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MASTER EN INTERNET DE LAS COSAS & DATA SCIENCE

Máster en Internet de las Cosas & Data Science

Máster en Internet de las Cosas & Data Science

MIOTI

  • Lugar/Modalidad:

    At Home

  • Duración:

    10 Meses / 440 Horas

  • Fechas:

    Septiembre 2025


Descripción

Aprenderás desde la sensórica hasta las últimas técnicas de Data Science

El Máster en Internet de las Cosas & Data Science está compuesto por dos programas:

Domina el ciclo completo de los datos.

Con el Máster en Data Science & Big Data aprenderás las bases de la ciencia de los datos, desde el pre-procesamiento de los datos hasta los principales algoritmos de analítica predictiva . En esta formación te proporcionaremos las bases de Estadística y Python necesarias para poder trabajar con datos.

En el Máster en Internet de las Cosas aprenderás desde el sensor a las comunicaciones, pasando por las plataformas de IoT, además de conocer las técnicas de prototipado más habituales. También se introducirán conceptos fundamentales sobre Blockchain, ciberseguridad y nuevos modelos de negocio.

¿Por qué IoT & Data Science?

- Data Scientist es la demanda de trabajo número 1 en el mayor portal de empleo especializado y seguirá en esa posición en los próximos años.

Fuente: Glassdoor.

- El 91,5% de las empresas europeas considera que adoptar soluciones de IoT es fundamental para el éxito empresarial

Fuente: Microsoft.

Bolsa de Empleo y Salidas profesionales

Algunas de las salidas profesionales que estarán a tu alcance:

- IoT Cloud Developer

- Data Scientist

- Deep Learning Expert

- Business Analyst

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Temario Máster en Internet de las Cosas & Data Science 2024

Módulo 1: Máster en Data Science & Big Data

- Data Science Fundamentals: Introducción a data science. Presentación del marco de referencia general.

= Statistics for Data Science: Repaso de los fundamentos de estadística necesarios para dominar la ciencia de los datos.

= Data Science with Python: Python como framework del especialista de data science. Desarrollo de notebook, uso de pandas, numpy, matplotlib. Procesamiento de datos de fuentes estructuradas (CSV, REST, HSQL, Logs) y no estructuradas (Web, Spark, Cassandra).

= Big Data Fundamentals: Visión general de los conceptos fundamentales de las soluciones Big Data. Se repasarán arquitecturas de referencia y modelos de adopción con las principales tecnologías actuales incluyendo procesos de ingesta, análisis y visualización de datos en tiempo real.

= Data Pre-processing: ¿Cómo pre-procesar adecuadamente los datos?. Aplicación de filtros, anonimización de datos, selección de atributos, sampling y reducción de dimensionalidad.

= Data Visualization: ¿Cómo visualizar diferentes tipos de datos? ¿Qué técnicas utilizar?

= Advanced Data Processing: Tratamiento de fuentes de datos (ETL/ELT). Arquitecturas de procesamiento en batch, streaming. Bases de datos (estructuradas y no estructuradas).

= Predictive Analytics: Introducción al análisis de series temporales, revisión de los mejores algoritmos disponibles. Desarrollo de casos de uso de detección de anomalías y predicción de series.

= Machine Learning I: Introducción a los problemas de clasificación y clusterización. ¿Cómo evaluar los resultados? ¿Cómo construir los datasets? Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.

= Entrepreneurship I: Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en Data Science.

= Final Project: Creación de tu proyecto en grupo de IOT con uso de datos recogidos aplicado a la temática de tu interés o proporcionada por una de nuestras empresas colaboradoras.

Módulo 2: Máster en Internet de las Cosas

- The Things Foundations: Repaso de todos los elementos que van desde el sensor a las comunicaciones, pasando por las plataformas de IoT.

- Prototyping: Introducción a los principales elementos (sensores, placas, microcontroladores) que permiten la construcción de Smart connected objects. Conocer las técnicas de desarrollo de prototipos más habituales. Revisión de los principales algoritmos y su aplicación.

- Platforms: Introducción a los conceptos fundamentales sobre Plataformas IoT, razonando, a partir de los requerimientos típicos de un proyecto, sobre la necesidad de una plataforma IoT.

- Ecosystem Foundations: Revisión de metamodelos y casos de uso para diferentes industrias y tipologías de empresas.

- Smart Cities: Introducción a los conceptos fundamentales de las soluciones de ciudades conectadas.

- Industrial IoT: Introducción a los conceptos fundamentales de la digitalización industrial por medio de las técnicas y la infraestructura propias de Internet.

- Smart Health: Introducción a los conceptos fundamentales de la automatización en el sector salud por medio de técnicas relacionadas con la conectividad de los objetos con las redes de datos.

- Smart Home: Introducción a los conceptos fundamentales de la automatización doméstica por medio de técnicas relacionadas con la conectividad de los objetos con las redes de datos.

- 3D Printing: El objetivo de esta asignatura es familiarizarse con los procesos de fabricación digital, en particular la técnica de impresión 3D.

- Security for IoT: El objetivo de la asignatura es introducir los conceptos fundamentales de la seguridad en los sistemas de información y concretamente su aplicación práctica en los entornos IoT.

- Communications: El objetivo de la asignatura es entender las diferentes tecnologías de comunicaciones y protocolos existentes en el entorno IoT, sus pros, sus contras y ser capaz de decidir cuál o qué combinación puede ser la más apropiada para un caso de uso concreto.

- Blockchain: Introducción al mundo del Blockchain.

- IoT Project Management: El objetivo de esta asignatura es conocer las fases de desarrollo e implementación de proyectos, identificar aquellos elementos a tener en cuenta para facilitar la ejecución minimizando las incidencias previsibles que se encuentran en este tipo de proyectos.

- Entrepreneurship II: Discusión y descubrimiento de nuevos modelos de negocio basados en IoT.

- Final Project: Diseño de tu empresa de IoT. La temática podrá ser propuesta por el estudiante en grupos de 3 a 4 integrantes máximo.

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