Máster online
Duración : 7 Meses
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Objetivos
Aprenderás sobre las aplicaciones IoT en sectores como la energía, automoción, ciudades inteligentes y domótica. Podrás empezar a desarrollar tu proyecto IoT desde el inicio del curso utilizando las tecnologías más punteras del sector como IBM Cloud y Watson IoT Platform, Opensource, Node-RED, Cloudant Database y Jupyter Notebook. El programa te dotará de sólidos conocimientos y capacidades para desenvolverte competitivamente en el innovador sector de IoT y entender las aplicaciones de esta tecnología en la gestión y los negocios.
A quién va dirigido
A todos aquellos que deseen adquirir conocimientos en este ámbito.
Requisitos
A profesionales que quieran aprender a liderar y gestionar con éxito proyectos de IoT vinculados a las áreas con mayor proyección y empleabilidad del futuro.
Temario completo de este curso
Módulo 1. Plataformas físicas para los sistemas de Internet de las Cosas (6 ECTS)
Introducción a la IoT. Arquitectura de los sistemas físicos de IoT. Sistemas embebidos, sensores, actuadores y comunicaciones.
• Comprender el concepto de Internet de las Cosas y sus principales dominios de aplicación: en el transporte (Smart Transport), ciudades (Smart Buildings and Smart Cities), la industria, la salud, etc.
• Comprender la arquitectura de una solución IoT. Comprender la funcionalidad de una plataforma IoT (IBM Watson IoT) para conectar dispositivos y trasformar los datos en información de valor.
• Comprender las principales características de los sensores y dispositivos hardware, distinguiendo aquellos más adecuados según las características del proyecto IoT.
• Comprender los diferentes estándares y protocolos de las capas de Acceso a la red, Internet y Aplicación, así como sus diferentes dominios de actuación, alcance, consumo de energía y coste."
Módulo 2. Plataformas de datos para los sistemas de Internet de las Cosas (6 ECTS)
Introducción a la gestión de activos. Análisis de Datos. Introducción a las bases de datos Cloudant.
• Aprender a establecer el flujo de datos en NODE-Red para una aplicación IoT de complejidad media.
• Aprender a realizar y depurar una programación básica en JavaScript."
Módulo 3. Plataformas de análisis y aprendizaje para los sistemas de Internet de las Cosas (6 ECTS)
Introducción al procesamiento de los datos usando técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial. Búsqueda de Patrones.
• Conocer los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial, Big Data y Machine Learning.
• Comprender la aplicación de las soluciones cognitivas en el marco del IoT.
• Aprender el uso básico de Python en las aplicaciones de Inteligencia Artificial.
• Aprender el uso básico de Jupyter Notebook.
• Conocer el ciclo de vida del dato en las aplicaciones cognitivas.
• Aprender a preprocesar los datos (limpieza, selección y agrupación) utilizando herramientas y bibliotecas Python.
• Conocer y aprender a usar herramientas para la visualización de los datos y la búsqueda de patrones."
Módulo 4. Desarrollo de proyectos de IoT (6 ECTS)
Análisis de tendencias y predicciones sobre la IoT. Casos de Uso. Desarrollo de proyectos utilizando la metodología Design Thinking. Herramienta Mural.
• Conocer las últimas tendencias de las aplicaciones de IoT.
• Aprender a aplicar la metodología Design Thinking en el marco de los proyectos IoT.
• Conocer las diferentes tecnologías y servicios que puede brindar una empresa especializa en IoT.
• Aprender a desarrollar un proyecto para una aplicación IoT.
• Diseñar la plataforma física para un proyecto IoT.
• Definir la plataforma de datos para un proyecto IoT.
• Definir la plataforma de aprendizaje y análisis de un proyecto IoT."
Módulo 5. Trabajo de Fin de Máster (6 ECTS)
Aprender a desarrollar proyectos de IoT de forma ágil.
• Plantear un proyecto de IoT que cubra una necesidad específica.
• Definir el proyecto utilizando la metodología Design Thinking.
• Desarrollar el diseño de las plataformas de datos, teniendo en cuenta la seguridad y privacidad de los datos.
• Desarrollar el diseño de la plataforma de aprendizaje y análisis.
• Integrar los desarrollos en un producto mínimo viable que satisfaga la necesidad inicialmente planteada.