Internet de las Cosas

Master

En Madrid

Precio a consultar

Descripción

  • Tipología

    Master

  • Lugar

    Madrid

Descripción

Objetivos Competencias generales, transversales y específicas que los estudiantes deben adquirir durante sus estudios
Competencias Generales
CG1 - Capacidad para utilizar dispositivos HW para Internet de las Cosas.
CG2 – Conocimiento de las principales técnicas avanzadas de diseño de sistemas inteligentes y su aplicabilidad a contextos de Internet de las Cosas.
CG3 - Conocimiento de conceptos y dominios de aplicación de Internet de las Cosas: robótica, domótica, smart cities, transporte inteligente, monitorización (médica, ambiental, personas), etc.
CG4 - Conocimiento de los aspectos avanzados de seguridad y privacidad en Internet de las Cosas.
CG5 - Conocimiento de la infraestructura de comunicación y computación para sistemas de Internet de las Cosas
Competencias Específicas
CE1 - Conocimiento del proceso de desarrollo: Arquitectura y componentes orientados a crear sistemas distribuidos inteligentes.
CE2 - Capacidad para programar sensores y actuadores.
CE3 – Capacidad para desarrollar los procesos de adquisición, abstracción y preparación de datos abiertos y heterogéneos obtenidos a partir de los sensores, en particular de imágenes, señales numéricas y textuales.
CE4 - Capacidad de almacenar datos masivos heterogéneos en bases de datos NoSQL.
CE5 - Capacidad de desarrollar y evaluar técnicas avanzadas de análisis, minería de datos y aprendizaje automático y modelos predictivos sobre datos masivos (Big Data).
CE6 - Conocer y aplicar técnicas complejas de abstracción y visualización de datos masivos.
CE7 - Conocer y aplicar técnicas de inferencia y razonamiento para sistemas inteligentes en tiempo real.
CE8. Capacidad para utilizar los diferentes protocolos de red usados en Internet de la Cosas.
CE9. Capacidad para configurar redes distribuidas de dispositivos de forma segura.

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Madrid
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Materias

  • Tecnologías de la información
  • Sensores
  • Protocolos de internet
  • Minería
  • Sistemas de seguridad
  • Sistemas inteligentes
  • Automática
  • Análisis de datos
  • Seguridad de datos
  • Arquitectura de sistemas

Temario

Cuadro general de la estructura del plan de estudiosEl Máster en Internet de las Cosas se centra en la formación de estudiantes para que sean capaces de trabajar en empresas del sector de las tecnologías de la información, en el ámbito de la recolección automática de datos y su gestión inteligente. El máster consta de 60 créditos con un módulo básico de 42 créditos, un módulo optativo de 6 créditos, más un Trabajo de Fin de Máster de 12 créditos. El módulo básico está estructurado en tres materias: Tecnología (18 créditos), Tratamiento inteligente de datos (18 créditos) y Seguridad (6 créditos). En estas materias se desarrollan en profundidad los diferentes aspectos que definen los sistemas encuadrados dentro del marco de Internet de las Cosas. Por un lado, los aspectos tecnológicos que son la base de estos sistemas: sensores, redes, protocolos e interfaces; por otro lado, cómo se realiza el análisis de estos datos de un modo inteligente; y por último, y las cuestiones de seguridad y privacidad subyacentes. El módulo optativo consta de dos materias de 6 créditos entre las que el alumno deberá elegir: Prácticas en empresa o Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas. La primera asignatura supone la realización de una práctica en una empresa de aquellas con las que la Facultad tiene convenio de colaboración. La segunda asignatura es una asignatura totalmente práctica, en la que el alumno podrá profundizar en la aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial sobre sistemas de Internet de las Cosas. Módulo Créditos Materia Créditos materia SemestreBásico42 Tecnología 18 Primero Primero Primero Tratamiento inteligente de datos 18 Primero Primero Segundo Seguridad 6 Segundo Optativo 12 (ofertados, el alumno cursa 6) Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas 6 Segundo Prácticas en empresa 6 Segundo TFM 12 TFM 12 Segundo El Máster en Internet de las Cosas se centra en la formación de estudiantes para que sean capaces de trabajar en empresas del sector de las tecnologías de la información, en el ámbito de la recolección automática de datos y su gestión inteligente. El Máster en Internet de las Cosas se centra en la formación de estudiantes para que sean capaces de trabajar en empresas del sector de las tecnologías de la información, en el ámbito de la recolección automática de datos y su gestión inteligente. El Máster en Internet de las Cosas se centra en la formación de estudiantes para que sean capaces de trabajar en empresas del sector de las tecnologías de la información, en el ámbito de la recolección automática de datos y su gestión inteligente. El máster consta de 60 créditos con un módulo básico de 42 créditos, un módulo optativo de 6 créditos, más un Trabajo de Fin de Máster de 12 créditos.El máster consta de 60 créditos con un módulo básico de 42 créditos, un módulo optativo de 6 créditos, más un Trabajo de Fin de Máster de 12 créditos.El módulo básico está estructurado en tres materias: Tecnología (18 créditos), Tratamiento inteligente de datos (18 créditos) y Seguridad (6 créditos). En estas materias se desarrollan en profundidad los diferentes aspectos que definen los sistemas encuadrados dentro del marco de Internet de las Cosas. Por un lado, los aspectos tecnológicos que son la base de estos sistemas: sensores, redes, protocolos e interfaces; por otro lado, cómo se realiza el análisis de estos datos de un modo inteligente; y por último, y las cuestiones de seguridad y privacidad subyacentes.El módulo básico está estructurado en tres materias: Tecnología (18 créditos), Tratamiento inteligente de datos (18 créditos) y Seguridad (6 créditos). En estas materias se desarrollan en profundidad los diferentes aspectos que definen los sistemas encuadrados dentro del marco de Internet de las Cosas. Por un lado, los aspectos tecnológicos que son la base de estos sistemas: sensores, redes, protocolos e interfaces; por otro lado, cómo se realiza el análisis de estos datos de un modo inteligente; y por último, y las cuestiones de seguridad y privacidad subyacentes.El módulo optativo consta de dos materias de 6 créditos entre las que el alumno deberá elegir: Prácticas en empresa o Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas. La primera asignatura supone la realización de una práctica en una empresa de aquellas con las que la Facultad tiene convenio de colaboración. La segunda asignatura es una asignatura totalmente práctica, en la que el alumno podrá profundizar en la aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial sobre sistemas de Internet de las Cosas.El módulo optativo consta de dos materias de 6 créditos entre las que el alumno deberá elegir: Prácticas en empresa o Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas. La primera asignatura supone la realización de una práctica en una empresa de aquellas con las que la Facultad tiene convenio de colaboración. La segunda asignatura es una asignatura totalmente práctica, en la que el alumno podrá profundizar en la aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial sobre sistemas de Internet de las Cosas. Módulo Créditos Materia Créditos materia SemestreBásico42 Tecnología 18 Primero Primero Primero Tratamiento inteligente de datos 18 Primero Primero Segundo Seguridad 6 Segundo Optativo 12 (ofertados, el alumno cursa 6) Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas 6 Segundo Prácticas en empresa 6 Segundo TFM 12 TFM 12 Segundo Módulo Créditos Materia Créditos materia SemestreBásico42 Tecnología 18 Primero Primero Primero Tratamiento inteligente de datos 18 Primero Primero Segundo Seguridad 6 Segundo Optativo 12 (ofertados, el alumno cursa 6) Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas 6 Segundo Prácticas en empresa 6 Segundo TFM 12 TFM 12 SegundoMódulo Créditos Materia Créditos materia Semestre Módulo MóduloMóduloMódulo Créditos CréditosCréditosCréditos Materia MateriaMateriaMateria Créditos materia Créditos materiaCréditos materiaCréditos materia Semestre SemestreSemestreSemestreBásico42 Tecnología 18 Primero Básico BásicoBásico 424242Tecnología TecnologíaTecnología18 1818Primero PrimeroPrimeroPrimero Primero PrimeroPrimeroPrimero Primero PrimeroPrimeroTratamiento inteligente de datos 18 Primero Tratamiento inteligente de datos Tratamiento inteligente de datosTratamiento inteligente de datos18 1818Primero PrimeroPrimeroPrimero Primero PrimeroPrimeroSegundo Segundo SegundoSegundoSeguridad 6 Segundo Seguridad Seguridad Seguridad 6 66Segundo SegundoSegundoOptativo 12 (ofertados, el alumno cursa 6) Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas 6 Segundo Optativo OptativoOptativo12 (ofertados, el alumno cursa 6) 12 (ofertados, el alumno cursa 6)12 (ofertados, el alumno cursa 6)Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las CosasLaboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas6 66Segundo SegundoSegundoPrácticas en empresa 6 Segundo Prácticas en empresa Prácticas en empresaPrácticas en empresa6 66Segundo SegundoSegundoTFM 12 TFM 12 Segundo TFM TFMTFM12 1212TFM TFMTFM12 1212Segundo SegundoSegundo Calendario de implantación del títuloEl curso de inicio será el 2017-2018. Arrancará en Octubre de 2017.El curso de inicio será el 2017-2018. Arrancará en Octubre de 2017. Breve descripción de los módulos o materias, su secuencia temporal y competencias asociadas a cada uno de los módulos o materias Master en Internet de las Cosas Asignatura: Arquitectura del nodo IoT Asignatura en Inglés: IoT end-node architectureDescripción de contenidos mínimos:
  • Placas de desarrollo y procesadores para nodos de adquisición de datos
  • Entorno de desarrollo cruzado y depuración/verificación hardware
  • Sensores de uso más común: características de un sensor
  • Acondicionamiento de la señal
  • Adquisición de la señal y conversión ADC/DAC
  • Interfaces sensor-procesador: ADC/DAC, buses I2C, SPI.
  • Introducción a tratamiento de señal digital: filtros.
  • Diseño de sistemas de adquisición: especificaciones de diseño.
Competencias de la asignatura: (Marcar con X las competencias cubiertas) XCG1 - Capacidad para utilizar dispositivos HW y lenguajes de programación de propósito general.XCE2 - Capacidad para programar sensores y actuadores.Resultados de aprendizaje R1.1. Manejar un entorno de programación y depuración cruzado para el desarrollo de aplicaciones en nodos de adquisición de datos (CE2. CG1) R1.2. Capacidad de diseñar nodos de un sistema elemental de adquisición de datos para aplicaciones específicas (CG1,CE2) R1.3 Capacidad de diagnosticar el estado y la funcionalidad de los nodos de un sistema de adquisición de datos y proponer soluciones frente a problemas o fallos (CG1,CE2) R1.4. Desarrollar aplicaciones que procesen información adquirida por sensores de diferentes tipos (CG1, CE2) R1.5. Diseñar e implementar las técnicas de procesado de señal adecuadas previas al envío de los datos al siguiente nivel de cómputo (CG1, CE2) Master en Internet de las Cosas g
  • Placas de desarrollo y procesadores para nodos de...

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