Internet de las Cosas
Master's Programme. Academic Year 2024/2025.
Study Programme Structure Chart
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 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 | Semestre |
| Básico | 42 | 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 |
Degree schedule establishment
El curso de inicio será el 2017-2018. Arrancó en Octubre de 2017.
Brief description of modules/units, their sequence, and key skills taught.
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Descripción de contenidos mínimos:
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Competencias de la asignatura: (Marcar con X las competencias cubiertas)
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| Resultados de aprendizaje R2.1. Conocer y manejar los conceptos de la arquitectura de Internet, así como su caso particular en el Internet de las Cosas (CG5)R2.2. Identificar las peculiaridades, restricciones y potencialidades en el diseño de comunicaciones en IoT (CG5)R2.3. Conocer las características de los protocolos de nivel de enlace y de red de mayor difusión en el IoT. Identificar sus limitaciones y ámbitos de aplicación (CG5, CE8)R2.4. Conocer los servicios de transporte de datos, así como su manejo dentro de una arquitectura de red (CG5)R2.5. Identificar los conceptos relacionados con redes de datos móviles, así como las topologías y arquitecturas de red inalámbricas de mayor interés en IoT (CG5)R2.6. Conocer y manejar las herramientas de simulación y gestión de las comunicaciones de mayor presencia actual (CG5) | |||||
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Descripción de contenidos mínimos:
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Competencias de la asignatura: (Marcar con X las competencias cubiertas)
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| Resultados de aprendizaje R3.1. Conocer algunos casos prácticos de aplicación de la comunicación de datos en escenarios IoT (CG5)R3.2. Entender las necesidades cubiertas por los protocolos de nivel de red, así como la estratificación de las comunicaciones de datos en arquitecturas IoT (CG5, CE8)R3.3. Conocer los principales protocolos de comunicación a nivel de aplicación, características y entornos de aplicación (CG5, CE8)R3.4. Conocer y manejar diversas herramientas para la gestión de flujos de datos en IoT (CG5) | |||||
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Descripción de contenidos mínimos:
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Competencias de la asignatura: (Marcar con X las competencias cubiertas)
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| Resultados de aprendizaje R4.1. Reconocer cuando un conjunto de datos requiere soluciones orientadas a datos masivos. (CG2, CE3, CE4)R4.2. Evaluar y proponer soluciones eficientes de almacenamiento, tanto en clúster locales como mediante alojamiento en la nube. (CE3, CE4)R4.3. Conocer y ser capaz de seleccionar las mejores herramientas para la gestión y extracción de información a partir de estos datos de forma eficiente, teniendo en cuenta las características particulares del almacenamiento distribuido seleccionado. (CG3, CE5, CE6) |
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Descripción de contenidos mínimos:
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Competencias de la asignatura: (Marcar con X las competencias cubiertas)
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| Resultados de aprendizaje R5.1. Conocer qué tecnologías para desarrollar front-end están disponibles para su funcionamiento en distintas plataformas móviles con especial foco en tecnologías web (aplicaciones web) (CG2, CE1) R5.2. Identificar los elementos y funciones principales del sistema usando técnicas de captura de requisitos que tengan en cuenta problemática inherente al IoT y definan el tipo de inteligencia deseado (CG2, CG3, CE1, CE3)R5.3. Identificar las particularidades de los conceptos de control aplicables para la coordinación de los sistemas distribuidos inteligentes (CE1) R5.4. Conocer técnicas para integrar software con sistemas propietarios (CG2, CG3, CE1, CE3) R5.5. Conocer soluciones arquitectónicas que permitan coordinación asíncrona entre los componentes del sistema (CE1) | |||||||||
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Descripción de contenidos mínimos:
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Competencias de la asignatura: (Marcar con X las competencias cubiertas)
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| Resultados de aprendizajeR6.1. Conocer métodos de captura y representación de datos procedentes de fuentes heterogéneas en IoT (dispositivos, interfaces). (CG2, CG3, CE6) R6.2. Conocer y aplicar métodos de análisis, tratamiento y estructuración de datos como paso previo a su posterior procesamiento. (CG2, CG3, CE5, CE6, CE7) R6.3. Conocer métodos y estrategias de tratamiento y procesamiento de la información en sistemas inteligentes (CG2, CE7) R6.4. Conocer y aplicar métodos de modelado y representación del conocimiento subyacente en los datos tratados (CG2, CG3, CE5, CE6) R6.5. Conocer y aplicar técnicas avanzadas para la toma de decisiones basada en conocimiento (CG2, CE7) R6.6. Aplicar técnicas de IoT a diversos dominios prácticos: robótica, domótica, entornos inteligentes (CG3, CE7) | |||||||||||
Descripción de contenidos mínimos:
Competencias de la asignatura: (Marcar con X las competencias cubiertas)
Resultados de aprendizaje
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Study guides
Collaboration Agreements and Students Exchange Programmes
Internships (agreements with public or private institutions, tutoring programmes, application procedures, selection criteria ...)
Se trata de una materia optativa de 6 ECTS. Las prácticas externas son estancias del estudiante en entornos de trabajo fuera de la universidad, en empresas cuya actividad esté relacionada con la Informática (incluyendo también empresas de telecomunicaciones y de consultoría, auditoría y gestoría), con los siguientes objetivos:
- conocer el entorno funcional, operativo y tecnológico de una empresa del sector;
- profundizar en los conocimientos, capacidades y actitudes propias del profesional de la Ingeniería Informática;
- vincular a los estudiantes con la realidad empresarial del sector informático;
- complementar la formación teórica con la experiencia práctica.
Los contenidos de cada práctica externa podrán variar en función de la naturaleza de la empresa o de los departamentos donde el alumno vaya a realizar sus prácticas. Se realizarán en régimen de becario, de acuerdo a la legislación vigente, y en virtud de un convenio entre la UCM y la entidad donde se realicen las prácticas. Los procedimientos para establecer prácticas en empresa se describen en detalle en la página para prácticas académicas externas de esta facultad.
La Facultad de Informática mantiene una relación activa con empresas del sector de las TIC. Estas empresas no solo reciben alumnos para realizar prácticas sino que colaboran de un modo más próximo financiando premios, impartiendo cursos gratuitos para nuestros estudiantes o realizando donaciones de software.
Si bien la Facultad podrá canalizar ofertas de empresas, la obtención de esta beca depende del estudiante. Por este motivo, se recomienda también consultar los servicios que ofrece la UCM para este fin en la Oficina de Prácticas y Empleo (OPE) cuyo cometido es la regulación y gestión de prácticas en empresa.
El estudiante tendrá un tutor en la empresa donde realiza las prácticas y un tutor en el centro que será el Vicedecano de Relaciones Externas e Investigación, o algún otro profesor en quien delegue. El reconocimiento de créditos por prácticas externas atenderá a los siguientes criterios:
- El objeto de las prácticas se inscribirá en el ámbito propio de la titulación cursada por el alumno.
- Las prácticas podrán realizarse en empresas u otras entidades, públicas o privadas, incluyendo universidades y organismos dependientes de la Administración Pública.
- Antes de la realización de las prácticas debe presentarse una solicitud informando de las tareas a realizar por el estudiante para considerar su posible aprobación.
- Al final del periodo de prácticas debe solicitarse el reconocimiento de créditos incluyendo un informe por parte del alumno de las actividades realizadas, y otro informe del tutor de la empresa en el que se valorarán las actividades del estudiante. El tutor de centro valorará estos informes y calificará las prácticas.
- Cada crédito corresponderá a treinta horas de actividad.
Para el seguimiento y evaluación de las prácticas externas se recabará información de los estudiantes que participen en las prácticas mediante informes individuales de los estudiantes, de los tutores y coordinadores o responsables de dichas prácticas.
Para más información consulta la página de prácticas en empresa.
Admission of students including those from mentoring and/or refugee programmes
Además de consultar la información detallada sobre acceso y admisión al máster, para cualquier duda o aclaración sobre los estudios, se puede dirigir a cualquiera de los miembros del comité de tutelaje.
El coordinador de los programas de posgrado en la Facultad de Informática puede emitir cartas de preadmisión en los programas de máster o doctorado a aquellos estudiantes extranjeros que así lo requieran para solicitar una beca predoctoral en sus países de origen. Esta preadmisión no es definitiva y queda condicionada a que el estudiante realice y cumpla todos los trámites y condiciones de admisión y acceso previstos por la Universidad Complutense y en los plazos dispuestos para ello.
Para solicitar la preadmisión, deberá enviar una solicitud de preadmisión a:
Narciso Martí Oliet
Vicedecano de Posgrado y Formación Continua
C/ Profesor José García Santesmases, 9
28040 Madrid
tel. + 34 91 394 7515
e-mail: vdpfdi@ucm.es
Con la solicitud de preadmisión se debe incluir la siguiente documentación:
- Currículum detallado
- Certificación oficial de cursos y/o asignaturas realizados con indicación expresa de la calificación
- Pasaporte o DNI
Con el objetivo de que esta solicitud pueda ser atendida en tiempo y forma debe enviarse al menos un mes y medio antes de la fecha en la que se necesite la respuesta para que la Comisión de Posgrado pueda analizarla en una de sus reuniones ordinarias. Los criterios para evaluar estas solicitudes serán los mismos que los aplicados para la admisión de alumnos.
Para transferencia y reconocimiento de créditos, se aplica la normativa correspondiente de la Universidad Complutense de Madrid, disponible en http://www.ucm.es/normativa
Final Research project / dissertation
La tutorización de los TFMs la realizarán los profesores que imparten docencia en el máster. Cada año los profesores ofertarán una relación de trabajos a realizar y los alumnos elegirán entre ellos.