riesgo e incertidumbre en acciones verificables. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

8.5 Entregable y aplicación profesional: Convierte el trabajo de Política/intervención: causalidad en recomendación de política/operación, con especial atención a causalidad. La entrega debe permitir reconstruir el razonamiento: qué dato se utilizó, cómo se procesó, qué alternativa se descartó, qué riesgo permanece y qué acción corresponde. Se valora claridad y utilidad para la decisión, no la acumulación de anexos sin propósito. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

Módulo 9 — Resiliencia y clima: gobernanza del dato

9.1 Fundamentos, alcance y criterio profesional: Aborda Resiliencia y clima: gobernanza del dato desde el problema concreto de captación de datos, relacionando gobernanza del dato con el comportamiento esperado del sistema o proceso. El alumno aprende a identificar mecanismos, dependencias y restricciones antes de ejecutar cálculos o mediciones. Se documentan supuestos, criterios stop/go y señales que invalidan una conclusión, evitando respuestas genéricas que no puedan defenderse ante un revisor. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

9.2 Datos, preparación y calidad de entrada: Convierte los datos de gobernanza del dato en entradas verificables para Resiliencia y clima: gobernanza del dato. Se aplican comprobaciones de consistencia, orden de magnitud, completitud y procedencia, relacionándolas con captación de datos. El resultado es una ficha de información que deja explícitos supuestos y limitaciones y permite que otro profesional entienda qué se sabe realmente antes de interpretar el resultado. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

9.3 Método, herramienta y comprobación: Aplica plataformas IoT para desarrollar Resiliencia y clima: gobernanza del dato con un nivel de detalle proporcional al objetivo. Se estudia gobernanza del dato, los parámetros sensibles y las condiciones que pueden cambiar la respuesta. El participante debe contrastar el resultado mediante una segunda referencia, una medición o una comprobación independiente. La herramienta se considera útil solo si su salida puede explicarse, verificarse y vincularse con los datos que la originaron. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

9.4 Riesgos, interfaces y controles: Somete Resiliencia y clima: gobernanza del dato a una revisión de riesgo centrada en correlación interpretada como causalidad y su interacción con gobernanza del dato. El participante identifica mecanismos de fallo, dependencias y condiciones de escalado, define controles proporcionados y documenta qué información podría modificar la decisión. El objetivo es convertir riesgo e incertidumbre en acciones verificables. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

9.5 Entregable y aplicación profesional: Formaliza Resiliencia y clima: gobernanza del dato en modelo o dataset urbano. El participante sintetiza gobernanza del dato sin perder evidencia, diferencia hecho, cálculo, interpretación y recomendación, y registra supuestos pendientes. La revisión final comprueba coherencia, control de versiones y capacidad para reproducir el proceso en otro caso comparable. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

Módulo 10 — Equidad y accesibilidad aplicado a captación de datos

10.1 Fundamentos, alcance y criterio profesional: Sitúa captación de datos dentro de analítica urbana, movilidad, smart cities y planificación basada en datos y define qué decisión profesional debe sostener Equidad y accesibilidad aplicado a captación de datos. Se establecen alcance, actores, datos mínimos y límites del análisis. El participante diferencia observación, hipótesis y criterio de aceptación, y conecta captación de datos con consecuencias sobre seguridad, calidad, coste, plazo u operación. El objetivo es comenzar con una pregunta técnicamente bien formulada y no con una herramienta elegida por costumbre. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

10.2 Datos, preparación y calidad de entrada: Convierte los datos de captación de datos en entradas verificables para Equidad y accesibilidad aplicado a captación de datos. Se aplican comprobaciones de consistencia, orden de magnitud, completitud y procedencia, relacionándolas con indicador urbano. El resultado es una ficha de información que deja explícitos supuestos y limitaciones y permite que otro profesional entienda qué se sabe realmente antes de interpretar el resultado. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

10.3 Método, herramienta y comprobación: Utiliza dashboards urbanos como instrumento de decisión para Equidad y accesibilidad aplicado a captación de datos, no como fin del ejercicio. El alumno define entradas y controles, analiza captación de datos, revisa sensibilidad y detecta salidas incompatibles con el comportamiento esperado. El método debe ser reproducible y explicar qué parte del resultado depende de la herramienta, qué parte de la evidencia y qué supuestos permanecen abiertos. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

10.4 Riesgos, interfaces y controles: Integra dato obsoleto en Equidad y accesibilidad aplicado a captación de datos y analiza su relación con captación de datos, otras disciplinas y la operación. Se construye una lógica causa-consecuencia-control con señales tempranas, responsable y evidencia de cierre. El alumno distingue controles preventivos, detectivos y correctivos, y deja explícito el riesgo residual para que la matriz de riesgos esté conectada con la decisión real. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

10.5 Entregable y aplicación profesional: Convierte el trabajo de Equidad y accesibilidad aplicado a captación de datos en dashboard de indicadores, con especial atención a captación de datos. La entrega debe permitir reconstruir el razonamiento: qué dato se utilizó, cómo se procesó, qué alternativa se descartó, qué riesgo permanece y qué acción corresponde. Se valora claridad y utilidad para la decisión, no la acumulación de anexos sin propósito. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

Módulo 11 — Dashboards y decisión aplicado a captación de datos

11.1 Fundamentos, alcance y criterio profesional: Sitúa captación de datos dentro de analítica urbana, movilidad, smart cities y planificación basada en datos y define qué decisión profesional debe sostener Dashboards y decisión aplicado a captación de datos. Se establecen alcance, actores, datos mínimos y límites del análisis. El participante diferencia observación, hipótesis y criterio de aceptación, y conecta indicador urbano con consecuencias sobre seguridad, calidad, coste, plazo u operación. El objetivo es comenzar con una pregunta técnicamente bien formulada y no con una herramienta elegida por costumbre. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

11.2 Datos, preparación y calidad de entrada: Convierte los datos de indicador urbano en entradas verificables para Dashboards y decisión aplicado a captación de datos. Se aplican comprobaciones de consistencia, orden de magnitud, completitud y procedencia, relacionándolas con accesibilidad. El resultado es una ficha de información que deja explícitos supuestos y limitaciones y permite que otro profesional entienda qué se sabe realmente antes de interpretar el resultado. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

11.3 Método, herramienta y comprobación: Aplica GIS/BIM para desarrollar Dashboards y decisión aplicado a captación de datos con un nivel de detalle proporcional al objetivo. Se estudia indicador urbano, los parámetros sensibles y las condiciones que pueden cambiar la respuesta. El participante debe contrastar el resultado mediante una segunda referencia, una medición o una comprobación independiente. La herramienta se considera útil solo si su salida puede explicarse, verificarse y vincularse con los datos que la originaron. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

11.4 Riesgos, interfaces y controles: Somete Dashboards y decisión aplicado a captación de datos a una revisión de riesgo centrada en sesgo de datos y su interacción con indicador urbano. El participante identifica mecanismos de fallo, dependencias y condiciones de escalado, define controles proporcionados y documenta qué información podría modificar la decisión. El objetivo es convertir riesgo e incertidumbre en acciones verificables. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

11.5 Entregable y aplicación profesional: Convierte el trabajo de Dashboards y decisión aplicado a captación de datos en análisis de escenarios, con especial atención a indicador urbano. La entrega debe permitir reconstruir el razonamiento: qué dato se utilizó, cómo se procesó, qué alternativa se descartó, qué riesgo permanece y qué acción corresponde. Se valora claridad y utilidad para la decisión, no la acumulación de anexos sin propósito. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

Módulo 12 — Caso urbano aplicado aplicado a captación de datos

12.1 Fundamentos, alcance y criterio profesional: Aborda Caso urbano aplicado aplicado a captación de datos desde el problema concreto de captación de datos, relacionando accesibilidad con el comportamiento esperado del sistema o proceso. El alumno aprende a identificar mecanismos, dependencias y restricciones antes de ejecutar cálculos o mediciones. Se documentan supuestos, criterios stop/go y señales que invalidan una conclusión, evitando respuestas genéricas que no puedan defenderse ante un revisor. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

12.2 Datos, preparación y calidad de entrada: Estructura la información necesaria para Caso urbano aplicado aplicado a captación de datos tomando accesibilidad como variable de control. Se revisan nomenclatura, tolerancias, resolución y trazabilidad, y se comparan con los requisitos de demanda. La práctica obliga a registrar incertidumbres y a establecer criterios de aceptación para decidir si el conjunto de datos es utilizable, debe condicionarse o necesita una nueva medición o revisión documental. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

12.3 Método, herramienta y comprobación: Aplica Python/SQL para desarrollar Caso urbano aplicado aplicado a captación de datos con un nivel de detalle proporcional al objetivo. Se estudia accesibilidad, los parámetros sensibles y las condiciones que pueden cambiar la respuesta. El participante debe contrastar el resultado mediante una segunda referencia, una medición o una comprobación independiente. La herramienta se considera útil solo si su salida puede explicarse, verificarse y vincularse con los datos que la originaron. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

12.4 Riesgos, interfaces y controles: Evalúa cómo indicador mal definido puede comprometer Caso urbano aplicado aplicado a captación de datos. A partir de accesibilidad, se identifican escenarios, barreras y puntos de inspección; después se priorizan acciones por criticidad y facilidad de detección. Cada medida incluye una forma concreta de verificación, evitando considerar cerrado un riesgo solo porque exista un procedimiento o una intención de control. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.

12.5 Entregable y aplicación profesional: Formaliza Caso urbano aplicado aplicado a captación de datos en recomendación de política/operación. El participante sintetiza accesibilidad sin perder evidencia, diferencia hecho, cálculo, interpretación y recomendación, y registra supuestos pendientes. La revisión final comprueba coherencia, control de versiones y capacidad para reproducir el proceso en otro caso comparable. El curso mantiene un enfoque práctico: cada criterio debe poder trasladarse a una rutina, comprobación o entregable concreto.