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Facultad de Informática
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Máster Universitario en Internet das Cousas - IoT
 Competencias / Resultados del título


TipoA Código  
  Investigador
  AI1 CMP01 - Diseñar dispositivos IoT seleccionando los sensores/actuadores más adecuados para cada uso. TIPO: Competencias
  AI2 CMP02 - Desarrollar la arquitectura necesaria para garantizar la interoperabilidad de los dispositivos. TIPO: Competencias
  AI3 CMP03 - Construir redes y definir protocolos que permitan la comunicación entre dispositivos IoT. TIPO: Competencias
  AI4 CMP04 - Evaluar el funcionamiento de sistemas electrónicos embebidos IoT. TIPO: Competencias
  AI5 CMP05 - Determinar mecanismos para la recogida de datos en tiempo real. TIPO: Competencias
  AI6 CMP06 - 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. TIPO: Competencias
  AI7 CMP07 - Garantizar la seguridad de la información generada por dispositivos IoT. TIPO: Competencias
  AI8 CMP08 - Desarrollar un plan de negocio para un proyecto empresarial basado en IoT. TIPO: Competencias
  AI9 CMP09 - Diseñar bases de datos para el almacenamiento y gestión de grandes cantidades de datos IoT. TIPO: Competencias
  AI10 CMP10 - Adquirir experiencia en el diseño, implementación, despliegue y mantenimiento de sistemas IoT dentro un entorno real de trabajo. TIPO: Competencias
  AI11 CMP11 - 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. TIPO: Competencias
  AI12 CMP12 - 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. TIPO: Competencias
  AI13 CMP13 - Asumir la responsabilidad del propio desarrollo profesional y de la especialización en uno o más campos de estudio, de forma continuada, autodirigida y autónoma. TIPO: Competencias
  AI14 CNC01 - Identificar los distintos tipos de servicios y modelos de despliegue de sistemas de cloud computing para IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
  AI15 CNC02 - Reconocer las características de las nuevas arquitecturas (e.g., descentralizadas, distribuidas) IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
  AI16 CNC03 - Identificar los conceptos básicos de ciberseguridad para IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
  AI17 CNC04 - Determinar los dispositivos sensores y actuadores necesarios para aplicaciones IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
  AI18 CNC05 - Reconocer la estructura de sistemas IoT empotrados. TIPO: Conocimientos o contenidos
  AI19 CNC06 - Reconocer el funcionamiento de los distintos protocolos IoT de red y aplicación. TIPO: Conocimientos o contenidos
  AI20 CNC07 - Identificar las características de los distintos tipos de redes y de las tecnologías de red para IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
  AI21 CNC08 - Identificar los diferentes tipos de innovación y emprendimiento, y su aplicación a proyectos empresariales basados en IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
  AI22 CNC09 - Conocer y comprender los aspectos básicos de protección intelectual e industrial. TIPO: Conocimientos o contenidos
  AI23 CNC10 - Conocer y comprender las nociones básicas del Procesamiento de Transacciones en Línea (OLTP) y del Procesamiento Analítico en Línea (OLAP). TIPO: Conocimientos o contenidos
  AI24 CNC11 - Conocer y comprender los conceptos fundamentales sobre aprendizaje automático para IoT. TIPO: Conocimientos o contenidos
  AI25 CNC12 - 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 y de la metodología de trabajo en uno o más campos de estudio. TIPO: Conocimientos o contenidos
  AI26 HBL01 - Seleccionar la plataforma IoT en la nube más adecuada para cada escenario. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI27 HBL02 - Seleccionar la arquitectura y el sistema distribuido o descentralizado más adecuado para cada escenario IoT. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI28 HBL03 - Analizar los riesgos de ciberseguridad de un sistema IoT. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI29 HBL04 - Desarrollar sistemas IoT de bajo consumo. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI30 HBL05 - Desarrollar sistemas empotrados para aplicaciones IoT. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI31 HBL06 - Gestionar el almacenamiento y distribución de datos espaciales y temporales. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI32 HBL07 - Seleccionar topologías de red y protocolos de encaminamiento y aplicación adecuados para escenarios IoT. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI33 HBL08 - Planificar escenarios de conectividad para redes IoT. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI34 HBL09 - Establecer fuentes de financiación para un plan de negocio innovador basado en desarrollos sobre tecnologías de IoT. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI35 HBL10 - Gestionar datos de carácter espacial y series de datos con marcas temporales. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI36 HBL11 - Implementar algoritmos de aprendizaje máquina supervisado/no supervisado con redes neuronales clásicas y profundas. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI37 HBL12 - Aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y mulitidisciplinares, siendo capaces de integrar conocimientos. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI38 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. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI39 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. TIPO: Habilidades o destrezas
  AI40 S-CP1: Diseñar y desplegar redes de dispositivos IoT en el ámbito de las Ciudades y Edificios Inteligentes.
  AI41 S-CP2: Implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
  AI42 S-CP3: Diseñar y usar sistemas IoT para la localización de activos en entornos sanitarios.
  AI43 S-CP4: Diseñar y desplegar sistemas de procesado de datos IoT a gran escala para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
  AI44 I-CP1: Diseñar y desplegar sistemas de procesado de datos IIoT a gran escala.
  AI45 I-CP2: Diseñar, desplegar y optimizar sistemas Green IoT.
  AI46 I-CP3: Analizar e interpretar los flujos de datos IIoT en una empresa industrial.
  AI47 I-CP4: Diseñar un gemelo industrial robótico.
  AI48 I-CP5: Diseñar e implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo para entornos IIoT.
  AI49 V-CP1: Diseñar y desplegar redes de dispositivos en el ámbito del coche conectado.
  AI50 V-CP2: Implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo en el ámbito del vehículo conectado.
  AI51 V-CP3: Diseñar y desplegar sistemas de procesado de datos IoT a gran escala para aplicaciones del vehículo conectado.
  AI52 V-CP4: Diseñar y desplegar sistemas IoT para ITS.
  AI53 V-CP5: Desplegar y utilizar sistemas IoT para UAVs.
  AI54 V-CP6: Diseñar y desplegar servicios para el vehículo conectado.
  AI55 S-CN1: Conocer y comprender los fundamentos básicos sobre las tecnologías IoT de comunicación, trazabilidad y wearables para salud auto-cuantificada, participativa e inteligente.
  AI56 S-CN2: Conocer y comprender los fundamentos básicos de sensórica y automatización para ciudades inteligentes.
  AI57 S-CN3: Identificar las tendencias tecnológicas para la gestión y construcción de ciudades inteligentes.
  AI58 S-CN4: Conocer y comprender los conceptos básicos de domótica e inmótica incluyendo sensorización, arquitecturas y servicios.
  AI59 S-CN5: 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.
  AI60 S-CN6: 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.
  AI61 S-CN7: 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.
  AI62 S-CN8: Conocer y comprender los conceptos y sistemas relacionados con el despliegue de redes en el ámbito de las aplicaciones para la Sociedad 5.0.
  AI63 I-CN1: 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.
  AI64 I-CN2: Conocer y comprender los conceptos esenciales sobre Green IoT y las principales estrategias de optimización energética.
  AI65 I-CN3: Conocer y comprender las diferentes arquitecturas existentes para el despliegue, monitorización y gestión de sistemas continuos robóticos.
  AI66 I-CN4: 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.
  AI67 I-CN5: Conocer y comprender los conceptos básicos sobre integración de sistemas IIoT.
  AI68 I-CN6: Conocer y comprender los fundamentos del preprocesado de datos para plantas industriales.
  AI69 V-CN1: 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.
  AI70 V-CN2: Conocer y comprender los fundamentos básicos de los Sistemas de Transporte Inteligente.
  AI71 V-CN3: Conocer y comprender los conceptos esenciales y las tecnologías habilitadoras en el ámbito de los UAVs para IoT.
  AI72 V-CN4: Conocer y comprender la arquitectura del vehículo conectado y autónomo y sus elementos principales.
  AI73 V-CN5: 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.
  AI74 V-CN6: Conocer y comprender los conceptos básicos relacionados con el despliegue de redes en el ámbito del vehículo conectado.
  AI75 S-HB1: Programar y desplegar wearables IoT para salud.
  AI76 S-HB2: Aplicar técnicas estadísticas a conjuntos de datos IoT a gran escala y para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
  AI77 S-HB3: Aplicar técnicas de análisis de vídeo para aplicaciones de la Sociedad 5.0.
  AI78 I-HB1: Aplicar técnicas estadísticas a conjuntos de datos IIoT a gran escala.
  AI79 I-HB2: Programar Single-Board Computers (SBCs) para el despliegue y gestión de nodos de sensores y actuadores IIoT.
  AI80 I-HB3: Integrar datos de telemetría en plataformas comerciales IIoT.
  AI81 I-HB4: Implementar protocolos específicos para el control industrial de sistemas robóticos.
  AI82 I-HB5: Emplear técnicas para realizar la limpieza y preprocesado de datos IIoT para algoritmos de aprendizaje máquina.
  AI83 I-HB6: Aplicar técnicas para seguir objetos en ámbitos IIoT a través de análisis de imágenes.
  AI84 V-HB1: Aplicar técnicas estadísticas a datos a gran escala en aplicaciones IoT del vehículo conectado.
  AI85 V-HB2: Aplicar técnicas de análisis de imagen en el ámbito del vehículo conectado.
TipoB Código  
TipoC Código  
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