CIFF - Universidad de Alcalá

Máster en Internet of Things.

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En Alcalá de Henares

6.900 
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Información importante

Tipología Master
Lugar Alcalá de henares
Inicio Marzo
  • Master
  • Alcalá de henares
  • Inicio:
    Marzo
Descripción

El Máster en Internet of Things (IoT) es la respuesta a la revolución en marcha de la nueva generación de usos y aplicaciones de los dispositivos móviles, wearables y sensores ubicuos que emergen rápidamente con el despliegue de nuevas redes y hardware especializados.

El máster en IoT proporciona los conocimientos para el desarrollo de soluciones en diferentes plataformas hardware y redes, desde una perspectiva integral, desde la adquisición de datos hasta su análisis, incluyendo la necesidad potencial de tecnologías Big Data en el backend.
El Máster en Internet of Things (IoT) se orienta a profesionales usando una metodología Flipped Classroom (Clase Invertida) que permite realizar el estudio de modo Semipresencial (clases presenciales sábados cada 15 días) o completamente online, permitiendo la creación de expertos con uno de los perfiles profesionales más demandados actualmente.
El diseño del Máster en Internet of Things (IoT) ofrece:
Un máster en IoT que te permite COMPATIBILIZAR LA FORMACIÓN con tu jornada laboral, con una novedosa y eficiente metodología formativa.
Una PREPARACIÓN AMPLIA con un esfuerzo total de 60 créditos ECTS, que permite por su amplitud cubrir una formación profunda en el área.
Un MÓDULO DE ADAPTACIÓN para nivelar a estudiantes con diferentes perfiles y orientar en la preparación previa para el aprovechamiento de los contenidos del Máster en Internet of Things (IoT).
Un MÉTODO DOCENTE basado en la práctica y la contextualización en casos prácticos o en problemas de negocio, utilizando las herramientas y tecnologías de manera práctica desde el principio.
Un CLAUSTRO DOCENTE formado por profesionales en activo e investigadores con especialistas en las diferentes áreas.
Una COMUNIDAD y un ENTORNO que permite al estudiante del Máster en Internet of Things (IoT) ponerse en contacto con el sector profesional, con seminarios y actividades extra-curriculares para enriquecer su preparación.

Instalaciones (1) y fechas
Dónde se imparte y en qué fechas

Ubicación

Inicio

Alcalá de Henares (Madrid)
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Plaza Cervantes, 10, 28801

Inicio

MarzoMatrícula abierta

A tener en cuenta

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

El Máster en Internet of Things se orienta a la formación de los nuevos profesionales para las aplicaciones ubicuas conectadas que emergen por la evolución de la sensorización iniciada por las plataformas móviles hacia los wearables u otros sistemas hardware empotrados. El programa adopta una perspectiva integral del ciclo de vida de los datos, desde su recogida en los sensores hasta su analítica, pasando por su tránsito por redes móviles de diferentes tipos. Incluye también los fundamentos de las tecnologías de data science y Big Data necesarias para comprender cómo los datos pueden convertirse en valor mediante analítica y modelos de aprendizaje automático. El programa aborda los fundamentos del hardware, las redes y el software empotrado necesarios para el desarrollo de soluciones completas, utilizando plataformas de prototipado abiertas o plataformas propietarias especializadas.

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¿Qué aprendes en este curso?

Internet of things
Internet de las cosas
internet
Business Analytics
Técnicas de análisis
Herramientas de análisis
Administración de infraestructuras IoT
IoT
aplicaciones
Seguridad informatica

Temario

I.- INTRODUCCIÓN / BUSINESS CASEEl módulo de introducción pretende introducir el business case del Big Data para las organizaciones, la transformación digital del negocio y cómo se puede extraer valor o ventaja competitiva del mismo. Para ello también se introducen los principales indicadores y factores medibles que son fundamentales en la transformación del negocio mediante el proceso de analítica. Desde el punto de vista de la profesión, se introduce el concepto de data science, la tipología de los estudios data science y una primera introducción al toolset del data scientist como nuevo rol profesional.
  • Big Data: Conceptos, retos y oportunidades
  • Casos de Transformación de Negocio
  • Seminarios de actualización

II.- HERRAMIENTAS DE ANÁLISISEl módulo de herramientas de análisis profundiza en herramientas de data science y en las tareas fundamentales de preparación, transformación y limpieza de datos, así como la agregación y fusión de datos adquiridos de diversas fuentes, y su visualización a través de gráficos. También desarrolla las competencias básicas preparatorias de programación estadística y con series de datos en estos entornos que son fundamentales para el paso a técnicas más avanzadas.
  • Entornos de Data Science con R
  • Entornos de Data Science con Python
  • Fundamentos de presentación y visualización de datos

III.- TÉCNICAS DE ANÁLISISEl módulo de técnicas de análisis desarrolla el uso de las herramientas de análisis con el objetivo de cubrir todo el ciclo de data science hasta llegar al objetivo de los modelos predictivos que sirven a los propósitos del negocio. Se desarrolla el uso y evaluación de las técnicas computacionales fundamentales en aprendizaje automático y técnicas relacionadas. Se contextualiza todo el trabajo técnico en el ciclo de descubrimiento de conocimiento que incluye a la minería de datos.
  • Aprendizaje Automático Aplicado
  • Programación estadística
  • Inteligencia de negocio

IV.- PARALELIZACIÓN DE DATOSEste módulo introduce los principales modelos de procesamiento de datos paralelos, comenzando sobre Hadoop y el ecosistema desarrollado alrededor de esa tecnología, e introduciendo otras plataformas que lo complementan como Apache Spark. Se introduce la problemática de las arquitecturas que tienen que soportar procesamiento de datos off-line y de tiempo real o cuasi-real y necesitan para ello sistemas de colas o eventos escalables. Finalmente, se introduce el uso de estos sistemas mediante APIs para su consumo en modalidad cloud.
  • Fundamentos de paralelización de datos
  • Procesamiento de streams

V.- GESTIÓN DE DATOSEl módulo de bases de datos no convencionales introduce en el nivel de uso la tipología de NoSQL y los principales modelos, así como los factores principales de diseño de modelos de datos y consultas subyacentes a estas tecnologías. También se introduce la Web de los Datos, sus lenguajes y estructura, como fuentes de datos. Además, se aborda el uso de herramientas de visuslización dinámicas y estáticas basadas en datos.
  • Bases de datos no convencionales
  • La Web de los datos
  • Herramientas de visualización de datos

En este módulo se adquieren de manera práctica habilidades y conocimientos de trabajo en equipos de datos mediante metodologías ágiles. También se tratan los aspectos regulatorios asociados a la actividad del analista de datos y las infraestructuras de Big Data y sus implicaciones en la privacidad. Se tratan también las diferentes opciones para el despliegue de clusters de datos propios o su uso con coste en la nube, así como arquitecturas “enterprise wide” y su análisis coste-beneficio.
  • Métodos ágiles en proyectos de datos
  • Aspectos éticos y legales del análisis de datos
  • Smart cities y smart services
  • Proyectos e infraestructuras de analítica

VII.- HARDWARE, REDES Y DISPOSITIVOS IoTEste módulo proporciona los conocimientos fundamentales para entender la tecnología IoT, tanto en sus aspectos hardware como de redes, necesarios para el desarrollo de la capa de adquisición de datos IoT. También se tratan los protocolos específicos de telemetría, redes móviles y redes celulares que permiten la distribución de sensores en diferentes tipologías de áreas.
  • Hardware y dispositivos IoT
  • Redes de sensores
  • Fundamentos de electrónica

VIII.- DESARROLLO PARA IoTEste módulo desarrolla las competenencias de diseño y desarrollo específicas de IoT, incluyendo la consideración de streams para escalar las aplicaciones hasta grandes volúmenes de sensores.
  • Prototipado IoT
  • Arquitecturas de streaming para IoT
  • Diseño de software empotrado

IX.- SEGURIDAD Y DESPLIEGUE DE APLICACIONES IoTEste módulo desarrolla las competencias y conocimientos para analizar y diseñar aplicaciones IoT seguras, comprendiendo los principales vectores de ataque y entendiendo cómo proponer contramedidas basadas en el análisis de vulnerabilidades concretas. También se introducen las posibilidades de los sistemas basados en cadena de bloques para la implementación de contratos inteligentes con dispositivos hardware conectados.
  • Seguridad de aplicaciones IoT
  • Smart contracts e IoT

PROYECTO FIN DE MÁSTER

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