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Este programa de ParaView para empresas es subvencionable hasta el 100%.
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420€*
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Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Explicar qué es ParaView y por qué se utiliza como herramienta de referencia en visualización científica y postproceso.
Diferenciar ParaView de herramientas CAD, CAE, BI, Python plotting, MATLAB, VisIt, Tecplot y visores específicos de solver.
Revisar áreas de aplicación: CFD, FEM, mecánica, fluidos, térmica, geociencias, medicina, partículas, HPC e investigación.
Aclarar qué problemas resuelve: datasets grandes, campos 3D, series temporales, pipelines, automatización y visualización avanzada.
Presentar la interfaz: Pipeline Browser, Properties, View, Color Map Editor, Layouts, Information, Statistics y herramientas principales.
Preparar una estructura de carpetas para datos, estados, scripts, capturas, animaciones y resultados exportados.
Abrir un primer dataset y entender el flujo básico: cargar, aplicar, filtrar, representar, colorear, analizar y exportar.
Detectar errores iniciales: no pulsar Apply, interpretar mal unidades, usar colores engañosos o perder trazabilidad del pipeline.
Revisar criterios de éxito: claridad visual, reproducibilidad, precisión, rendimiento y utilidad para tomar decisiones técnicas.
Crear checklist inicial para trabajar con ParaView de forma ordenada en proyectos de ingeniería o investigación.
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Diferenciar ParaView de herramientas CAD, CAE, BI, Python plotting, MATLAB, VisIt, Tecplot y visores específicos de solver.
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Aclarar qué problemas resuelve: datasets grandes, campos 3D, series temporales, pipelines, automatización y visualización avanzada.
Presentar la interfaz: Pipeline Browser, Properties, View, Color Map Editor, Layouts, Information, Statistics y herramientas principales.
Preparar una estructura de carpetas para datos, estados, scripts, capturas, animaciones y resultados exportados.
Abrir un primer dataset y entender el flujo básico: cargar, aplicar, filtrar, representar, colorear, analizar y exportar.
Detectar errores iniciales: no pulsar Apply, interpretar mal unidades, usar colores engañosos o perder trazabilidad del pipeline.
Revisar criterios de éxito: claridad visual, reproducibilidad, precisión, rendimiento y utilidad para tomar decisiones técnicas.
Crear checklist inicial para trabajar con ParaView de forma ordenada en proyectos de ingeniería o investigación.
Ingenieros de simulación, CFD y FEM
Profesionales que trabajan con resultados de dinámica de fluidos, análisis estructural, transferencia térmica, electromagnetismo, partículas, mallas y campos físicos, y necesitan postprocesar resultados de forma visual, rigurosa y reproducible.
Investigadores y personal de I+D
Equipos que generan datos complejos en proyectos científicos, prototipos, experimentos, simulaciones o modelos numéricos, y necesitan explorar, comparar, validar y comunicar resultados con calidad técnica.
Analistas de datos científicos y visualización
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
No. ParaView es una plataforma completa de análisis y visualización científica basada en pipelines, filtros, scripting, datos grandes y automatización.
Sí. Es muy útil para visualizar velocidad, presión, temperatura, vorticidad, streamlines, cortes, contornos y series temporales de CFD.
Sí. Puede usarse para desplazamientos, tensiones, deformaciones, modos, campos escalares/vectoriales y análisis de regiones críticas.
Sí. Incluye `paraview.simple`, `pvpython`, `pvbatch`, trazas, scripts parametrizados y programmable filters.
Sí. Se trabajan datasets grandes, procesamiento batch, visualización remota, ejecución en clúster y estrategias de postproceso escalable.
Sí. Se introduce Catalyst para análisis y visualización in situ, especialmente útil en simulaciones de gran tamaño.
No para los bloques de interfaz, pero sí es recomendable conocer Python para aprovechar automatización, batch processing y filtros programables.
Mallas estructuradas, no estructuradas, multiblock, volúmenes, partículas, tablas, series temporales, campos escalares, vectoriales y tensores.
Sí. El curso cubre animaciones temporales, cámaras, keyframes, exportación, fps, resolución y buenas prácticas visuales.
Sí. Se trabaja comparación con escalas comunes, campos derivados, diferencias, ratios, layouts sincronizados y métricas cuantitativas.
Sí. Es especialmente útil para investigación con datos complejos, simulaciones, volúmenes, experimentos, visualización 3D y resultados reproducibles.
Sí. Puede orientarse a automoción, aeroespacial, energía, industria, salud, geociencias, manufactura, construcción, academia o I+D.
No necesariamente. Para prácticas pueden usarse datasets de ejemplo, simulaciones ficticias o datos anonimizados preparados para el curso.
Pipeline reproducible, state file, scripts Python, capturas, animación, CSV de métricas, checklist de validación y documentación técnica.
Sí, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% por FUNDAE para empresas, siempre que se cumplan los requisitos administrativos, comunicación, asistencia y documentación.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
No. ParaView es una plataforma completa de análisis y visualización científica basada en pipelines, filtros, scripting, datos grandes y automatización.
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Sí. Es muy útil para visualizar velocidad, presión, temperatura, vorticidad, streamlines, cortes, contornos y series temporales de CFD.
Sí. Puede usarse para desplazamientos, tensiones, deformaciones, modos, campos escalares/vectoriales y análisis de regiones críticas.
Sí. Incluye `paraview.simple`, `pvpython`, `pvbatch`, trazas, scripts parametrizados y programmable filters.
Sí. Se trabajan datasets grandes, procesamiento batch, visualización remota, ejecución en clúster y estrategias de postproceso escalable.
Sí. Se introduce Catalyst para análisis y visualización in situ, especialmente útil en simulaciones de gran tamaño.
No para los bloques de interfaz, pero sí es recomendable conocer Python para aprovechar automatización, batch processing y filtros programables.
Mallas estructuradas, no estructuradas, multiblock, volúmenes, partículas, tablas, series temporales, campos escalares, vectoriales y tensores.
Sí. El curso cubre animaciones temporales, cámaras, keyframes, exportación, fps, resolución y buenas prácticas visuales.
Sí. Se trabaja comparación con escalas comunes, campos derivados, diferencias, ratios, layouts sincronizados y métricas cuantitativas.
Sí. Es especialmente útil para investigación con datos complejos, simulaciones, volúmenes, experimentos, visualización 3D y resultados reproducibles.
Sí. Puede orientarse a automoción, aeroespacial, energía, industria, salud, geociencias, manufactura, construcción, academia o I+D.
No necesariamente. Para prácticas pueden usarse datasets de ejemplo, simulaciones ficticias o datos anonimizados preparados para el curso.
Pipeline reproducible, state file, scripts Python, capturas, animación, CSV de métricas, checklist de validación y documentación técnica.
Sí, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% por FUNDAE para empresas, siempre que se cumplan los requisitos administrativos, comunicación, asistencia y documentación.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Perfiles especializados en convertir datasets multidimensionales en visualizaciones útiles, detectando patrones, anomalías, relaciones, regiones críticas, tendencias temporales y salidas interpretables.
Equipos HPC, DevOps científico y computación técnica
Profesionales que ejecutan simulaciones en clústeres, automatizan postproceso, preparan batch jobs, gestionan datasets grandes y necesitan integrar ParaView con pipelines reproducibles.
Arquitectos de soluciones de ingeniería y plataformas técnicas
Responsables de definir estándares de postproceso, formatos, automatización, control de versiones, scripts, reporting técnico, integración con herramientas CAE y workflows corporativos.
Docentes técnicos y formadores científicos
Profesionales que necesitan enseñar visualización científica, simulación, análisis de campos, interpretación de resultados y comunicación técnica con una herramienta abierta, potente y ampliamente adoptada.
