Última actualización: 20/05/2025 11:58:37


Curso Académico: 2025/2026

Software para Internet de las cosas
(19039)
Máster Universitario en Ciencia y Tecnología Informática (Plan: 462 - Estudio: 71)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: GARCIA GUZMAN, JAVIER

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Objetivos
Los objetivos de esta asignatura consisten en facilitar el aprendizaje de conceptos relativos al desarrollo de soluciones software para sistemas basados en los conceptos de Internet de las Cosas. En concreto, los objetivos específicos de aprendizaje establecidos son los siguientes: - Conocer los modelos de arquitectura para diseñar sistemas basados en Internet de las Cosas y análisis de las principales soluciones comerciales actuales. - Conocer y aplicar conceptos básicos para la securización de arquitecturas software para sistemas asados en Internet de las Cosas. - Conocer y aplicar conceptos básicos para el despliegue de soluciones IoT basados en Kubernetes. - Conocer y aplicar conceptos básicos para la visualización de datos analíticos basados en sistemas IoT.
Descripción de contenidos: Programa
A) Introducción a la Ingeniería del Software Para IoT 1.- Principios del Diseño de Sistemas Software para IoT 2.- Arquitecturas de Referencia en IoT B) Tecnologías claves para IoT 3.- Securización en IoT 4.- Tecnologías de despliegue de soluciones para IoT (Kubernetes) 5.- Arquitectura de Datos para IoT C) Proceso de desarrollo y despliegue para IoT 6.- Frameworks 7.- Proceso de desarrollo para IoT 8.- Despliegue para IoT
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
ACTIVIDADES FORMATIVAS AF1 - Clase teórica [23,33 horas, 100% de presencialidad, 0,77 ECTS] AF2 - Clases prácticas [25 horas, 100% de presencialidad, 0,83 ECTS] AF5 - Tutorías [2 horas, 25% de presencialidad, 0,06 ECTS] AF6 - Trabajo en grupo [50 horas, 0% presencialidad, 1,66 ECTS] AF7 - Trabajo individual del estudiante [79 horas, 0% presencialidad, 2,63 ECTS] AF8 - Exámenes parciales y finales [1,67 horas, 100% presencialidad, 0,05 ECTS] METODOLOGÍAS DOCENTES MD1 - Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. MD2 - Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura: Artículos de prensa, informes, manuales y/o artículos académicos, bien para su posterior discusión en clase, bien para ampliar y consolidar los conocimientos de la asignatura. MD3 - Resolución de casos prácticos, problemas, etc.... planteados por el profesor de manera individual o en grupo MD4 - Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos MD5 - Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 25
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 75

Calendario de Evaluación Continua


Bibliografía básica
  • Amita Kapoor. Hands-On Artificial Intelligence for IoT: Expert machine learning and deep learning techniques for developing smarter IoT systems. Packt Publishing. 2019
  • Dirk Slama, Frank Puhlmann, Jim Morrish, Rishi M Bhatnagar. Enterprise IoT: Strategies and Best Practices for Connected Products and Services. O'Reilly Media. 2015
  • Giacomo Veneri. Hands-On Industrial Internet of Things: Create a powerful Industrial IoT infrastructure using Industry 4.0. Packt Publishing. 2018
  • Perry Lea. Internet of Things for Architects: Architecting IoT solutions by implementing sensors, communication infrastructure, edge computing, analytics, and security. Packt Publishing. 2018
  • Qusay F. Hassan. Internet of Things A to Z: Technologies and Applications. Wiley-IEEE Press. 2018

El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.