Analysis
Análisis de datos IoT para optimización energética en parque eólico de Pamplona
Visión general
De qué trata este proyecto.
Debes analizar un dataset de sensores de turbina eólica que incluye: velocidad y dirección del viento, potencia generada, temperaturas de componentes (rodamientos, generador, convertidor), vibraciones, ángulo de pitch (inclinación de palas) y estado del sistema. Tu trabajo es: (1) realizar un análisis exploratorio que identifique correlaciones entre variables ambientales, operativas y de degradación; (2) detectar al menos cinco eventos anómalos con evidencia estadística y clasificar su severidad; (3) diseñar un sistema de alertas con umbrales adaptativos (no fijos) que minimice falsos positivos sin perder fallos críticos; (4) proponer una arquitectura de edge computing para procesamiento local en el aerogenerador que reduzca latencia y consumo de ancho de banda hacia la nube. El éxito se mide por la precisión documentada de detección, la justificación técnica de umbrales adaptativos, y la viabilidad de despliegue en condiciones de conectividad variable de parques eólicos rurales.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
¿Cómo convertir datos SCADA históricos en un sistema de alertas predictivo con umbrales adaptativos que anticipe fallos críticos en turbinas eólicas y reduzca paradas mayores en un entorno de conectividad limitada?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar técnicas de análisis de series temporales a datos de sensores industriales de alta frecuencia en entornos de energía renovable
- Diseñar sistemas de detección de anomalías que equilibren sensibilidad y especificidad en contextos de mantenimiento crítico
- Evaluar arquitecturas de edge computing para IoT industrial considerando restricciones de energía, conectividad y computación
- Comunicar resultados técnicos complejos a audiencias mixtas de ingenieros de mantenimiento y directivos de operaciones
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
IoT Data Scientist
La experiencia directa en análisis de sensores industriales, detección de anomalías en series temporales y diseño de sistemas predictivos constituye la base operativa de este rol especializado en datos conectados.
Este proyecto afina
- iot-data-analysis
- time-series-anomaly-detection
- predictive-maintenance
Data Science Consultant
La capacidad de traducir problemas de negocio industrial en análisis cuantitativos con entregables accionables prepara para consultoría de ciencia de datos en sectores de activos físicos.
Este proyecto afina
- statistical-modeling
- predictive-maintenance
- edge-computing-design
Machine Learning Engineer
El diseño de sistemas con requisitos de latencia, despliegue en edge y procesamiento de streams de sensores desarrolla competencias centrales para ingeniería de modelos en producción IoT.
Este proyecto afina
- edge-computing-design
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- iot-data-analysis