Análisis de Datos
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Acerca de este curso
Entenderás cómo funciona el flujo de información desde los sensores hasta el software, aprendiendo a interpretar las herramientas de visualización más potentes como los gráficos de tiempo/distancia, histogramas y los canales matemáticos. Te enseñaremos a configurar tu entorno de trabajo de manera profesional y a extraer conclusiones claras que te permitan mejorar tanto el rendimiento del vehículo como la técnica de conducción del piloto.
Esto te permitirá tomar decisiones basadas en hechos y no en conjeturas, optimizando el set-up del chasis, la gestión del motor y la trazada ideal, garantizando que cada cambio realizado en el coche tenga un objetivo respaldado por los datos.
En este curso nos centramos en la TEORÍA Y LAS HERRAMIENTAS, y aunque mostramos múltiples ejemplos prácticos de instalación y configuración con dispositivos de primer nivel (EcuMaster, AiM, Race Technology), no es un curso de "telemetría en vivo" ni de ingeniería de pista avanzada en tiempo real.
Mientras muchos aficionados se pierden en una montaña de datos sin saber por dónde empezar, en este curso te enseñaremos una metodología estructurada en 5 pasos que te permitirá realizar el análisis de una forma rápida, lógica y profesional, eliminando la parálisis por análisis.
Este curso NO se centra en un software específico, sino en los Principios Universales del Análisis aplicables a cualquier sistema del mercado. Así que, ya sea que trabajes con una ECU de calle con un sistema de log básico, un Dash Display avanzado o un sistema de adquisición de datos profesional, este curso proporciona los conocimientos esenciales que debes dominar para entender cualquier gráfica de competición.
Los conocimientos de aplicación en pista los mostramos mediante ejemplos prácticos reales de nuestros propios vehículos de competición empleando distintos Softwares de Análisis de Datos; estos son la combinación perfecta para complementar tu formación cuando estés listo para optimizar tu tiempo por vuelta en el mundo real.
- Fundamentos de la adquisición de datos y tipos de sensores.
- Diferencias críticas entre el análisis por Tiempo y por Distancia.
- Cómo gestionar y utilizar correctamente la Vuelta de Referencia.
- El uso del Canal Delta (Time Slip) para mejorar el pilotaje.
- Interpretación de Histogramas y Gráficos de Dispersión (X-Y Plots).
- Creación y aplicación de Canales Matemáticos personalizados.
- Identificación de problemas mecánicos y de puesta a punto mediante datos.
- Metodología de análisis estructurada en 5 pasos para diagnósticos rápidos.
- Configuración e integración de Dash Displays y PDMs en la red de datos.
- Configuración de protocolos de comunicación CAN Bus entre dispositivos.
- Uso de indicadores visuales y estrategias de alarmas en el Display.
- Análisis de la gestión de energía y consumo eléctrico mediante PDM.
- Sincronización de datos con GPS para el análisis de trazadas y velocidad.
Temario del Curso
Introducción
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Presentación
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Uso del Curso
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Descargo de Responsabilidad
Fundamentos de la Adquisición de Datos
Sistemas de Adquisición de Datos
Tipos de Análisis y Calidad de los Datos
Herramientas de Visualización y Análisis en Software
Datos para el Análisis Mecánico (Dyno & Salud en Pista)
Datos para el Análisis Dinámico (Chasis & Rendimiento)
Datos para el Análisis de Pilotaje (Técnica & Comparación)
El Proceso de Análisis en 5 PASOS
PASO 1 – Configuración del Sistema de Adquisición
PASO 2 – Proceso de Adquisición
PASO 3 – Tratamiento de los Datos
PASO 4A – Análisis de Mejora y Diagnóstico Mecánico
PASO 4B – Análisis de Mejora Dinámica
PASO 4C – Análisis del Rendimiento del Pilotaje
PASO 5 – Cambios y Pruebas
Conclusión
EJEMPLO PRACTICO 1 – Análisis Cupra TCR VZ – AIM Solo2 DL – RaceStudio3
EJEMPLO PRACTICO 2 – Análisis Mazda RX-8 Turbo – ADU7 – DataMaster
EJEMPLO PRACTICO – Análisis Honda Civic – AIM MXL Pista – RaceStudio2
Valoraciones de los Estudiantes

Andrés Sánchez
Ingeniero, Piloto y Preparador con amplia experiencia tras el volante de vehículos de competición, con múltiples campeonatos en su palmarés.
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