Programa académico

Módulos y asignaturas

A: Internet de las cosas

(Obligatorio)

A1.- Instrumentación para IoT
- Tecnología de sensores para la toma de medidas
- Tipos de sensores y características
- Calibración de sensores
- Acondicionadores de la señal de sensores para su procesado, amplificación y filtrado
- Digitalización de señales analógicas
A2.- Protocolos y estándares
- MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
- AMQP (Advanced Message Queuing Protocol)
- OMA LIGHTWEIGHT M2M
- COAP (Constrained Application Protocol)
A3.- Souciones IoT
- Introducción al entorno de trabajo FIWARE
- Conectando Dispositivos
- Programación con IoT y Gestión de datos de contexto
- Visualización de datos y Business Intelligence

B: Infraestructuras y comunicaciones para IoT

(Obligatorio)

B1.- Infraestructuras de comunicación
- Comunicaciones inalámbricas: (Estándares WIFI, Bluetooth (BLE, iBeacons), Zigbee, NFC, etc)
- Redes core y acceso (IPv6, Redes móviles (2G, 3G, LTE, etc.) y Seguridad en IoT
- Sistemas de localización (GPS y Glonass)

C: Dispositivos para IoT

(Obligatorio)

C1.- Introducción a Electricidad y equipos electrónicos (3 créditos ECTS)
- Introducción a la Electricidad y Fórmulas básicas para el diseño de instalaciones Eléctricas
- Conceptos básicos de seguridad eléctrica
- Fundamentos de electrónica
- Sistemas de control electromecánico
C2.- Systems-on-a-chip
- Raspberry Pi (Arquitectura y componentes, Desarrollo Software y Conexión a FIWARE)
- Arduino (Arquitectura y componentes, Desarrollo Software y Conexión a FIWARE)
- Thinking Things (Arquitectura y componentes, Desarrollo Software y Conexión a FIWARE)

D: Aplicaciones IoT

(Obligatorio)

D1.- Aplicaciones IoT
- Delitos informáticos, caracteres y consecuencias
- Aplicación a la domótica y edificación inteligente (Domótica, Edificación inteligente)
- Aplicación a las ciudades inteligentes e introducción a las Smart city
- Aplicaciones empresariales (Logística y movilidad, Redes energéticas (smart grid) y fabricación)

E: Smart cities

(Obligatorio)

E1.- Conceptos y modelos
- Introducción a las smart cities. Modelos para conceptualizar la smart city
- Servicios en la smart city: movilidad, medio ambiente, seguridad, residuos, gobierno, etc
- Tecnologías básicas para la construcción de una smart city y ejemplos de aplicaciones sobre una plataforma smart city
E2.- Planificación en la ciudad y el ecosistema de innovación
- Planificación de Infraestructuras para la ciudad inteligente.
- Planificación urbana
- Modelado, simulación y optimización en la ciudad
- Estándares para smart cities
- Ejemplos de smart cities
- FIWARE Lab y el FIWARE Accelerate

F: Integración de sistemas y herramientas

(Obligatorio)

F1.- Integración de sistemas
- Sistemas distribuidos: introducción a las arquitecturas de procesamiento distribuido (en red), incluyendo sistemas orientados a servicio, sistemas multiagente y especialmente integración mediante interfaces RESTful.
- Aspectos avanzados de FIWARE Context Broker: publicación de datos de contexto, gestión de fuentes de contexto, metadatos, operaciones geográficas, etc.
F2.- Herramientas
- Sistemas de información geográfica e infraestructuras de datos espaciales
- Conceptos básicos (proyecciones, sistemas de coordenadas)
- Estándares OGC
- Herramientas open source
- Herramientas Complex Event Processing para gestión de situaciones en tiempo real en la ciudad
- Tecnologías FIWARE y open source
- Introducción a las Redes sociales
- Análisis de la información de redes sociales
F3.- Herramientas avanzadas
- Aplicaciones de medida: análisis y modificación de flujos de media (video) para el desarrollo de aplicaciones smart city a partir de cámaras y grabaciones en la ciudad
- Herramientas de visualización avanzada, incluyendo visualizaciones 3D en la ciudad

G: Ciencias de datos

(Obligatorio)

G1.- Gestión y análisis de datos
- Almacenamiento y manipulación de datos: bases de datos NoSQL frente a SQL
- Bases de datos open source más habituales y criterios de elección
- Modelado estadístico de datos
- Reconocimiento de patrones
- Machine learning: aprendizaje supervisado y no supervisado, optimización
- Big Data
- Paradigma Map & Reduce
- Aplicación con FIWARE y ecosistema Hadoop
G2.- Visualización de datos
- Introducción a la visualización de datos: tipos de datos, dimensionalidad y codificación visual
- Nociones sobre la percepción visual
- Herramientas de visualización
- Frameworks (Ducksboard, CartoDB) y herramientas de desarrollo (d3.js)
G3.- Datos abiertos
- Introducción a los datos abiertos y la transparencia
- Formatos de datos
- Linked Data
- Herramientas de preparación de datos abiertos
- Legislación
- Publicación y utilización de datos abiertos en FIWARE
- CKAN y Orion Context Broker

H: Edificios Inteligentes

(Obligatorio)

H1.- Edificios inteligentes
- ¿Qué es un edificio inteligente?
- Normativa aplicable a edificios inteligentes. Hogar Digital
- Tecnologías actuales para edificios inteligentes.
- Inmótica en el entorno de Internet de las Cosas.
- KNX-IoT
- IZoT Platform