Descripción
PRESNETACIÓN
El programa pretende proporcionar al estudiante con la capacidad para seleccionar, diseñar e implantar soluciones y productos de IoT, desde la capa de adquisición de datos hasta la capa analítica de back-end. El programa cubre desde los aspectos de hardware, desarrollo en dispositivos y redes especializadas hasta el tratamiento de los streams de datos para la analítica de negocio o la aplicación de técnicas escalables de Big Data para extraer valor de esos datos.
OBJETIVOS
Contextualizar y guiar las tareas de análisis en contextos de negocio, aplicación o transformación concretos. - Aplicar técnicas de análisis estadístico e inferencia a datos de problemas diversos. - Utilizar técnicas, herramientas y algoritmos de aprendizaje automático, supervisado y no supervisado, a la creación de modelos predictivos o de asociación y saber evaluarlos, actualizarlos y desplegarlos. - Saber comunicar los resultados de diferentes tareas de análisis a través de gráficos y diagramas a diferentes audiencias. - Saber utilizar entornos de data science para un amplio rango de tareas analíticas, incluyendo la preparación y transformación de datos. - Saber seleccionar y aplicar tecnologías de paralelización de datos y desarrollar procesamientos paralelos sobre las mismas con los paradigmas más adecuados. - Saber diseñar soluciones para las problemáticas del procesamiento en tiempo real. - Saber utilizar servicios y APIs en la nube para el procesamiento de datos paralelo. - Saber diseñar bases de datos no convencionales, seleccionando la solución más adecuada para un cierto tratamiento o perfil de aplicación. - Seleccionar fuentes de datos abiertas, propietarias o sensorizadas y conocer sus principales formatos y estándares. - Aplicar técnicas y herramientas de visualización dinámica y estática de datos a una variedad de situaciones, adaptándolas a audiencias y propósitos diversos. - Trabajar en equipo y dirigir grupos interdisciplinares centrados en el análisis de datos. - Ser capaz de analizar los riesgos legales y éticos asociados con el área de aplicación y relacionarlos con su valor. - Saber dimensionar y presupuestar proyectos e infraestructuras de analítica de datos basadas en IoT. - Elaborar modelos de negocio o de transformación de negocio y sus estrategias y puesta en práctica basados en análisis de coste/beneficio y oportunidades para aplicaciones de analítica de datos. - Saber explicar el valor de Big Data y la analítica de negocio para la organización y formular casos y aplicaciones de transformación de negocio basado en ellos. - Seleccionar, configurar y desplegar dispositivos y redes IoT en una variedad de configuraciones para soportar casos de uso diversos. - Diseñar y desarrollar software para interactuar con sensores y dispositivos de red diversos que funcionen en condiciones heterogéneas. - Configurar y analizar redes de dispositivos de forma segura. - Desplegar, monitorizar y analizar redes de sensores y dispositivos IoT distribuidas.
A QUIEN VA DIRIGIDO
El programa se dirige a profesionales con un perfil técnico que deseen afrontar el reto de las nuevas tecnologías y aplicaciones de Internet de las Cosas, adquiriendo un conocimiento técnico de la capa de adquisición de datos y dispositivos, así como de la capa de analítica de datos y Big Data necesaria para extraer el valor.
Temario
TEMARIO
ASIGNATURAS OBLIGATORIAS
1. INTRODUCCIÓN/BUSINESS CASE
- Big Data: Conceptos, retos y oportunidades
- Data Science: métodos y herramientas Medición y analítica para el negocio
- Aspectos legales, éticos y regulatorios
2. MÓDULOS DE HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS
- Gráficos interactivos
- Presentaciones e innovación de datos
- Entornos de data science (Python, R)
- Gráficos y tablas
- Tratamiento de datos en diferentes formatos
- Limpieza de datos
3. MÓDULOS DE TÉCNICAS DE ANÁLISIS
- Datos y objetivos de negocio
- Calidad de los datos
- Inferencia estadística
- Contraste de hipótesis
- Análisis de correlación
- Modelos lineales
- Ingeniería de características
- Evaluación cruzada
- Modelos de regresión
- Clasificadores
- Modelos conexionistas
- Clustering
4. MÓDULOS DE PARALELIZACIÓN DE DATOS
- Ecosistemas de procesamiento paralelo (Hadoop, Spark)
- Tipos de servicios
- Paradigmas de desarrollo específicos
- Streaming y datos en tiempo real
- APIs en la nube
- Servicios escalables de paralelización
5. MÓDULOS DE GESTIÓN DE DATOS
- Modelos de base de datos NoSQL
- Consultas y definición de datos
- Fuentes abiertas en la Web
- Datos enlazados
- Terminologías y ontologías
- Estándares de compartición de datos
- Visualización sobre datos heterogéneos Creación de dashboards
- Visualizaciones dinámicas
6. GESTIÓN Y ADMINISTRACIÓN DE INFRAESTRUCTURAS IOT
- Trabajo en equipo
- Metodologías ágiles
- Gestión de repositorios
- Regulación y privacidad
- Regulación de datos en Internet
- Aspectos éticos del tratamiento de datos
- Análisis económico
- Modelos de coste-valor
- Transformación de negocio
- Estrategias e innovación basada en datos Análisis económico de proyectos Big Data
7. HARDWARE, REDES Y DISPOSITIVOS IOT
- Redes de alcance medio
- Hardware IoT
- Sensores, tipología y características
- Dispositivos, sensores y sus aplicaciones
8. DESARROLLO PARA IOT
- Desarrollo con microcontroladores
- Diseño de redes con telemetría
- Captación de datos con sensores
9. SEGURIDAD Y DESPLIEGUE DE APLICACIONES IOT
- Protocolos seguros en IoT
- Técnicas de explotación de vulnerabilidades IoT
- Programación segura IoT
- Monitorización de redes de sensores y dispositivos
MEMORIA/PROYECTO
1. TRABAJO FIN DE MÁSTER
- Realización, presentación y defensa de un trabajo original ante un tribunal, en el que se demuestren las competencias adquiridas en el programa.
ECTS TOTALES: 60
Información Adicional
REQUISITOS DNI (ciudadanos españoles) o pasaporte/NIE (ciudadanos extranjeros): Dos fotocopias actualizadas y legibles.
Resguardo de haber abonado el importe importe de la reserva de plaza (sólo en los Estudios que lo soliciten), excepto si te preinscribes en la Secretaría de Alumnos de Posgrado y Estudios Propios.
Específica según el tipo de estudio:Formación ContinuaDocumentación que acredite los requisitos de acceso que establezca el Estudio (acceso a la Universidad o título universitario): fotocopia cotejada.
Con título universitario oficial español, equivalente u homologado, o con título propio siempre que éste haya sido reconocido como adecuado para el acceso:Título necesario para acceder al Estudio o justificante de haber abonado los derechos de expedición si el título está en trámite de expedición: fotocopia cotejada.
Si el título que da acceso se ha obtenido en la Universidad de Alcalá, no es necesario presentar copia de dicho título.
Credencial de homologación si accedes con título extranjero homologado por el Ministerio de Educación español: fotocopia cotejada.
Con título expedido por una institución de educación superior del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES):Título necesario para acceder al Estudio o certificación acreditativa de su expedición si el título se está tramitando: fotocopia cotejada.
Estos documentos deberán acompañarse de su traducción al castellano, excepto si están expedidos en francés, inglés, italiano o portugués.
Con estudios de Grado Oficial impartidos por Universidades españolas o instituciones de educación superior del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) siempre que se hayan superado todas las asignaturas, excepto el Trabajo Fin de Grado (TFG ):Justificante de haber realizado la matrícula en el TFG: se presenta en el plazo de preinscripción. El acceso y la matrícula están condicionados a la aprobación del TFG y a la presentación del Título exigido para el acceso un mes antes de que
concluya la impartición del Estudio.
El justificante de haber abonado los derechos de expedición del título o certificación acreditativa de su expedición:fotocopia cotejada: se presenta un mes antes de que concluya el Estudio. Los efectos de no cumplir este plazo son: El acceso y la matrícula quedan anulados, no se obtendrán calificaciones, no se podrá solicitar ni obtener ningún documento académico de la Universidad, y no se devolverá el importe de la matrícula. Únicamente se podrá obtener, previo informe favorable de la Dirección del Estudio y pago del precio público establecido, un Certificado de Asistencia.
Con título expedido por una institución de educación superior ajena al EEES:Solicitud de acceso con título de un sistema educativo ajeno al EEES sin necesidad de la homologación.
Título necesario para acceder al Estudio o certificación acreditativa de su expedición si el título se está tramitando, legalizado/a: fotocopia cotejada. Si está en trámite de legalización, el acceso y la matrícula quedarán condicionados a la realización de este trámite, y a la presentación de la documentación en la Universidad, como máximo, un mes antes de que concluya la impartición del Estudio. Los efectos de no cumplir este plazo, son: el acceso y la matrícula quedarán sin efecto, no se obtendrán calificaciones, no se podrá solicitar ni obtener ningún documento académico de la Universidad, y no se devolverá el importe de matrícula.
Certificación académica de los estudios realizados, en la que consten: asignaturas cursadas, las calificaciones obtenidas, la carga lectiva en horas o en créditos y los años académicos en los que se realizaron: fotocopia cotejada.
El título y la certificación académica deberán acompañarse de su traducción al castellano, excepto si están expedidos en francés, inglés, italiano y portugués.Condición adicional:Se requiere tener nivel de inglés apropiado para la lectura, estudio y comprensión de documentación técnica
TITULO Máster en Internet de las Cosas (IoT) también con metodología online
BECASLa convocatoria y adjudicación de las becas correrá a cargo de la dirección académica del estudio.El 10% de los ingresos de este estudio serán destinados a becas.
Precio por crédito: 149,33 € Este importe no incluye precios por servicios administrativos y seguro de accidentes.
