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Opiniones de nuestros alumnos

Media de opiniones en los Cursos y Master online de Euroinnova

Nuestros alumnos opinan sobre: Máster en Internet de las Cosas (IOT) + 60 Créditos ECTS

4,6
Valoración del curso
100%
Lo recomiendan
4,9
Valoración del claustro

Victor Sanchez

BOGOTÁ

Opinión sobre Máster en Internet de las Cosas (IOT) + 60 Créditos ECTS

Victor Sanchez, ¿qué te hizo decidirte por nuestro Master Online?

Me gusto el temario, se profundizó mucho en el tema.

Victor Sanchez, ¿qué has aprendido en el Master Online?

La forma de aprendizaje, ya que el curso ofrece mucho conocimiento del tema y puedo acceder a cualquier hora y en cualquier lugar.

Victor Sanchez, ¿qué es lo que más te ha gustado de este Master Online?

Conocer muchas más formas y técnicas para poner en práctica a la hora de asistir un evento.

Victor Sanchez, ¿qué has echado en falta del Master Online?

Excelente.

Guillermo Velasco

CUENCA

Opinión sobre Máster en Internet de las Cosas (IOT) + 60 Créditos ECTS

Muy bien todo. El tema sobre la seguridad TIC es muy interesante. Lo recomiendo 100%

Esther Rodriguez

CÁDIZ

Opinión sobre Máster en Internet de las Cosas (IOT) + 60 Créditos ECTS

Estoy especialmente contenta con el Máster Internet de las Cosas Online porque el temario es muy completo y los contenidos están actualizados. Además, es sencillo de entender y no se hace pesado de leer. La plataforma también funciona muy bien y los tutores son muy majos. Un 10.

Cesar Pastor

TERUEL

Opinión sobre Máster en Internet de las Cosas (IOT) + 60 Créditos ECTS

Estoy muy contenta de haber realizado el Máster Internet de las Cosas Online con Euroinnova. Los mejor sin duda es la atención por parte tanto de los tutores como del servicio de atención al cliente. El precio y las facilidades de pago son un plus. Repetiré seguro.

Jose Angel Hidalgo

BURGOS

Opinión sobre Máster en Internet de las Cosas (IOT) + 60 Créditos ECTS

Los contenidos del Máster Internet de las Cosas Online son bastante completos y muy útiles. Ponen muchas facilidades de pago y el precio está genial. Lo que más me ha gustado ha sido el tema sobre el concepto de Smart City. Volveré a matricularme con Euroinnova.

Sofia Prieto

VALLADOLID

Opinión sobre Máster en Internet de las Cosas (IOT) + 60 Créditos ECTS

Buscaba un máster que me permitiera profundizar en el tema del Internet de las Cosas y elegí éste de Euroinnova porque el precio se ajustaba a mi presupuesto. Además, al ser online es más fácil compaginarlo con el trabajo. El temario es, además, bastante completo y muy currado.
* Todas las opiniones sobre Máster en Internet de las Cosas (IOT) + 60 Créditos ECTS, aquí recopiladas, han sido rellenadas de forma voluntaria por nuestros alumnos, a través de un formulario que se adjunta a todos ellos, junto a los materiales, o al finalizar su curso en nuestro campus Online, en el que se les invita a dejarnos sus impresiones acerca de la formación cursada.

Plan de estudios de Master internet de cosas online

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Resumen salidas profesionales
de Master internet de cosas online
En la actualidad, el Internet de las Cosas (IoT) se ha convertido en una tecnología disruptiva que está revolucionando diversos sectores. Nuestro Master en Internet de las Cosas (IoT) se encuentra a la vanguardia de esta transformación digital, ofreciendo una formación integral y especializada en las tecnologías asociadas al IoT, abordando temáticas relevantes como Internet of Behaviors (IoB), Digital Twins, Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), Visión Artificial en Industria 4.0 con Python y OpenCV, tecnologías aplicadas al IoT, Smart Buildings y Smart Cities, y Seguridad en IoT. Los participantes adquirirán conocimientos sólidos y habilidades prácticas en el diseño, implementación y gestión de soluciones de IoT.
Objetivos
de Master internet de cosas online

- Comprender los fundamentos y conceptos clave del Internet de las Cosas.
- Aplicar tecnologías de IoT para crear soluciones innovadoras en diferentes sectores.
- Dominar el uso de Digital Twins para la simulación y gestión de sistemas físicos.
- Utilizar técnicas de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning en proyectos de IoT.
- Implementar sistemas de visión artificial en el contexto de la Industria 4.0.
- Aplicar tecnologías de IoT en la construcción de edificios inteligentes y ciudades inteligentes.
- Garantizar la seguridad y privacidad en proyectos y soluciones de IoT.
Salidas profesionales
de Master internet de cosas online
Las salidas profesionales de este Master en Internet de las Cosas (IoT) son consultor en IoT, arquitecto de soluciones de IoT, desarrollador de aplicaciones IoT, analista de datos IoT, especialista en seguridad en IoT, o gerente de proyectos IoT. Además, tendrás la posibilidad de emprender tu propio negocio ofreciendo servicios de consultoría o gestión de proyectos.
Para qué te prepara
el Master internet de cosas online
Este Master en Internet de las Cosas (IoT) te prepara para ser un experto en el campo del Internet de las Cosas, dotándote de los conocimientos necesarios para diseñar, implementar y gestionar soluciones de IoT. Te brinda las herramientas para innovar en diferentes sectores, aprovechando las tecnologías más avanzadas. Desarrollarás una comprensión sólida de los fundamentos del IoT y aprenderás a aplicar tecnologías aplicadas al IoT.
A quién va dirigido
el Master internet de cosas online
Este Master en Internet de las Cosas (IoT) está dirigido a profesionales del ámbito tecnológico, ingenieros, desarrolladores de software, analistas de datos, emprendedores y cualquier persona interesada en adquirir conocimientos y habilidades en el campo del IoT. No se requieren conocimientos previos en IoT, aunque se recomienda tener una base en información y comunicación.
Metodología
de Master internet de cosas online
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. 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.
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Master internet de cosas online

MÓDULO 1. INTERNET DE LAS COSAS (IOT)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTERNET DE LAS COSAS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TECNOLOGÍAS APLICADAS A INTERNET DE LAS COSAS
  1. La relación entre M2M e IoT
  2. IoT y Smart Cities
  3. Los sistemas inteligentes de transporte
  4. Smart Home
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DISPOSITIVOS Y APLICACIONES IOT
  1. Dispositivos e IoT
  2. Interfaces
  3. Impresión 3D
UNIDAD DIDÁCTICA 4. SEGURIDAD EN IOT
  1. La seguridad TIC
  2. Tipos de seguridad TIC
  3. Vulnerabilidades de IoT
  4. Necesidades de seguridad específicas de IoT
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS ENERGÉTICOS BASADOS EN IOT
  1. La importancia de la eficiencia energética
  2. Las fuentes de consumo
  3. IoT como gran aliado de las energías renovables
  4. Microrredes
UNIDAD DIDÁCTICA 6. SISTEMAS CIBERFÍSICOS
  1. Contexto Sistemas Ciberfísicos (CPS)
  2. Características CPS
  3. Componentes CPS
  4. Ejemplos de uso
  5. Retos y líneas futuras
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTERNET DE LAS COSAS CON ARDUINO
  1. Introducción a Arduino
  2. Características
  3. Objetivos
  4. Una vuelta por el pasado
  5. El microcontrolador
  6. Componentes hardware

MÓDULO 2. INTRODUCCIÓN A INTERNET OF BEHAVIORS (IOB)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTO DE INTERNET OF BEHAVIORS (IOB). RELACIÓN CON IOT, IA, BIG DATA, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING
  1. Introducción al IOB
  2. Beneficios de IoB
  3. Internet de las Cosas (IoT)
  4. Deep Learning
  5. Machine Learning
  6. IA
  7. Big Data
  8. Selección de datos de IoB
UNIDAD DIDÁCTICA 2. HISTORIA DE IOB: DESDE EL PRIMER SENSOR HASTA LA VIGILANCIA MASIVA
  1. Orígenes de Internet
  2. Productos de IoB en uso o en desarrollo
  3. Potenciales beneficios de IoB
  4. Problemas de IoB
  5. El futuro del IoB
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ÁMBITOS Y MERCADOS DE APLICACIÓN DEL IOB: SALUD, SEGURIDAD, PUBLICIDAD, SEGUROS, INDUSTRIAS,…
  1. Recopilación de datos y análisis del comportamiento
  2. Uso de IoB en varios sectores
  3. IoB para satisfacer las necesidades de los clientes
  4. Estrategias de IoB
  5. Atributos de calidad relacionados con IoB
  6. Pasos de trabajo con IoB
  7. Aplicaciones de IoB
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TIPOS DE SENSORES PARA IOB: RFID, CÓDIGOS QR, TARJETAS,…
  1. Funcionalidades de los sensores IoB
  2. Red de sensores inalámbricos
  3. RFID
  4. Códigos QR
  5. Tarjetas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. ÉTICA DEL IOB: BENEFICIOS Y DAÑOS SOCIOCULTURALES
  1. Ética de la sociedad de información
  2. Políticas de ética corporativa
  3. Estudios de caso
  4. Influencia en el comportamiento del consumidor
  5. Riesgos morales de la nueva tecnología
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LEGISLACIÓN ACERCA DEL IOB. RGPD / CNIL
  1. Legislación acerca del IoB
  2. Protección de datos
  3. RGPD
  4. Responsabilidad de tratamiento de datos personales
  5. Reglas de privacidad de datos
  6. CNIL
  7. Consentimiento y control del usuario

MÓDULO 3. DIGITAL TWINS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A DIGITAL TWINS
  1. ¿Qué es Digital Twins?
  2. Campos de aplicación de Digital Twins
  3. Uso de la inteligencia artificial y el Machine Learning en Digital Twins
  4. Digital Twins como herramienta en la producción
  5. Monitorización del gemelo digital en la toma de decisiones
  6. Comunicación entre Sistema real y Digital Twin
  7. Optimización del matenimiento con Digital Twins
UNIDAD DIDÁCTICA 2. SIMULACIÓN DE PRODUCCIÓN DE FABRICACIÓN MECÁNICA
  1. Concepto, clasificación y aplicaciones
  2. Gestión del reloj en la simulación discreta
  3. Simulación aleatoria, obtención de muestras y análisis de resultados
  4. Introducción a los lenguajes de simulación
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CONTEXTO DE LA INGENIERÍA SIMULTANEA Y CICLO DE VIDA DEL PRODUCTO
  1. Antecedentes y surgimiento de las técnicas de ingeniería simultanea
  2. Control de la producción desde el diseño
  3. Diseño para seis sigma DFSS
  4. Definición y tendencias de la Ingeniería Concurrente
  5. Ingeniería convencional VS ingeniería concurrente
  6. Fundamentos y elementos comunes las herramientas de la ingeniería concurrente: las T´s
  7. Ciclo de vida del producto
  8. Herramientas “Disign for X”
  9. Ejemplos de aplicación de la ingeniería simultanea
UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTEGRACIÓN DE LA INGENIERÍA CONCURRENTE CON EL SISTEMA DE GESTIÓN DE CALIDAD
  1. Paralelismos entre calidad e ingeniería simultánea
  2. Herramientas de mejora de la calidad
  3. El aseguramiento de la calidad: la ISO y PDCA
  4. La gestión de la calidad total: EFQM
  5. Diagrama Causa-Efecto
  6. Diagrama de Pareto
  7. Círculos de Control de Calidad
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FUNDAMENTOS DE SISTEMAS DE CONTROL Y SUPERVISIÓN DE PROCESOS: SCADA Y HMI
  1. Contexto evolutivo de los sistemas de visualización
  2. Sistemas avanzados de organización industrial: ERP y MES
  3. Consideraciones previas de supervisión y control
  4. El concepto de “tiempo real” en un SCADA
  5. Conceptos relacionados con SCADA
  6. Definición y características del sistemas de control distribuido
  7. Sistemas SCADA frente a DCS
  8. Viabilidad técnico económica de un sistema SCADA
  9. Mercado actual de desarrolladores SCADA
  10. PC industriales y tarjetas de expansión
  11. Pantallas de operador HMI
  12. Características de una pantalla HMI
  13. Software para programación de pantallas HMI
  14. Dispositivos tablet PC
UNIDAD DIDÁCTICA 6. BUSES Y REDES INDUSTRIALES. CONCEPTOS INICIALES
  1. Buses de campo: aplicación y fundamentos
  2. Evaluación de los buses industriales
  3. Diferencias entre cableado convencional y cableado con Bus
  4. Selección de un bus de campo
  5. Funcionamiento y arquitectura de nodos y repetidores
  6. Conectores normalizados
  7. Normalización
  8. Comunicaciones industriales aplicadas a instalaciones en Domótica e Inmótica
  9. Buses propietarios y buses abiertos
  10. Tendencias
  11. Gestión de redes
UNIDAD DIDÁCTICA 7. FUNCIONAMIENTO Y APLICACIÓN DE LOS PRINCIPALES BUSES INDUSTRIALES
  1. Clasificación de los buses
  2. AS-i (Actuator/Sensor Interface)
  3. DeviceNet
  4. CANopen (Control Area Network Open)
  5. SDS (Smart Distributed System)
  6. InterBus
  7. WorldFIP (World Factory Instrumentation Protocol)
  8. HART (Highway Addressable Remote Transducer)
  9. P-Net
  10. BITBUS
  11. ARCNet
  12. CONTROLNET
  13. PROFIBUS (PROcess FIeld BUS)
  14. FIELDBUS FOUNDATION
  15. MODBUS
  16. ETHERNET INDUSTRIAL
UNIDAD DIDÁCTICA 8. GMAO - GESTIÓN DEL MANTENIMIENTO ASISTIDO POR ORDENADOR
  1. Que es GMAO
  2. Que es CMMS - GMAC
  3. Ventajas de utilizar Programas GMAO - Software GMAO
  4. Los mejores Programas GMAO - Software GMAO
  5. Módulos de un GMAOComo elegir un Programa GMAO - Software GMAOSoftware de mantenimiento gratuito PMX-PRO

MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), MACHINE LEARNING (ML) Y DEEP LEARNING (DL)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Tipos de inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 5. SISTEMAS EXPERTOS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 6. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN AL MACHINE LEARNING
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 8. EXTRACCIÓN DE ESTRUCTURA DE LOS DATOS: CLUSTERING
  1. Introducción
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 9. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
UNIDAD DIDÁCTICA 10. CLASIFICACIÓN
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 11. REDES NEURONALES Y DEEP LEARNING
  1. Componentes
  2. Aprendizaje
UNIDAD DIDÁCTICA 12. SISTEMAS DE ELECCIÓN
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
UNIDAD DIDÁCTICA 13. DEEP LEARNING CON PYTHON, KERAS Y TENSORFLOW
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
UNIDAD DIDÁCTICA 14. SISTEMAS NEURONALES
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
UNIDAD DIDÁCTICA 15. REDES DE UNA SOLA CAPA
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
UNIDAD DIDÁCTICA 16. REDES MULTICAPA
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
UNIDAD DIDÁCTICA 17. ESTRATEGIAS DE APRENDIZAJE
  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

MÓDULO 5. VISIÓN ARTIFICIAL EN INDUSTRIA 4.0 CON PYTHON Y OPENCV

UNIDAD DIDÁCTICA 1. LA VISIÓN ARTIFICIAL: DEFINICIÓN Y ASPECTOS PRINCIPALES
  1. La visión artificial: definiciones y aspectos principales
UNIDAD DIDÁCTICA 2. COMPONENTES DE UN SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL
  1. Ópticas
  2. Iluminación
  3. Cámaras
  4. Sistemas 3D
  5. Sensores
  6. Equipos compactos
  7. Metodologías para la selección del hardware
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROCESADO DE IMÁGENES MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL
  1. Algoritmos
  2. Software
  3. Segmentación e interpretación de imágenes
  4. Metodologías para la selección del software
UNIDAD DIDÁCTICA 4. APLICACIONES DE LA VISIÓN EN LA INDUSTRIA 4.0
  1. Aplicaciones clásicas: discriminación, detección de fallos…
  2. Nuevas aplicaciones: códigos OCR, trazabilidad, robótica, reconocimiento (OKAO)
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN E INSTALACIÓN DE OPENCV
  1. Descripción general OpenCV
  2. Instalación OpenCV para Python en Windows
  3. Instalación OpenCV para Python en Linux
  4. Anaconda y OpenCV
UNIDAD DIDÁCTICA 6. MANEJO DE FICHEROS, CÁMARAS E INTERFACES GRÁFICAS
  1. Manejo de archivos
  2. Leer una imagen con OpenCV
  3. Mostrar imagen con OpenCV
  4. Guardar una imagen con OpenCV
  5. Operaciones aritméticas en imágenes usando OpenCV
  6. Funciones de dibujo
UNIDAD DIDÁCTICA 7. TRATAMIENTO DE IMÁGENES
  1. Redimensión de imágenes
  2. Erosión de imágenes
  3. Desenfoque de imágenes
  4. Bordeado de imágenes
  5. Escala de grises en imágenes
  6. Escalado, rotación, desplazamiento y detección de bordes
  7. Erosión y dilatación de imágenes
  8. Umbrales simples
  9. Umbrales adaptativos
  10. Umbral de Otsu
  11. Contornos de imágenes
  12. Incrustación de imágenes
  13. Intensidad en imágenes
  14. Registro de imágenes
  15. Extracción de primer plano
  16. Operaciones morfológicas en imágenes
  17. Pirámide de imágen
UNIDAD DIDÁCTICA 8. HISTOGRAMAS Y TEMPLATE MATCHING
  1. Analizar imágenes usando histogramas
  2. Ecualización de histogramas
  3. Template matching
  4. Detección de campos en documentos usando Template matching
UNIDAD DIDÁCTICA 9. COLORES Y ESPACIOS DE COLOR
  1. Espacios de color en OpenCV
  2. Cambio de espacio de color
  3. Filtrado de color
  4. Denoising de imágenes en color
  5. Visualizar una imagen en diferentes espacios de color
UNIDAD DIDÁCTICA 10. DETECCIÓN DE CARAS Y EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS
  1. Detección de líneas
  2. Detección de círculos
  3. Detectar esquinas (Método Shi-Tomasi)
  4. Detectar esquinas (método Harris)
  5. Encontrar círculos y elipses
  6. Detección de caras y sonrisas
UNIDAD DIDÁCTICA 11. APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
  1. Vecino más cercano (K-Nearest Neighbour)
  2. Agrupamiento de K-medias (K-Means Clustering)

MÓDULO 6. TECNOLOGIAS APLICADAS A INTERNET DE LAS COSAS (IOT)

UNIDAD DIDÁCTICA 1 .SISTEMAS EMBEBIDOS EN IOT
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 2 .SENSORES ELECTRÓNICOS PARA IOT
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 3 .REDES, TIPOLOGÍAS Y SU APLICACIÓN EN IOT
  1. Arquitectura IoT
  2. Capas de la arquitectura IoT
  3. Tipos de redes IoT
  4. Seguridad en redes IoT
UNIDAD DIDÁCTICA 4 .TECNOLOGÍA INALAMBRICA EN 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
UNIDAD DIDÁCTICA 5 .SISTEMAS DE COMUNICACIÓN EN IOT
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 6 .SECTORES Y APLICACIONES PARA 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

MÓDULO 7. SMART BUILDINGS & SMART CITIES

UNIDAD DIDÁCTICA 1 .SMART BUILDINGS (EDIFICIOS INTELIGENTES). DOMÓTICA
  1. Domótica
  2. Edificios inteligentes
  3. Diferencias entre Smart Home y Smart Building
UNIDAD DIDÁCTICA 2 .TRANSICIÓN ENTRE EDIFICIOS TRADICIONALES A EDIFICIOS INTELIGENTES Y CIUDADES INTELIGENTES
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 3 .SMART CITIES. CONCEPTO Y MODELOS
  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
UNIDAD DIDÁCTICA 4 .PLANIFICACIÓN DE CIUDADES INTELIGENTES Y ECOSISTEMAS
  1. Planificación de ciudades inteligentes
  2. Marco del ecosistema de Smart City
  3. Proceso de construcción

MÓDULO 8. SEGURIDAD EN IOT

UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS EN CIBERSEGURIDAD
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CIBERATAQUES A DISPOSITIVOS IOT
UNIDAD DIDÁCTICA 3. SEGURIDAD DE SISTEMAS IOT Y ARQUITECTURA
UNIDAD DIDÁCTICA 4. REQUERIMIENTOS DE SEGURIDAD Y ANÁLISIS DE AMENZAS EN IOT
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DISPOSITIVOS, CONTROL DE ACCESO Y ENCRIPTACIÓN PARA DISPOSITIVOS IOT

MÓDULO 9. PROYECTO FIN DE MÁSTER

Titulación de Master internet de cosas online

Titulación Universitaria de Master en Formación Permanente en Internet de las Cosas (IOT) con 1500 horas y 60 créditos ECTS por la Universidad Católica de Murcia

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Claustro docente de Master internet de cosas online

Jefferson Paul Mera Conza
Tutor
Graduado en Administración de Sistemas Informáticos, especializado en Seguridad Informática
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25%
Antiguos Alumnos

Como premio a la fidelidad y confianza de los alumnos en el método EUROINNOVA, ofrecemos una beca del 25% 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%.

Materiales entregados con el Master internet de cosas online

Información complementaria

Master Internet de las Cosas Online

¿Estás interesado en conocer las diferentes tecnologías aplicadas a internet? ¿Conoces los diferentes dispositivos y aplicaciones IOT? ¿Te gustaría saber más sobre la domótica? ¿No dispones del tiempo suficiente para llevar a cabo esta formación junto con tu trabajo? Euroinnova te ofrece todas las comodidades para ti con este Master en Internet de las Cosas Online. 

¿Aún no te decides?

Ponte en contacto con nosotros a través de nuestra página Web, o si lo prefieres ¡Llámanos! Estaremos encantados de atenderte.

En un momento de la historia en el que los seres humanos vivimos gran parte de nuestro día en el mundo digital, los avances en materia tecnológica son constantes.

No solo estamos conectados nosotros, también todo lo que nos rodea. El internet de las cosas es un proceso que nos ha permitido, y nos sigue permitiendo, conectar todo aquello de uso cotidiano a la red. Permite una supervisión remota, mantenimiento predictivo, administración de instalaciones, fabricación digital y productos conectados.

Desde nuestros electrodomésticos, hasta los dispositivos médicos, pasando por prendas y accesorios inteligentes. El internet de las cosas o IoT ha llegado para quedarse. Y este solo es el principio.

¿Cómo funciona la tecnología IoT?

Trata de varias fases:

  • Capturar los datos: a través de sensores, así como sensores sobre la temperatura.
  • Compartir los datos: usando conexiones de red disponibles.
  • Procesar los datos: el software se programa para que haga alguna actividad.
  • Actuar a partir de los datos: se analizan los datos acumulados de todos los dispositivos redes IOT.

Beneficios de las IIoT (En aplicaciones Industriales)

Agilidad mejorada

  • Máquinas con mayores beneficios.
  • Mayor eficiencia. 
  • Gestión más inteligente del inventario. 
  • Trabajadores más seguros. 
  • Mejor servicio al cliente. 

Diferencia entre las IoT e IIoT

La diferencia no está en cómo funcionan, sino en cómo se usan. La mayoría de las soluciones de IoT en el mundo tienden a tener al individuo como usuario final y se encuentran comúnmente en dispositivos como dispositivos inteligentes en nuestros teléfonos, asistentes digitales o geolocalizadores.

IIoT es un subconjunto de IoT y, si bien funciona con las mismas tecnologías centrales, se centra más en la automatización y la eficiencia en organizaciones conectadas que en usuarios aislados. En una red IIoT, la recopilación y gestión de datos es solo el primer paso de un proceso más complejo. Para brindar el máximo beneficio a las organizaciones, se debe aplicar inteligencia artificial y aprendizaje automático a estos datos para brindar información precisa y optimizar los flujos de trabajo y automatizar las tareas.

Smart Cities

El concepto de las Smart Cities hace referencia al sistema complejo y conectado que toma como base las nuevas tecnologías a la hora de gestionar el funcionamiento de los sistemas de transporte ya sean públicos o privados, el uso, de forma eficiente, de los recursos energéticos, la comunicación de incidencias o los aspectos económicos y sociales de una ciudad.

Así, Smart City, es un concepto asociado a las ciudades digitales y conectadas. Estas ciudades utilizan herramientas tecnológicas e innovadoras con el objetivo de maximizar la calidad de vida de sus habitantes. Para ello, promueven un desarrollo de la ciudad más eficiente y sostenible.

Algunas de las ciudades del mundo que son consideradas Smart Cities son:

  • Londres.
  • Nueva York.
  • Ámsterdam.
  • Singapur.
  • Songdo.
  • Barcelona.

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