Master en IOT Aplicado: Internet de las Cosas e Industria Digital + 60 Créditos ECTS
practicas
Prácticas Garantizadas
convocatoria
Convocatoria Abierta
modalidad
Online
duracion
1500 H
creditos ects
Créditos
60 ECTS
precio
1970 EUR 1576 EUR
practicas
Prácticas
Garantizadas
convocatoria
Convocatoria
Abierta
Las acciones formativas de INESEM tienen modalidad online
Modalidad
Online
Duración de las acciones formativas de INESEM
Duración
1500 H
Créditos de las acciones formativas de INESEM
Créditos
60 ECTS
BECA 20 %
Precio: 1970 EUR AHORA: 1576 EUR
Hasta el 27/01/2022
¡Puedes fraccionar tus pagos cómodamente!

Cuota

1576 €
350 €/primer mes
Resto de plazos: 1226 €/mes

Presentación

El Internet de las Cosas (IoT), muy orientado a la interconectividad e intercambio de datos mediante sensores, API's, etc., es uno de los principales motivos del imparable desarrollo de la Industria 4.0. Este Master en IOT Aplicado e Industria Digital te ofrece una completa formación con la que estarás capacitado para administrar infraestructuras y comunicaciones en ecosistemas IOT, Smart Cities y Smart Buildings.

Universidad:
Universidad Católica de Ávila
plan de estudios

Para qué te prepara

El Master en IOT Aplicado e Industria Digital te prepara para que seas capaz de programar chatbots mediante procesamiento de lenguaje natural y crear modelos de visión artificial. Además verás qué tecnologías se aplican al Internet de las Cosas y cómo gestionar la ciberseguridad en dispositivos IoT y en la industria 4.0.Requisitos generales de acceso:a) Estar en posesión de un título universitario español. b) Estar en posesión de un título extranjero que esté homologado a un título universitario oficial español. c) Estar en posesión de un título extranjero no homologado pero que pueda estimarse de nivel equivalente a un título universitario oficial español.d) Profesionales de reconocida y acreditada experiencia laboral y/o profesional, siempre que dicha experiencia esté relacionada con las competencias inherentes al título de Máster. 
No se estableces requisitos específicos


Objetivos
  • Descubrir las posibilidades que ofrece el Internet de las Cosas y sus principales aplicaciones.
  • Realizar gemelos digitales (Digital Twins) con los que poder simular entornos reales.
  • Conocer y administrar las diferentes infraestructuras IoT.
  • Descubrir qué tecnologías se aplican para el desarrollo de la industria 4.0.
  • Desarrollar modelos de visión artificial gracias a la librería Open CV de Python.
  • Gestionar y administrar Smart Cities y Smart buildings.
  • Aplicar las medidas de ciberseguridad oportunas en dispositivos IoT y en la industria 4.0.

A quién va dirigido

El Master en IoT aplicado: Internet de las Cosas e Industria Digital está dirigido a profesionales y estudiantes del sector informático o industrial que deseen adaptarse a la nueva revolución industrial, la industria 4.0 a través de las inmensas posibilidades que ofrece el Internet de las Cosas (IoT). Si eres un apasionado de las nuevas tecnologías este es tu máster.


Salidas Profesionales

Gracias a la realización de este Master en IoT aplicado: Internet de las Cosas e Industria Digital podrás gestionar cualquier ecosistema IoT para adaptarse a la industria 4.0. Optarás a puestos tan importantes como IoT Engineer, Programador de modelos de visión artificial, Lider de proyectos en industrias 4.0 o Experto en gestión de ciberseguridad de ecosistemas IoT.

temario

  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
  2. Características CPS
  3. Componentes CPS
  4. Ejemplos de uso
  5. Retos y líneas de trabajo futuras
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa
  1. La visión artificial: definiciones y aspectos principales
  1. Ópticas
  2. Iluminación
  3. Cámaras
  4. Sistemas 3D
  5. Sensores
  6. Equipos compactos
  7. Metodologías para la selección del hardware
  1. Algoritmos
  2. Software
  3. Segmentación e interpretación de imágenes
  4. Metodologías para la selección del software
  1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
  2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. Introducción a Python
  2. ¿Qué necesitas?
  3. Librerías para el análisis de datos en Python
  4. PLN en Python con la librería NLTK
  5. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  1. Introducción a la Inteligencia artificial
  2. El Test de Turing
  3. Agentes Inteligentes
  4. Aplicaciones de la inteligencia artificial
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel
  1. ¿Qué es un sistema embebido?
  2. Hardware
  3. Software
  4. Funcionamiento de los sistemas embebidos
  5. Ciclo de vida de desarrollo de software integrado
  1. Sensores para IoT
  2. Sensores de temperatura
  3. Sensor de proximidad
  4. Sensor de presión
  5. Sensor de calidad del agua
  6. Sensor químico
  7. Sensor de gas
  8. Sensor de humo
  9. Sensores IR (infrarojos)
  10. Sensores de nivel
  11. Sensores de imagen
  12. Sensores de detección de movimiento
  13. Sensores de acelerómetro
  14. Sensores de giroscopio
  15. Sensores de humedad
  16. Sensores ópticos
  1. Arquitectura IoT
  2. Capas de la arquitectura IoT
  3. Tipos de redes IoT
  4. Seguridad en redes IoT
  1. Tecnología inalámbrica para IoT
  2. 2G/3G/4G/5G Móvil
  3. 802.15.4
  4. 6LoWPAN Direcciones Nodos
  5. Bluetooth
  6. LoRaWan
  7. LTE Cat 0/1
  8. NB-IoT
  9. SIGFOX
  10. Weightless
  11. Wi-Fi
  12. WirelessHART
  13. Zigbee
  14. Z-Wave
  1. Diseño lógico de IoT
  2. Bloques funcionales de IoT
  3. Modelos de comunicación de IoT y relación
  4. Modelos de comunicación de IoT y arquitectura
  5. API de comunicación de IoT
  1. Aplicación de IoT
  2. Agricultura inteligente
  3. Vehículos inteligentes
  4. Hogar inteligente
  5. Control inteligente de la contaminación
  6. Smart Healthcare
  7. Ciudades Inteligentes
  8. Smart Retail
  9. Business Analytics
  10. Wearables
  11. Automatización industrial
  12. Ejemplo de aplicación
  13. Principales aplicaciones de IoT
  1. Domótica
  2. Edificios inteligentes
  3. Diferencias entre Smart Home y Smart Building
  1. Sistemas de automatización y control de edificios
  2. Funciones principales de BACS
  3. Funcionamiento de BACS
  4. Origen de BACS
  5. Desarrollo de BACS
  6. Tendencias de BACS
  7. Mercado de BACS
  1. Concepto de ciudad inteligente
  2. Gobernanza y crecimiento
  3. Desarrollo urbano e infraestructura
  4. Medio ambiente y recursos naturales
  5. Sociedad y comunidad
  6. Opciones de futuro
  1. Planificación de ciudades inteligentes
  2. Marco del ecosistema de Smart City
  3. Proceso de construcción
  1. Concepto de seguridad TIC
  2. Tipos de seguridad TIC
  3. Aplicaciones seguras en Cloud
  4. Plataformas de administración de la movilidad empresarial (EMM)
  5. Redes WiFi seguras
  6. Caso de uso: Seguridad TIC en un sistema de gestión documental
  1. Buenas prácticas de seguridad móvil
  2. Protección de ataques en entornos de red móv
  1. Inteligencia Artificial
  2. Tipos de inteligencia artificial
  3. Impacto de la Inteligencia Artificial en la ciberseguridad
  1. Contexto Internet de las Cosas (IoT)
  2. ¿Qué es IoT?
  3. Elementos que componen el ecosistema IoT
  4. Arquitectura IoT
  5. Dispositivos y elementos empleados
  6. Ejemplos de uso
  7. Retos y líneas de trabajo futuras
  8. Vulnerabilidades de IoT
  9. Necesidades de seguridad específicas de IoT
  1. Industria 4.0
  2. Necesidades en ciberseguridad en la Industria 4.0

metodología

claustro

Claustro de Profesores Especializado

Realizará un seguimiento personalizado del aprendizaje del alumno.

campus virtual

Campus virtual

Acceso ilimitado desde cualquier dispositivo 24 horas al día los 7 días de la semana al Entorno Personal de Aprendizaje.

materiales didácticos

Materiales didácticos

Apoyo al alumno durante su formación.

material adicional

Material Adicional

Proporcionado por los profesores para profundizar en cuestiones indicadas por el alumno.

Centro de atención al estudiante (CAE)

Centro de atención al estudiante (CAE)

Asesoramiento al alumno antes, durante, y después de su formación con un teléfono directo con el claustro docente 958 050 242.

inesem emplea

INESEM emplea

Programa destinado a mejorar la empleabilidad de nuestros alumnos mediante orientación profesional de carrera y gestión de empleo y prácticas profesionales.

comunidad

Comunidad

Formada por todos los alumnos de INESEM Business School para debatir y compartir conocimiento.

revista digital

Revista Digital INESEM

Punto de encuentro de profesionales y alumnos con el que podrás comenzar tu aprendizaje colaborativo.

masterclass

Master Class INESEM

Aprende con los mejores profesionales enseñando en abierto. Únete, aprende y disfruta.

Clases online

Clases online

Podrás continuar tu formación y seguir desarrollando tu perfil profesional con horarios flexibles y desde la comodidad de tu casa.

Entre el material entregado en este curso se adjunta un documento llamado Guía del Alumno dónde aparece un horario de tutorías telefónicas y una dirección de e-mail dónde podrá enviar sus consultas, dudas y ejercicios. Además recibirá los materiales didácticos que incluye el curso para poder consultarlos en cualquier momento y conservarlos una vez finalizado el mismo.La metodología a seguir es ir avanzando a lo largo del itinerario de aprendizaje online, que cuenta con una serie de temas y ejercicios. Para su evaluación, el alumno/a deberá completar todos los ejercicios propuestos en el curso. La titulación será remitida al alumno/a por correo una vez se haya comprobado que ha completado el itinerario de aprendizaje satisfactoriamente.

becas

Becas y financiación

Hemos diseñado un Plan de Becas para facilitar aún más el acceso a nuestra formación junto con una flexibilidad económica. Alcanzar tus objetivos profesionales e impulsar tu carrera profesional será más fácil gracias a los planes de Inesem.

Si aún tienes dudas solicita ahora información para beneficiarte de nuestras becas y financiación.

20% Beca Antiguos Alumnos

Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método INESEM, ofrecemos una beca del 20% a todos aquellos que hayan cursado alguna de nuestras acciones formativas en el pasado.

20% Beca Desempleo

Para los que atraviesan un periodo de inactividad laboral y decidan que es el momento idóneo para invertir en la mejora de sus posibilidades futuras.

15% Beca Emprende

Una beca en consonancia con nuestra apuesta por el fomento del emprendimiento y capacitación de los profesionales que se hayan aventurado en su propia iniciativa empresarial.

15% Beca Amigo

La beca amigo surge como agradecimiento a todos aquellos alumnos que nos recomiendan a amigos y familiares. Por tanto si vienes con un amigo o familiar podrás contar con una beca de 15%.

Financiación 100% sin intereses

Información sobre becas Becas aplicables sólamente tras la recepción de la documentación necesaria en el Departamento de Asesoramiento Académico. Más información en el 958 050 205 o vía email en formacion@inesem.es

Información sobre becas * Becas no acumulables entre sí.

Información sobre becas * Becas aplicables a acciones formativas publicadas en inesem.es

Información sobre becas * Becas no aplicables a formación programada.

titulación

Título Propio de la Universidad Católica de Ávila con 60 Créditos ECTS
Titulación:
Universidad Católica de Ávila

claustro

Claustro de profesores:
Rafael
Rafael Marín

Ingeniero técnico en Informática de Sistemas por la UGR. Cuenta con más de 5 años de experiencia y vocación en el ámbito de las tecnologías TIC y la programación de aplicaciones informáticas. Especializado en data science, big data y business intelligence y apasionado por la Inteligencia Artificial. 

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Daniel
Daniel Rodriguez

Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas, analista programador de aplicaciones web usando la plataforma de desarrollo ASP‎.‎NET con C‎# así también como desarrollo de aplicaciones usando PHP. Experto en bases de datos SQL Server y MySql y conexión con aplicaciónes web mediante ORM como NHibernate y Entity Framework además del uso de  ADO.net.  Actualmente jefe de proyecto en Innoforma Elearning Technologies.

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Bibiana
Bibiana Moreno Leyva

CEO de EducaLMS, proyecto de innovación educativa. Técnica superior en desarrollo de aplicaciones informáticas. Cuenta con más de seis años de experiencia profesional en la coordinación de análisis de aplicaciones multiplataforma y cinco años en desarrollo de aplicaciones web con distintas infraestructuras.

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Isaías
Isaías Aranda Cano

Especialista en ciberseguridad y en gestión de servicios de tecnologías de la información certificado en ITIL V3. Mas de 10 años de experiencia en tecnologías Open Source. Administrador de sistemas y responsable de TI, apasionado de las tecnologías abiertas y el software libre en infraestructuras de alta demanda. Grado superior en administración de sistemas informáticos.

Leer más
Francisco Antonio
Francisco Antonio Navarro Matarín

Técnico Superior en PRL y Director de Seguridad habilitado por el Ministerio del Interior. Máster en Dirección y Gestión de Proyectos. Cuenta con una dilatada experiencia profesional en el sector de la Seguridad y Salud Laboral y en Sistemas de Gestión Empresarial (Calidad, PRL, Medioambiente, RSC, Seguridad Privada). En los últimos ocho años está centrado en la formación y capacitación de profesionales en el ámbito empresarial.

Leer más
Víctor
Víctor Acosta Gómez

Ingeniero superior en desarrollo de aplicaciones informáticas por la Universidad de Granada. Cuenta con más de 25 años de experiencia en ciberseguridad y desarrollando proyectos de aplicaciones web e industriales de trazabilidad. Tiene amplia experiencia en formación ocupacional y profesional tanto presencial como elearning, colaborando como docentes en varias universidades.

Leer más
Daniel
Daniel Cabrera

Experto en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002. Cuenta con más de 10 años de experiencia en Administrador de Sistemas y responsable de TI, apasionado de las tecnologías abiertas y el software libre, especialista en infraestructuras de alta demanda y disponibilidad. Licenciado en Ciencias Físicas por la Universidad Autónoma de Madrid.

Leer más
Juan Antonio
Juan Antonio Cortés Ibáñez
Graduado en Ingeniería Informática por la UGR con Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores por la UGR. Doctorando en tecnologías de la información por la UGR. Cuenta con amplia experiencia en científico de datos en el Repsol Technology Lab y en el sector de la docencia.Leer más
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