Máster Universitario en Internet das Cousas - IoT

• Obligatorias: 39
• Optativas: 15
• Prácticas externas OB: 3
• Trabajo fin de máster: 6
o Total: 60

Este Master oferta 3 especialidades. Cada especialidad, cuya elección es obligatoria, consta de 7 asignaturas, 4 de ellas son obligatorias de especialidad (OB-E) y el alumno debe elegir una optativa de especialidad (OP-E) entre las otras tres, para un total de 15 ECTS.
Las tres especialidades son:
• Sociedad 5.0: se profundiza en diversos dominios de aplicación tales como la Salud Inteligente (Smart Health), y ciudades, edificios y hogares inteligentes.
• IIoT: se abordan aspectos como las Fábricas Inteligentes, la Industria 4.0 o Green IoT.
• Vehículo conectado: se tratan todos los aspectos relacionados con el uso de sistemas IoT para vehículos conectados.
Las prácticas en empresa de este Máster son obligatorias como complemento de formación orientada en cada especialidad.
En cada especialidad deben realizarse prácticas externas curriculares en la empresa, y se fomentará que estas continúen mediante la realización del TFM como prácticas no curriculares, hecho que se verá reflejado en el suplemento al título.

Los 60 créditos se cursan en un año académico, en el primer semestre 30 créditos obligatorios y en el segundo semestre, los restantes, esto es, 6 créditos obligatorios, 9 optativos, las prácticas externas y el trabajo fin de máster.

• Perfil de ingreso

  De forma genérica el perfil de acceso responde al de un titulado en un grado relacionado con el ámbito de las TIC. Se espera que tenga conocimientos de programación, diseño de algoritmos, redes de ordenadores, protocolos básicos de comunicación entre dispositivos, circuitos electrónicos, así como conocimientos de estadística.

• Número mínimo de créditos ECTS de matrícula por estudiante y período lectivo

  • Obligatorias: 39
  • Optativas: 15
  • Prácticas externas OB: 3
  • Trabajo fin de máster: 6
  o Total: 60

• Acción tutorial y recepción

  Los tres centros donde se impartirá el Máster cuentan con una página Web institucional donde se muestra toda la información relativa a sus titulaciones, clasificadas en Grados y Másteres:
  • UVigo: https://teleco.uvigo.es/
  en la sección Estudios Másteres.
  • UDC: https://www.fic.udc.es/
  en la sección Estudios.
  • USC: https://www.usc.gal/es/centro/escuela-tecnica-superior-ingenieria
  en la sección Estudios.

• Acceso

  Acceso

  Podrán acceder a las enseñanza oficiales de máster:
  1. Las personas que estén en posesión de un título universitario oficial español.
  2. Aquellas que tengan un título expedido por una institucion de educación superior del EEES que faculta en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de máster.
  3. Los titulados conforme a sistemas educativos ajenos al EEES sin necesidad de homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que dichos títulos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios españoles y que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanza de posgrado.

  Admisión

  El alumnado que solicite su admisión en este título de máster debe contar, preferentemente, con alguna de las titulaciones universitarias de grado, licenciatura o ingeniería técnica en los siguientes ámbitos, que denominaremos Titulaciones Preferentes (incluyendo aquellos títulos con denominaciones equivalentes o alternativas a las incluidas en el listado):
  · Ingeniería de Telecomunicación
  · Ingeniería Electrónica Industrial y Automática
  · Ingeniería Informática
  · Ciencia e Ingeniería de Datos
  · Inteligencia Artificial
  · Robótica
  En el caso del alumnado que solicite su admisión y posea un título diferente, se valorará su admisión en función de que pueda justificar que sus estudios previos hayan conducido a la adquisición de los conocimientos correspondientes al perfil genérico de un titulado en un grado relacionado con el ámbito de las TIC, del cual se espera que tenga conocimientos de programación, diseño de algoritmos, redes de ordenadores, protocolos básicos de comunicación entre dispositivos, circuitos electrónicos, así como conocimientos de estadística.
  Para ello el alumno deberá aportar en su solicitud, además de su currículum vitae, el Título de Grado que posea, así como detalle del plan de estudios cursado en el que aparezca la carga docente de cada una de las materias, y la ficha descriptiva de aquellas que fuesen relevantes para la justificación de haber adquirido los conocimientos correspondientes al perfil genérico descrito en el párrafo anterior. Adjuntará también su experiencia laboral relacionada con la IoT de ser el caso.
  El baremo con que se evaluarán las solicitudes de ingreso se basará en los siguientes aspectos:
  · Expediente académico: Hasta el 70% de la nota. Para alumnos procedentes de titulaciones diferentes de las Titulaciones Preferentes, su expediente académico será dividido entre 2.
  · Experiencia investigadora: Hasta el 30% de la nota.
  · Experiencia laboral: Hasta el 30% de la nota.
  · Otros méritos relacionados con el ámbito de IoT: Hasta 10% de la nota.
  Los porcentajes concretos asociados al baremo para cada curso académico serán establecidos y publicados con anterioridad al comienzo de los períodos de preinscripción y matrícula.

El Máster Universitario en Internet de las Cosas (IoT) ofrece al alumnado los conocimientos necesarios para diseñar, configurar, integrar y mantener sistemas de interconexión digital de objetos y personas que actúen de manera autónoma e inteligente, generando información útil para la toma de decisiones.
El programa profundiza en ámbitos como los sistemas embebidos y los dispositivos IoT, las arquitecturas IoT, las telecomunicaciones, la programación o el procesamiento y análisis de datos.
El Máster pone un foco especial en la aplicación de la seguridad en toda la cadena de valor de IoT, trata otros ámbitos clave en el desarrollo de esta tecnología, como la computación en la nube (cloud computing) o el procesado masivo de datos.
De cara a abordar las problemáticas y soluciones específicas de los principales dominios de aplicación, donde IoT se postula como la tecnología habilitadora más importante, se han definido tres especialidades:
• IIoT: En esta especialidad se abordan aspectos como las Fábricas Inteligentes (Smart Factories), la Industria 4.0 o Green IoT, además de contenidos específicos de aplicaciones de procesado de vídeo o tratamiento de datos masivos en el ámbito industrial.
• Sociedad 5.0: En esta especialidad se profundiza en diversos dominios de aplicación de la denominada Sociedad 5.0, tales como el uso de sistemas IoT para la salud (Smart Health), para ciudades inteligentes (Smart Cities), edificios y hogares inteligentes, además de contenidos específicos de despliegue de redes, aplicaciones de procesado de vídeo o el tratamiento de datos masivos en estos dominios.
• Vehículo conectado: En esta especialidad se tratan todos los aspectos relacionados con el uso de sistemas IoT para vehículos conectados. En concreto, se trata la aplicación de los fundamentos de IoT al coche conectado, a Vehículos Aéreos No-Tripulados (UAVs, Unmanned Aerial Vehicles) y a sistemas de transporte inteligente (ITS, Intelligent Transport Systems), además de contenidos específicos relacionados con el despliegue de redes IoT, aplicaciones de procesado de vídeo o el tratamiento de datos masivos en el ámbito específico del vehículo conectado.

• Competencias

  CMP1 - Genérica - Diseñar dispositivos IoT seleccionando los sensores/actuadores más adecuados para cada uso.
  CMP2 - Genérica - Desarrollar la arquitectura necesaria para garantizar la interoperabilidad de los dispositivos.
  CMP3 - Genérica - Construir redes y definir protocolos que permitan la comunicación entre dispositivos IoT.
  CMP4 - Genérica - Evaluar el funcionamiento de sistemas electrónicos embebidos IoT.
  CMP5 - Genérica - Determinar mecanismos para la recogida de datos en tiempo real.
  CMP6 - Genérica - Integrar tecnologías como el Aprendizaje Máquina, el tratamiento de datos masivos, las Tecnologías de Registro Distribuido (DLT), la computación en el borde, entre otras, para el desarrollo de sistemas IoT más inteligentes y eficientes.
  CMP7 - Genérica - Garantizar la seguridad de la información generada por dispositivos IoT.
  CMP8 - Genérica - Desarrollar un plan de negocio para un proyecto empresarial basado en IoT.
  CMP9 - Genérica - Diseñar bases de datos para el almacenamiento y gestión de grandes cantidades de datos IoT.
  CMP10 –Genérica- Adquirir experiencia en el diseño, implementación, despliegue y mantenimiento de sistemas IoT dentro un entorno real de trabajo
  CMP11- Genérica- Desarrollar la autonomía suficiente para participar en proyectos de investigación y colaboraciones científicas o tecnológicas dentro su ámbito temático, en contextos interdisciplinares y, en su caso, con una alta componente de transferencia del conocimiento.
  CMP12 –Genérica- Integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de conocimientos y juicios

  I-CP1 - IoT Industrial - Diseñar y desplegar sistemas de procesado de datos IIoT a gran escala.
  I-CP2 - IoT Industrial - Diseñar, desplegar y optimizar sistemas Green IoT.
  I-CP3 - IoT Industrial - Analizar e interpretar los flujos de datos IIoT en una empresa industrial.
  I-CP4 - IoT Industrial - Diseñar un gemelo industrial robótico.
  I-CP5 - IoT Industrial - Diseñar e implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo para entornos IIoT.
  I-CP6 - IoT Industrial - Adquirir experiencia en el diseño, implementación, despliegue y mantenimiento de sistemas IIoT dentro un entorno real de trabajo.
  S-CP1 - Sociedad 5.0 - Diseñar y desplegar redes de dispositivos IoT en el ámbito de las Ciudades y Edificios Inteligentes.
  S-CP2 - Sociedad 5.0 - Implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
  S-CP3 - Sociedad 5.0 - Diseñar y usar sistemas IoT para la localización de activos en entornos sanitarios.
  S-CP4 - Sociedad 5.0 - Diseñar y desplegar sistemas de procesado de datos IoT a gran escala para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
  S-CP5 - Sociedad 5.0 - Adquirir experiencia en el diseño, implementación, despliegue y mantenimiento de sistemas IoT aplicados a entornos de la Sociedad 5.0 dentro un entorno real de trabajo.
  V-CP1 - Vehículo Conectado - Diseñar y desplegar redes de dispositivos en el ámbito del coche conectado.
  V-CP2 - Vehículo Conectado - Implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo en el ámbito del vehículo conectado.
  V-CP3 - Vehículo Conectado - Diseñar y desplegar sistemas de procesado de datos IoT a gran escala para aplicaciones del vehículo conectado.
  V-CP4 - Vehículo Conectado - Diseñar y desplegar sistemas IoT para ITS.
  V-CP5 - Vehículo Conectado - Desplegar y utilizar sistemas IoT para UAVs.
  V-CP6 - Vehículo Conectado - Diseñar y desplegar servicios para el vehículo conectado.
  V-CP7 - Vehículo Conectado - Adquirir experiencia en el diseño, implementación, despliegue y mantenimiento de sistemas IoT aplicados al vehículo conectado dentro un entorno real de trabajo.

• Habilidades y destrezas

  HBL1 - Genérica - Seleccionar la plataforma IoT en la nube más adecuada para cada escenario.
  HBL2 - Genérica - Seleccionar la arquitectura y el sistema distribuido o descentralizado más adecuado para cada escenario IoT.
  HBL3 - Genérica - Analizar los riesgos de ciberseguridad de un sistema IoT.
  HBL4 - Genérica - Desarrollar sistemas IoT de bajo consumo.
  HBL5 - Genérica - Desarrollar sistemas empotrados para aplicaciones IoT.
  HBL6 - Genérica - Gestionar el almacenamiento y distribución de datos espaciales y temporales.
  HBL7 - Genérica - Seleccionar topologías de red y protocolos de encaminamiento y aplicación adecuados para escenarios IoT.
  HBL8 - Genérica - Planificar escenarios de conectividad para redes IoT.
  HBL9 - Genérica - Establecer fuentes de financiación para un plan de negocio innovador basado en desarrollos sobre tecnologías de IoT.
  HBL10 - Genérica - Gestionar datos de carácter espacial y series de datos con marcas temporales.
  HBL11 - Genérica - Implementar algoritmos de aprendizaje máquina supervisado/no supervisado con redes neuronales clásicas y profundas.
  HBL12- Aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares, siendo capaces de integrar conocimientos
  HBL13- Comunicar (de forma oral y escrita) las conclusiones- y los conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  HBL14- Predecir y controlar la evolución de situaciones complejas mediante el desarrollo de nuevas e innovadoras metodologías de trabajo adaptadas al ámbito científico/investigador, tecnológico o profesional concreto, en general multidisciplinar, en el que se desarrolle su actividad.

  I-HB1 - IoT Industrial - Aplicar técnicas estadísticas a conjuntos de datos IIoT a gran escala.
  I-HB2 - IoT Industrial - Programar Single-Board Computers (SBCs) para el despliegue y gestión de nodos de sensores y actuadores IIoT.
  I-HB3 - IoT Industrial - Integrar datos de telemetría en plataformas comerciales IIoT.
  I-HB4 - IoT Industrial - Implementar protocolos específicos para el control industrial de sistemas robóticos.
  I-HB5 - IoT Industrial - Emplear técnicas para realizar la limpieza y preprocesado de datos IIoT para algoritmos de aprendizaje máquina.
  I-HB6 - IoT Industrial - Aplicar técnicas para seguir objetos en ámbitos IIoT a través de análisis de imágenes.
  S-HB1 - Sociedad 5.0 - Programar y desplegar wearables IoT para salud.
  S-HB2 - Sociedad 5.0 - Aplicar técnicas estadísticas a conjuntos de datos IoT a gran escala y para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
  S-HB3 - Sociedad 5.0 - Aplicar técnicas de análisis de vídeo para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
  V-HB1 - Vehículo Conectado - Aplicar técnicas estadísticas a datos a gran escala en aplicaciones IoT del vehículo conectado.
  V-HB2 - Vehículo Conectado - Aplicar técnicas de análisis de imagen en el ámbito del vehículo conectado.

• Conocimientos

  CNC1 - Genérico - Identificar los distintos tipos de servicios y modelos de despliegue de sistemas de cloud computing para IoT.
  CNC2 - Genérico - Reconocer las características de las nuevas arquitecturas (e.g., descentralizadas, distribuidas) IoT.
  CNC3 - Genérico - Identificar los conceptos básicos de ciberseguridad para IoT.
  CNC4 - Genérico - Determinar los dispositivos sensores y actuadores necesarios para aplicaciones IoT.
  CNC5 - Genérico - Reconocer la estructura de sistemas IoT empotrados.
  CNC6 - Genérico - Reconocer el funcionamiento de los distintos protocolos IoT de red y aplicación.
  CNC7 - Genérico - Identificar las características de los distintos tipos de redes y de las tecnologías de red para IoT.
  CNC8 - Genérico - Identificar los diferentes tipos de innovación y emprendimiento, y su aplicación a proyectos empresariales basados en IoT.
  CNC9 - Genérico - Conocer y comprender los aspectos básicos de protección intelectual e industrial.
  CNC10 - Genérico - Conocer y comprender las nociones básicas del Procesamiento de Transacciones en Línea (OLTP) y del Procesamiento Analítico en Línea (OLAP).
  CNC11 - Genérico - Conocer y comprender los conceptos fundamentales sobre aprendizaje automático para IoT.
  CNC12- Genérico – Adquirir conocimientos avanzados y demostrar, en un contexto de investigación científica y tecnológica o altamente especializado, una comprensión detallada y fundamentada de los aspectos teóricos y prácticos de la metodología de trabajo en uno o más campos de estudio.
  I-CN1 - IoT Industrial - Conocer y comprender las principales arquitecturas Big Data para IIoT y sus mecanismos de procesado de datos, así como las principales técnicas estadísticas y de almacenamiento/gestión.
  I-CN2 - IoT Industrial - Conocer y comprender los conceptos esenciales sobre Green IoT y las principales estrategias de optimización energética.
  I-CN3 - IoT Industrial - Conocer y comprender las diferentes arquitecturas existentes para el despliegue, monitorización y gestión de sistemas continuos robóticos.
  I-CN4 - IoT Industrial - Conocer y comprender el funcionamiento básico de las cámaras de vídeo y detectores de movimiento en el ámbito IIoT, así como las aplicaciones del análisis de vídeo en dicho ámbito.
  I-CN5 - IoT Industrial - Conocer y comprender los conceptos básicos sobre integración de sistemas IIoT.
  I-CN6 - IoT Industrial - Conocer y comprender los fundamentos del preprocesado de datos para plantas industriales.
  S-CN1 - Sociedad 5.0 - Conocer y comprender los fundamentos básicos sobre las tecnologías IoT de comunicación, trazabilidad y wearables para salud auto-cuantificada, participativa e inteligente.
  S-CN2 - Sociedad 5.0 - Conocer y comprender los fundamentos básicos de sensórica y automatización para ciudades inteligentes.
  S-CN3 - Sociedad 5.0 - Identificar las tendencias tecnológicas para la gestión y construcción de ciudades inteligentes.
  S-CN4 - Sociedad 5.0 - Conocer y comprender los conceptos básicos de domótica e inmótica incluyendo sensorización, arquitecturas y servicios.
  S-CN5 - Sociedad 5.0 - Conocer y comprender los principales modelos energéticos y el concepto de red eléctrica inteligente (smart grid) desde el punto de vista de los edificios y hogares inteligentes.
  S-CN6 - Sociedad 5.0 - Identificar las principales arquitecturas Big Data para IoT para aplicaciones de la Sociedad 5.0 y sus mecanismos de procesado de datos, así como las principales técnicas estadísticas y de almacenamiento/gestión.
  S-CN7 - Sociedad 5.0 - Conocer y comprender el funcionamiento básico de las cámaras de vídeo y detectores de movimiento en el ámbito de las aplicaciones para la Sociedad 5.0.
  S-CN8 - Sociedad 5.0 - Conocer y comprender los conceptos y sistemas relacionados con el despliegue de redes en el ámbito de las aplicaciones para la Sociedad 5.0.
  V-CN1 - Vehículo Conectado - Conocer y comprender las principales arquitecturas Big Data para aplicaciones de vehículo conectado y sus mecanismos de procesado de datos, así como las principales técnicas estadísticas y de almacenamiento/gestión.
  V-CN2 - Vehículo Conectado - Conocer y comprender los fundamentos básicos de los Sistemas de Transporte Inteligente.
  V-CN3 - Vehículo Conectado - Conocer y comprender los conceptos esenciales y las tecnologías habilitadoras en el ámbito de los UAVs para IoT.
  V-CN4 - Vehículo Conectado - Conocer y comprender la arquitectura del vehículo conectado y autónomo y sus elementos principales.
  V-CN5 - Vehículo Conectado - Conocer y comprender el funcionamiento básico de las cámaras de vídeo y detectores de movimiento en el ámbito de vehículo conectado, así como las aplicaciones del análisis de vídeo en dicho ámbito.
  V-CN6 - Vehículo Conectado - Conocer y comprender los conceptos básicos relacionados con el despliegue de redes en el ámbito del vehículo conectado.

Movilidad

La movilidad de los/as estudiantes está regulada a través del “Reglamento de intercambios interuniversitarios”. A través de la Oficina de Relaciones Exteriores se gestionan programas de intercambio tanto nacionales (SICUE), como europeos (ERASMUS) y extracomunitarios (intercambios con países de América Latina o países de habla inglesa):
https://www.usc.gal/gl/servizos/area/internacional

Prácticas

En cada especialidad deben realizarse prácticas externas curriculares en la empresa, y se fomentará que estas continúen mediante la realización del TFM como prácticas no curriculares, hecho que se verá reflejado en el suplemento al título.
Cabe mencionar que se han hecho gestiones para garantizar que todos los alumnos pueden realizar prácticas en empresa, habida cuenta de que son obligatorias, sondeando para ello a numerosas empresas del ámbito IoT con presencia en Galicia, y se ha podido percibir un enorme interés en recibir alumnado para realizar tanto prácticas en empresa curriculares como extracurriculares para la realización del TFM.
El proceso de gestión de las prácticas en empresa será coordinado por el Coordinador/a de Trabajos de Fin de Máster y Prácticas en Empresa, y supervisado por la Comisión Académica Interuniversitaria, la cual resolverá aspectos como la aprobación de las propuestas de prácticas en empresas.

El Trabajo Fin de Máster tiene carácter obligatorio, su carga lectiva es de 6 ECTS. Puede realizarse como continuación de las prácticas externas curriculares, mediante prácticas no curriculares.