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Identificador : 4316970
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IMPRESO SOLICITUD PARA VERIFICACIÓN DE TÍTULOS OFICIALES
1. DATOS DE LA UNIVERSIDAD, CENTRO Y TÍTULO QUE PRESENTA LA SOLICITUD
De conformidad con el Real Decreto 1393/2007, por el que se establece la ordenación de las Enseñanzas Universitarias Oficiales
UNIVERSIDAD SOLICITANTE CENTRO CÓDIGOCENTRO
Mondragón Unibertsitatea Escuela Politécnica Superior 20006195
NIVEL DENOMINACIÓN CORTA
Máster Análisis de Datos, Ciberseguridad, y Desarrollo y Operaciones
DENOMINACIÓN ESPECÍFICA
Máster Universitario en Análisis de Datos, Ciberseguridad, y Desarrollo y Operaciones por la Mondragón Unibertsitatea
RAMA DE CONOCIMIENTO CONJUNTO
Ingeniería y Arquitectura No
HABILITA PARA EL EJERCICIO DE PROFESIONESREGULADAS
NORMA HABILITACIÓN
No
SOLICITANTE
NOMBRE Y APELLIDOS CARGO
MIREN IRUNE MURGIONDO BIAIN SECRETARIA DE LA ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR
Tipo Documento Número Documento
NIF 15364750Z
REPRESENTANTE LEGAL
NOMBRE Y APELLIDOS CARGO
VICENTE ATXA URIBE RECTOR
Tipo Documento Número Documento
NIF 15983176Q
RESPONSABLE DEL TÍTULO
NOMBRE Y APELLIDOS CARGO
CARLOS GARCIA CRESPO DIRECTOR DE LA ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR
Tipo Documento Número Documento
NIF 30627545D
2. DIRECCIÓN A EFECTOS DE NOTIFICACIÓNA los efectos de la práctica de la NOTIFICACIÓN de todos los procedimientos relativos a la presente solicitud, las comunicaciones se dirigirán a la dirección que figure
en el presente apartado.
DOMICILIO CÓDIGO POSTAL MUNICIPIO TELÉFONO
Loramendi 4 20500 Arrasate/Mondragón 629175687
E-MAIL PROVINCIA FAX
batxa@mondragon.edu Gipuzkoa 943791536
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3. PROTECCIÓN DE DATOS PERSONALES
De acuerdo con lo previsto en la Ley Orgánica 5/1999 de 13 de diciembre, de Protección de Datos de Carácter Personal, se informa que los datos solicitados en este
impreso son necesarios para la tramitación de la solicitud y podrán ser objeto de tratamiento automatizado. La responsabilidad del fichero automatizado corresponde
al Consejo de Universidades. Los solicitantes, como cedentes de los datos podrán ejercer ante el Consejo de Universidades los derechos de información, acceso,
rectificación y cancelación a los que se refiere el Título III de la citada Ley 5-1999, sin perjuicio de lo dispuesto en otra normativa que ampare los derechos como
cedentes de los datos de carácter personal.
El solicitante declara conocer los términos de la convocatoria y se compromete a cumplir los requisitos de la misma, consintiendo expresamente la notificación por
medios telemáticos a los efectos de lo dispuesto en el artículo 59 de la 30/1992, de 26 de noviembre, de Régimen Jurídico de las Administraciones Públicas y del
Procedimiento Administrativo Común, en su versión dada por la Ley 4/1999 de 13 de enero.
En: Gipuzkoa, AM 31 de octubre de 2018
Firma: Representante legal de la Universidad
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1. DESCRIPCIÓN DEL TÍTULO1.1. DATOS BÁSICOSNIVEL DENOMINACIÓN ESPECIFICA CONJUNTO CONVENIO CONV.
ADJUNTO
Máster Máster Universitario en Análisis de Datos,Ciberseguridad, y Desarrollo y Operaciones por laMondragón Unibertsitatea
No Ver Apartado 1:
Anexo 1.
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
RAMA ISCED 1 ISCED 2
Ingeniería y Arquitectura Ciencias de la computación Ingeniería y profesionesafines
NO HABILITA O ESTÁ VINCULADO CON PROFESIÓN REGULADA ALGUNA
AGENCIA EVALUADORA
Unibasq-Agencia de Calidad del Sistema Universitario Vasco
UNIVERSIDAD SOLICITANTE
Mondragón Unibertsitatea
LISTADO DE UNIVERSIDADES
CÓDIGO UNIVERSIDAD
061 Mondragón Unibertsitatea
LISTADO DE UNIVERSIDADES EXTRANJERAS
CÓDIGO UNIVERSIDAD
No existen datos
LISTADO DE INSTITUCIONES PARTICIPANTES
No existen datos
1.2. DISTRIBUCIÓN DE CRÉDITOS EN EL TÍTULOCRÉDITOS TOTALES CRÉDITOS DE COMPLEMENTOS
FORMATIVOSCRÉDITOS EN PRÁCTICAS EXTERNAS
90 0
CRÉDITOS OPTATIVOS CRÉDITOS OBLIGATORIOS CRÉDITOS TRABAJO FIN GRADO/MÁSTER
21 54 15
LISTADO DE ESPECIALIDADES
ESPECIALIDAD CRÉDITOS OPTATIVOS
No existen datos
1.3. Mondragón Unibertsitatea1.3.1. CENTROS EN LOS QUE SE IMPARTE
LISTADO DE CENTROS
CÓDIGO CENTRO
20006195 Escuela Politécnica Superior
1.3.2. Escuela Politécnica Superior1.3.2.1. Datos asociados al centroTIPOS DE ENSEÑANZA QUE SE IMPARTEN EN EL CENTRO
PRESENCIAL SEMIPRESENCIAL A DISTANCIA
Sí No No
PLAZAS DE NUEVO INGRESO OFERTADAS
PRIMER AÑO IMPLANTACIÓN SEGUNDO AÑO IMPLANTACIÓN
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TIEMPO COMPLETO
ECTS MATRÍCULA MÍNIMA ECTS MATRÍCULA MÁXIMA
PRIMER AÑO 60.0 60.0
RESTO DE AÑOS 12.0 72.0
TIEMPO PARCIAL
ECTS MATRÍCULA MÍNIMA ECTS MATRÍCULA MÁXIMA
PRIMER AÑO 20.0 60.0
RESTO DE AÑOS 12.0 72.0
NORMAS DE PERMANENCIA
https://www.mondragon.edu/es/master-universitario-sistemas-embebidos/guias-normativas
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No Sí
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
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2. JUSTIFICACIÓN, ADECUACIÓN DE LA PROPUESTA Y PROCEDIMIENTOSVer Apartado 2: Anexo 1.
3. COMPETENCIAS3.1 COMPETENCIAS BÁSICAS Y GENERALES
BÁSICAS
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación deideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornosnuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir deuna información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a laaplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicosespecializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá deser en gran medida autodirigido o autónomo.
GENERALES
CG01 - Gestionar y ejecutar proyectos en el ámbito del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones,integrando tecnologías y herramientas de la vanguardia del conocimiento
3.2 COMPETENCIAS TRANSVERSALES
CTR1 - Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta en tiempo y formapertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
CTR2 - Trabajar con las personas, implicándolas y dirigiéndolas en una dinámica dirigida a un objetivo común, con una visiónglobal del trabajo a desarrollar y de las características que el mismo requiere (calidad, plazos,...), equilibrando los interesesindividuales y los colectivos
3.3 COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
CE01 - Conocer, comprender y seleccionar los fundamentos básicos del aprendizaje automático
CE02 - Diseñar, desarrollar e implementar técnicas de preprocesamiento y modelado de datos para predecir, clasificar y agrupar losmismos, siendo capaz de interpretar y validar los modelos creados para la extracción del conocimiento
CE03 - Diseñar, desarrollar e implementar el proceso de ingesta, almacenamiento y procesamiento paralelo de datos
CE04 - Diseñar, desarrollar e implementar un proceso de análisis de datos avanzado para responder a la naturaleza de los datos y elobjetivo de la tarea a ejecutar
CE05 - Diseñar, desarrollar e implementar el modelo de la representación de los datos según su naturaleza e interpretar las mismaspara extraer conocimiento
CE06 - Reconocer las principales amenazas informáticas y vulnerabilidades y diseñar, desarrollar e implementar contramedidas deseguridad existentes a nivel de infraestructuras y redes que permitan hacer frente a éstas
CE07 - Definir, diseñar y realizar auditorías de seguridad ofensivas sobre infraestructuras y redes objetivo, explotandovulnerabilidades existentes, de forma que pueda identificar diferentes vectores de ataque
CE08 - Auditar software, utilizando herramientas que permitan la búsqueda de vulnerabilidades de seguridad y poder apoyar en eldesarrollo de software más seguro
CE09 - Comprender la legislación y normativa existente en materia de ciberseguridad y verificar la conformidad del sistemarespecto a ellas
CE10 - Definir, diseñar e implementar arquitecturas escalables, flexibles y resistentes que aborden los problemas existentes yaceleren el despliegue de las diferentes aplicaciones
CE11 - Diseñar y automatizar los procesos de gestión de pruebas, cambios, despliegue y actualizaciones de las solucionesempresariales optimizando el ciclo de vida del software
CE12 - Desarrollar software escalable y flexible mediante arquitecturas de software avanzadas
CE13 - Utilizar herramientas informáticas para resolver problemas complejos del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrolloy operaciones. Realizar proyectos de ingeniería complejos.
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CE14 - Aplicar técnicas informáticas del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones a nuevos campos deaplicación teniendo en cuenta las barreras comerciales e industriales.
CETFM - Realización, presentación y defensa, una vez obtenidos todos los créditos del plan de estudios, de un ejerciciooriginal realizado individualmente ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto integral sobre Análisis de datos,Ciberseguridad, y Desarrollo y Operaciones de naturaleza profesional en el que se sinteticen las competencias adquiridas en lasenseñanzas.
4. ACCESO Y ADMISIÓN DE ESTUDIANTES4.1 SISTEMAS DE INFORMACIÓN PREVIO
Ver Apartado 4: Anexo 1.
4.2 REQUISITOS DE ACCESO Y CRITERIOS DE ADMISIÓN
4.2. Acceso
Acceso directo de las titulaciones de Grado, Master, Ingeniería y Licenciatura en Informática
Otras Ingenierías, siempre que se acredite, por su experiencia profesional o formación, que tiene las siguientes competencias:
· Sabe diseñar e implementar aplicaciones en una arquitectura orientada a servicios.
· Diseñar, desarrollar y mantener aplicaciones software dando respuesta a los requisitos establecidos, seleccionando el paradigma y los lenguajes de programaciónmás adecuados.
· Sabe diseñar e implementar una Base de Datos y hacer aplicaciones que hagan un uso eficiente de ella.
· Sabe instalar, administrar y gestionar servidores tanto físicos como virtuales en una infraestructura de red.
· Sabe instalar, administrar y gestionar el sistema operativo GNU/Linux y servicios sobre este sistema operativo.
· Sabe instalar, administrar y gestionar una red de ordenadores tanto física como virtual.
· Conocer los fundamentos básicos del razonamiento estadístico, en el diseño de estudios, en la recogida de información, en el análisis de datos y en la extracciónde conclusiones.
· Comprensión fundamental de los conceptos de ciberseguridad, de las tecnologías y herramientas utilizadas en el ramo, así como capacidad de seleccionar y eva-luar estrategias y contramedidas de seguridad en base a los requisitos existentes.
Deberán acreditar un nivel B2 de inglés.
La acreditación de estas competencias se hará en base a la participación en cursos de formación, preferentemente de carácter universitario, en temascomo Desarrollo de Aplicaciones web, Administración y gestión de redes y servidores, Ciberseguridad, estadística, etc. Así mismo se tendrá en cuentala experiencia profesional en ámbitos como gestión de infraestructuras informáticas de una empresa, desarrollo de aplicaciones web, administración ygestión de bases de datos, etc.
4.3 APOYO A ESTUDIANTES
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ACCESO Y ADMISION
4.3.- Apoyo a estudiantes
El proceso MFROD.- ORIENTACIÓN AL ESTUDIANTE Y DESARROLLO DE LA ENSEÑANZA definido por la EPS-MU en su Sistema de Garantía In-terna de la Calidad tiene por objeto ¿Identificar las acciones encaminadas a la orientación del estudiante e integrarlas en el desarrollo de la actividadde enseñanza-aprendizaje, valorando los logros y el nivel de satisfacción de los estudiantes (ejercicio profesional).¿. Para ello, cuenta con las siguien-tes entradas o inputs:
-Las acciones de orientación previas (realizadas a los alumnos de nuevo ingreso en la Universidad y en el título)
-El programa formativo
-Los proyectos realizados, exámenes, trabajos finales de Grado/Máster, ensayos, los PBLs
Con todas estas entradas se hace un estudio de la necesidad de acciones de acogida / apoyo / acción tutorial / formación integral al estudiante; sediseñan dichas acciones; se preparan los materiales soporte para informar a los estudiantes; se difunde la información; se ejecutan las acciones deorientación y se evalúa el resultado de estas.
El citado proceso recoge que las acciones de orientación se dirijan a los diferentes grupos de interés:
-Los alumnos/as
-Las empresas y centros tecnológicos (empleadores)
-La sociedad
Se trata, pues, de un proceso que contempla la orientación académica y profesional de los alumnos en la medida en que estos avanzan en el título yque contiene las acciones que se detallan a continuación:
Orientación académica y asistencia en trámites académico-administrativos
· La interacción alumno-profesor, la evaluación continua y las tutorías de seguimiento se identifican como cauce fundamental para que los alumnos formulen susdudas y tengan opción de mejorar su rendimiento en las asignaturas.
· La atención del profesorado fuera de horas lectivas para aclarar dudas o para orientarles en la ejecución de los trabajos individuales o de grupo que se les han en-comendado.
· La atención en Secretaría de Ingeniería y Secretaría Académica, fundamentalmente para aclarar temas de carácter general.
· Sesiones informativas específicas a lo largo de todo el curso: orientación sobre los itinerarios formativos del título, sobre las opciones de internacionalización,sobre opciones de continuidad de estudios, etc.
· Información, asesoramiento y asistencia en la formalización de trámites académico-administrativos, a los estudiantes que participen en programas de movilidad,nacional o internacional.
· Información sobre los programas de becas y ayudas complementarias dirigidos a los alumnos.
Orientación profesional
· Sesiones de información para ilustrar las opciones de continuación de estudios en niveles superiores o para acceder al mundo laboral.
· Sesiones de información que ilustran el quehacer del egresado en empresas típicas del ámbito de conocimiento al que pertenece la titulación.
· Sesiones de información de los Colegios Profesionales (en el caso de titulaciones con atribuciones profesionales).
· Sesiones de información sobre los grupos de investigación y las líneas de investigación de la EPS-MU.
· Sesiones de información sobre la importancia de la globalización y deslocalización en el desarrollo profesional actual.
· Realización de visitas a empresas del ámbito de conocimiento al que pertenece la titulación.
· Visita a ferias sectoriales del ámbito de la ingeniería.
· Sesiones formativas sobre búsqueda de trabajo, elaboración y presentación de c.vitae, etc.
Con ambos ejes (orientación académica y profesional) anualmente se elabora un plan de orientación. Este plan propicia el apoyo y la orientación delos estudiantes una vez matriculados, y les orienta en el funcionamiento y organización en todo lo relacionado con los estudios que cursan y el proyec-to educativo en el que participan, y con las opciones profesionales a las que pueden acceder los nuevos titulados.
4.4 SISTEMA DE TRANSFERENCIA Y RECONOCIMIENTO DE CRÉDITOS
Reconocimiento de Créditos Cursados en Enseñanzas Superiores Oficiales no Universitarias
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Reconocimiento de Créditos Cursados en Títulos Propios
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Adjuntar Título PropioVer Apartado 4: Anexo 2.
Reconocimiento de Créditos Cursados por Acreditación de Experiencia Laboral y Profesional
MÍNIMO MÁXIMO
3 13,5
4.4.- Sistema de transferencia y reconocimiento de créditos
Marco normativo del sistema de reconocimiento y transferencia de créditos para el acceso y admisión de estudiantes con enseñanzas oficiales iniciadas en MondragónUnibertsitatea o en otra Universidad Primero.- Reconocimiento de créditos Primero.1.) Se entiende por reconocimiento de créditos la aceptación de los créditos que, habien-
do sido obtenidos por el alumno en unas enseñanzas oficiales, en Mondragón Unibertsitatea o en otra Universidad, se computen en las enseñanzas del Máster universitario en
Análisis de datos, Ciberseguridad, y Desarrollo y Operaciones, a los efectos de la obtención de un título oficial. Esta Escuela Politécnica Superior podrá reconocer créditos
por enseñanzas cursadas en otras Universidades o en otros títulos en función de la adecuación entre las competencias y conocimientos asociados a las materias cursadas por el
estudiante y los previstos en el plan de estudios, o bien si son de carácter transversal, siempre que la carga lectiva en créditos ECTS sea similar, a excepción de los créditos co-
rrespondientes al trabajo fin de máster. Los créditos reconocidos según lo recogido en el apartado primero.1) serán calificados con calificaciones numéricas, de acuerdo con lo
dispuesto en el artículo 5 del R.D. 1125/2003, de 5 de septiembre. Primero. 2) Asimismo, podrán ser objeto de reconocimiento los créditos cursados en enseñanzas universi-tarias conducentes a la obtención de otros títulos no oficiales, a los que se refiere el artículo 34.1 de la Ley Orgánica 6/2001, de 21 de diciembre, de Universidades. En este
caso el reconocimiento de estos créditos no incorporará calificación de los mismos por lo que no computarán a efectos de baremación del expediente. Dado que en el sistema
universitario vasco se ofertan diferentes títulos propios que presentan ciertas similitudes con el Máster que se propone en esta memoria, en la siguiente tabla se recoge el nº de
ECTS y la asignatura que se reconocerá a los alumnos que accedan a este Máster tras cursar alguno de los títulos propios que se indican:
Universidad Programa Formativo (título propio) Asignatura reconocida ECTS
Seguridad en infraestructuras y redes 6Mondragon Unibertsitatea Máster en Seguridad Informática
Gestión de la seguridad 3
Programa en Ciberseguridad Seguridad en infraestructuras y redes 6Universidad de Deusto
Programa en Big Data y Business Intelligence Inteligencia de Datos 6
Inteligencia de Datos 6
Fundamentos del aprendizaje automático 3
EHU ¿ UPV Proyectos de Analítica Predictiva de datos para la Industria 4.0
Aprendizaje automático 3
Primero. 3) La experiencia laboral y profesional acreditada podrá ser también reconocida en forma de créditos que computarán a efectos de la obtención del título de
Máster universitario en Análisis de datos, Ciberseguridad, y Desarrollo y Operaciones, siempre que se cumplan los siguientes requisitos:
1. El alumno deberá acreditar documentalmente la experiencia laboral, presentando:
· El extracto de la vida laboral actualizado.
· Certificación del director o responsable superior que dé fe de la experiencia profesional y/o laboral del solicitante en la que se harán constar mínimamente: la duración
de la experiencia profesional, el ámbito laboral en el que se ha aplicado el solicitante y las características del desempeño laboral.
· Declaración realizada por el propio solicitante en la que exponga: la actividad profesional desarrollada, las competencias profesionales adquiridas mediantes dicha acti-
vidad, los conocimientos adquiridos, y la(s) asignatura(s) para las que solicita el reconocimiento.
1. La unidad mínima de reconocimiento será la asignatura y las competencias a ellas asociadas, no pudiendo reconocerse unidades de ECTS que no constituyan una asig-
natura. Y los créditos correspondientes al trabajo fin de máster no podrán ser objeto de reconocimiento.
2. El tiempo de experiencia profesional requerido para el reconocimiento de créditos se ha establecido en función del nº de créditos asignados a las distintas asignaturas
(a excepción de las prácticas en empresa) y el modo de dedicación a la actividad profesional desarrollada, plena o parcial, según se recoge a continuación:
UNIDADES DE RECONOCIMIENTO Dedicación plena (equivalente al 100%
de la actividad profesional desarrollada)
Dedicación parcial (equivalente al 50%
de la actividad profesional desarrollada)
Unidad mínima de reconocimiento: Asignatu-
ras de 3 ECTS ( y las competencias asociadas)
12 meses 24 meses
Asignaturas de 3,5 ECTS ( y las competencias asociadas) 14 meses 28 meses
Asignaturas de 4 ECTS ( y las competencias asociadas) 16 meses 32 meses
Asignaturas de 4,5 ECTS ( y las competencias asociadas) 18 meses 36 meses
Asignaturas de 5 ECTS ( y las competencias asociadas) 20 meses 40 meses
Asignaturas de 5,5 ECTS ( y las competencias asociadas) 22 meses 44 meses
Unidad máxima de reconocimiento: Asignatu-
ras de 6 ECTS ( y las competencias asociadas)
24 meses 48 meses
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1. Podrán reconocerse créditos correspondientes a las prácticas en empresa, siempre que se acredite la adquisición de competencias del Máster, aunque dichas competen-
cias no hayan podido ser asignadas a asignaturas concretas o la experiencia profesional no se haya considerado suficiente para reconocer todos los ECTS de la asigna-
tura de que se trate en cada caso.
Para este reconocimiento de se requerirá experiencia profesional, tal como se detalla a continuación:
UNIDADES DE RECONOCIMIENTO Dedicación plena (equivalente al 100% de la actividad profesional desarrollada)
Unidad mínima: 3 ECTS 12 meses
Por cada 0,5 ECTS adicionales 2 meses
Unidad máxima: 13,5 ECTS 54 meses
1. La solicitud escrita se completará con una entrevista con el interesado en la que el(los) profesor(es) de la(s) asignatura(s) contrastarán la adquisición, por parte del
alumno, de los conocimientos y competencias del Máster para los que solicita el reconocimiento.
2. Los créditos reconocidos por la experiencia laboral y profesional no incorporarán ninguna calificación, por lo que no computarán a efectos de baremación del expe-
diente.
El número de créditos que sean objeto de reconocimiento a partir de experiencia profesional o laboral y de enseñanzas universitarias no oficiales no podrá ser superior, en su
conjunto, a 13,5 ECTS. Segundo.- Transferencia de créditos Se entiende por transferencia de créditos, la inclusión en los documentos académicos oficiales acreditativos de
las enseñanzas seguidas por cada estudiante, de la totalidad de los créditos obtenidos en enseñanzas oficiales cursadas con anterioridad, en Mondragón Unibertsitatea o en otra
Universidad, que no hayan conducido a la obtención de un título oficial. Tercero.- Expediente Académico En el expediente académico del alumno se recogerán todos los cré-
ditos obtenidos por el estudiante en enseñanzas oficiales, de Mondragón Unibertsitatea o de otra Universidad, para la obtención del título, sean transferidos, reconocidos o su-
perados, indicando lo que corresponda en cada caso. Cuando se trate de créditos reconocidos, se hará constar la siguiente información referida a las enseñanzas de procedencia:
la(s) universidad(es), las enseñanzas oficiales y la rama a la que estas se adscriben; las materias y/o asignaturas obtenidas y el nº de créditos, y la calificación obtenida. Esta úl-
tima información se omitirá en el caso de los créditos reconocidos por la experiencia laboral o profesional. Cuarto.- Suplemento Europeo al título El Suplemento Europeo al
Título expedido a los alumnos reflejará todos los créditos obtenidos por el estudiante en enseñanzas oficiales, de Mondragón Unibertsitatea o de otra Universidad, para la obten-
ción del título correspondiente, sean transferidos, reconocidos o superados, con las mismas especificaciones que se han determinado para el Expediente Académico.
4.6 COMPLEMENTOS FORMATIVOS
4.6. COMPLEMENTOS FORMATIVOS
La universidad ofrece la posibilidad de cursar complementos formativos para adquirir las competencias requeridaspara acceder al Máster. La impartición de estos cursos estará condicionada a la existencia de un número mínimo dealumnos que se matricule de ellos.
Se trata de los siguientes:
Curso complementario Créditos
Ingeniería Web 4.5
Competencias:
· Sabe diseñar e implementar aplicaciones en una arquitectura orientada a servicios.
· Diseñar, desarrollar y mantener aplicaciones software dando respuesta a los requisitos establecidos, seleccionando el paradigma y los lenguajes de programación más
adecuados.
Contenidos: El lenguaje HTML
Las hojas de estilo en cascada
Protocolo HTTP
Programación en cliente
Introducción a las páginas web dinámicas
Modelo Vista Controlador (MVC)
Desarrollo de Aplicaciones Web con J2ee Servlet 3.0 Spec (JSR)
Aplicaciones Web Orientadas a Servicios (Serialización Java) Aplicaciones Web Orientadas a Servicios (Servicios Web) Arquitecturas Orientadas a Servicios
Infraestructuras y Sistemas 4.5
Competencias:
· Sabe instalar, administrar y gestionar servidores tanto físicos como virtuales en una infraestructura de red.
· Sabe instalar, administrar y gestionar el sistema operativo GNU/Linux y servicios sobre este sistema operativo.
· Sabe instalar, administrar y gestionar una red de ordenadores tanto física como virtual.
Contenidos: Capa de infraestructuras y arquitecturas empresariales. Introduccio#n a los Sistemas Operativos Multiusuario Windows y Linux Instalacio#n de Sistemas
Operativos. Organizacio#n de dominios. LDAP. Políticas del sistema. Instalar y configurar servicios de red. Instalacio#n de servidores DNS, DHCP, Web y Correo.
Optimizacio#n y control del rendimiento. Seguimiento de ficheros log. Automatizacio#n de tareas.
Métodos estadísticos 4.5
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Competencia:
· Conocer los fundamentos básicos del razonamiento estadístico, en el diseño de estudios, en la recogida de información, en el análisis de datos y en la extracción de
conclusiones.
Estadística Descriptiva. Medidas de posición y dispersión.
Probabilidad y Combinatoria
Variables aleatorias discretas
Variables aleatorias continuas
Principales distribuciones muestrales
Intervalos de confianza
Test de hipótesis Inferencia y regresión lineal
Seguridad 4.5
Competencia:
· Comprensión fundamental de los conceptos de ciberseguridad, de las tecnologías y herramientas utilizadas en el ramo, así como capacidad de seleccionar y evaluar
estrategias y contramedidas de seguridad en base a los requisitos existentes.
Contenidos Introducción a la seguridad de computadoras Herramientas Cryptográficas Autenticación de usuarios. Control de Acceso Sistemas de Detección de Intrusiones
(IDS). Cortafuegos Seguridad del Software. Seguridad Física. Gestión de la Seguridad y Aspectos Legales.
Bases de datos 4.5
Competencia:
· Sabe diseñar e implementar una Base de Datos y hacer aplicaciones que hagan un uso eficiente de ella.
Contenidos Diseñar el modelo E/R utilizando diagramas. Diseñar el modelo relacional a partir del modelo E/R. Optimizar la BD aplicando la Normalización. Desarrollo de
una aplicación visual con conexión a la base de datos. Uso de la biblioteca para conectarse a la BD (JDBC) Uso de transacciones(COMMIT, ROLLBACK) Mantenimiento
de datos desde el programa. Optimizar el código generado. Desarrollo basado en patrones de diseño (DAO) Uso de SQL para consultar la información. Uso de DML para
el mantenimiento de la información: Crear una base de datos utilizando el lenguaje DDL. Instalar y configurar el SGBD Arquitectura del SGBD: Gestión de usuarios. Rea-
lizar copias de seguridad y recuperar la información (mysqldump) Uso de herramientas graficas (Workbench)
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5. PLANIFICACIÓN DE LAS ENSEÑANZAS5.1 DESCRIPCIÓN DEL PLAN DE ESTUDIOS
Ver Apartado 5: Anexo 1.
5.2 ACTIVIDADES FORMATIVAS
Presentación en el aula en clases participativas, de conceptos y procedimientos asociados a las materias
Resolución y realización de ejercicios, problemas y prácticas individualmente y en equipo
Resolución de ejercicios multidisciplinares o estudio de casos en equipo* (Pueden necesitar la utilización de software específico)
Desarrollo y redacción de un trabajo individual o en equipo
Desarrollo, redacción y presentación de proyectos en equipo y del Trabajo Final de Máster individual** (Pueden necesitar lautilización de software específico, o incluso la realización de algunas prácticas en talleres o laboratorios)
Realización de prácticas en entornos reales
Estudio y trabajo individual, pruebas y examenes
5.3 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
5.4 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
Pruebas escritas, de codificación/programación y orales individuales para la evaluación de competencias técnicas de la materia
Informes de realización de ejercicios, estudio de casos, prácticas de ordenador y/o laboratorio
Capacidad técnica, implicación en el proyecto, trabajo realizado, resultados obtenidos, documentación entregada, presentación ydefensa técnica
5.5 NIVEL 1: 1º CURSO - 1º SEMESTRE
5.5.1 Datos Básicos del Nivel 1
NIVEL 2: ANÁLISIS DE DATOS
5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2
CARÁCTER Obligatoria
ECTS NIVEL 2 9
DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
9
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
NIVEL 3: Visualización de datos
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Obligatoria 3 Semestral
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DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No No
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
NIVEL 3: Aprendizaje Automático
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Obligatoria 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
NIVEL 3: Fundamentos del Aprendizaje Automático
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Obligatoria 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
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ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No No
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Asignatura Cod_RA Descrip_RA
Aprendizaje Automático RA121 Reconoce y utiliza conceptos del aprendizaje automático para aplicarlos
en el preprocesamiento de datos
Aprendizaje Automático RA122 Desarrolla y propone soluciones, individualmente y en grupo, cuya base
sea el análisis de datos utilizando los conceptos del aprendizaje automá-
tico
Fundamentos del Aprendizaje Automático RA111 Identifica y utiliza conceptos estadísticos y algebraicos en el ámbito del
aprendizaje automático
Fundamentos del Aprendizaje Automático RA112 Es capaz de conocer y aplicar métodos de evaluación y métricas apropia-
das en el aprendizaje automático, así como de defender su elección den-
tro de un grupo
Visualización de Datos RA151 Conoce y comprende los conceptos del análisis visual e interacción hom-
bre máquina
Visualización de Datos RA153 Analiza y evalúa los datos de forma visual para generar y/u obtener in-
formación o valor, de forma individual y en grupo
5.5.1.3 CONTENIDOS
Visualización de Datos
- Introducción a la visualización de datos
- Librerías e infraestructuras para la visualización de datos
- Analítica visual
- Interacción Hombre-Máquina y evaluación de aplicaciones de analítica visual
-----------------------------------------
Aprendizaje Automático
- Preprocesamiento de los datos
- Análisis de datos
Machine Learning
- Data preprocessing
- Data Analysis
---------------------------------------
Fundamentos del Aprendizaje Automático
- Revisión de álgebra
- Revisión de estadística
- Métodos de evaluación y métricas
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- Tipos de datos
5.5.1.4 OBSERVACIONES
Cada asignatura se impartirá en un único idioma a determinar en cada curso académico
5.5.1.5 COMPETENCIAS
5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir deuna información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a laaplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicosespecializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá deser en gran medida autodirigido o autónomo.
5.5.1.5.2 TRANSVERSALES
CTR1 - Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta en tiempo y formapertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS
CE01 - Conocer, comprender y seleccionar los fundamentos básicos del aprendizaje automático
CE02 - Diseñar, desarrollar e implementar técnicas de preprocesamiento y modelado de datos para predecir, clasificar y agrupar losmismos, siendo capaz de interpretar y validar los modelos creados para la extracción del conocimiento
CE05 - Diseñar, desarrollar e implementar el modelo de la representación de los datos según su naturaleza e interpretar las mismaspara extraer conocimiento
5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Presentación en el aula en clasesparticipativas, de conceptos yprocedimientos asociados a las materias
39 100
Resolución y realización de ejercicios,problemas y prácticas individualmente yen equipo
81 34.6
Desarrollo y redacción de un trabajoindividual o en equipo
15 22.3
Desarrollo, redacción y presentación deproyectos en equipo y del Trabajo Finalde Máster individual** (Pueden necesitarla utilización de software específico, oincluso la realización de algunas prácticasen talleres o laboratorios)
66 32.3
Estudio y trabajo individual, pruebas yexamenes
24 22.5
5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÍNIMA PONDERACIÓN MÁXIMA
Pruebas escritas, de codificación/programación y orales individuales para laevaluación de competencias técnicas de lamateria
50.0 90.0
Informes de realización de ejercicios,estudio de casos, prácticas de ordenador y/o laboratorio
0.0 40.0
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Identificador : 4316970
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Capacidad técnica, implicación en elproyecto, trabajo realizado, resultadosobtenidos, documentación entregada,presentación y defensa técnica
10.0 50.0
NIVEL 2: CIBERSEGURIDAD
5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2
CARÁCTER Obligatoria
ECTS NIVEL 2 6
DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
6
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
NIVEL 3: Seguridad en Infraestructuras y Redes
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Obligatoria 6 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
6
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Asignatura Cod_RA Descrip_RA
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Seguridad en Infraestructuras y Redes RA211 Es capaz de analizar, evaluar y seleccionar las medidas de seguridad ade-
cuadas para garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de
la información en diferentes entornos
Seguridad en Infraestructuras y Redes RA212 Obtiene un conocimiento profundo de las amenazas de seguridad existen-
tes, así como su impacto en las operaciones
Seguridad en Infraestructuras y Redes RA213 Es capaz de identificar, diseñar e implementar mecanismos de seguridad,
individualmente y en grupo
5.5.1.3 CONTENIDOS
Seguridad en Infraestructuras y Redes
- Criptografía
- Seguridad en protocolos de red
SSH
TLS
- Cortafuegos
- VPNs
- Sistemas de detección y prevención de intrusiones
Detección por firmas
Sistemas de detección de anomalías
Respuesta a ataques
- SIEM y análisis de logs
- Identificación de usuarios
Infrastructure and Network Security
- Criptography
- Network protocol security
- SSH, TLS
- Firewalls
- VPNs
- Intrusion Detection and Prevention Systems
- Signature-based detection
- Anomaly Detection Systems
- Attack response
- SIEM and log analysis
- User identification
5.5.1.4 OBSERVACIONES
Cada asignatura se impartirá en un único idioma a determinar en cada curso académico
5.5.1.5 COMPETENCIAS
5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornosnuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicosespecializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
5.5.1.5.2 TRANSVERSALES
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CTR1 - Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta en tiempo y formapertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS
CE06 - Reconocer las principales amenazas informáticas y vulnerabilidades y diseñar, desarrollar e implementar contramedidas deseguridad existentes a nivel de infraestructuras y redes que permitan hacer frente a éstas
5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Presentación en el aula en clasesparticipativas, de conceptos yprocedimientos asociados a las materias
30 100
Resolución y realización de ejercicios,problemas y prácticas individualmente yen equipo
48 34.6
Desarrollo y redacción de un trabajoindividual o en equipo
10 22.3
Desarrollo, redacción y presentación deproyectos en equipo y del Trabajo Finalde Máster individual** (Pueden necesitarla utilización de software específico, oincluso la realización de algunas prácticasen talleres o laboratorios)
43 32.3
Estudio y trabajo individual, pruebas yexamenes
19 22.5
5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÍNIMA PONDERACIÓN MÁXIMA
Pruebas escritas, de codificación/programación y orales individuales para laevaluación de competencias técnicas de lamateria
40.0 80.0
Informes de realización de ejercicios,estudio de casos, prácticas de ordenador y/o laboratorio
20.0 60.0
Capacidad técnica, implicación en elproyecto, trabajo realizado, resultadosobtenidos, documentación entregada,presentación y defensa técnica
0.0 40.0
NIVEL 2: DESARROLLO Y OPERACIONES
5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2
CARÁCTER Obligatoria
ECTS NIVEL 2 12
DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
12
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
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Identificador : 4316970
18 / 60
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
NIVEL 3: Arquitecturas Avanzadas de Software
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Obligatoria 6 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
6
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
NIVEL 3: Plataformas e Infraestructuras
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Obligatoria 6 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
6
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
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GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No No
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
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ITALIANO OTRAS
No No
5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Asignatura Cod_RA Descrip_RA
Arquitecturas Avanzadas de Software RA331 Diseña e implementa aplicaciones escalables y flexibles que recopilen y
envíen datos de diferentes dispositivos y sensores que faciliten la carga y
el análisis de la información recopilada
Arquitecturas Avanzadas de Software RA332 Diseña e implementa aplicaciones escalables y flexibles que ofrezcan
una arquitectura compuesta por servicios heterogéneos y desplegables de
forma independiente, dando respuesta a problemas o proyectos de forma
individual o coordinandose en grupo
Plataformas e Infraestructuras RA311 Diseña, despliega y monitoriza infraestructuras escalables, flexibles y de
alta disponibilidad utilizando los servicios de la nube
Plataformas e Infraestructuras RA312 Diseña, despliega y monitoriza infraestructuras escalables, flexibles y de
alta disponibilidad utilizando contenedores virtuales
Plataformas e Infraestructuras RA313 Es capaz de crear sistemas automáticos de aprovisionamiento de la infra-
estructura de aplicaciones escalables, flexibles y de alta disponibilidad,
afrontando la problemática o el proyecto individualmente y en grupo
5.5.1.3 CONTENIDOS
Arquitecturas Avanzadas de Software
- Conectividad y Pasarelas IOT
- Arquitecturas orientadas a servicios y microservicios
- Descubrimiento de servicios y Pasarelas de API
- Resiliencia de servicios
- Gestión de datos en arquitecturas basadas en servicios
- Arquitecturas dirigidas por eventos
- Observabilidad/Monitorización de servicios
- Web semántica e Interoperabilidad
Advanced Software Architectures
- Connectivity and IOT Gateways
- Service-oriented architectures and microservices
- Service Discovery and API Gateways
- Service Resilience
- Data Management in Service-Based Architectures
- Event-driven architectures
- Observability/Monitoring of services
- Semantic Web and Interoperability
-----------------------------------------
Plataformas e Infraestructuras
- Computación en la nube
- Administración de infraestructuras
- Infraestructuras virtuales
- Gestión de clusters
- Escalabilidad
- Despliegue de infraestructuras
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- Aprovisionamiento de infraestructuras
- Monitorización y análisis de rendimiento de infraestructuras
5.5.1.4 OBSERVACIONES
Cada asignatura se impartirá en un único idioma a determinar en cada curso académico
5.5.1.5 COMPETENCIAS
5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES
CG01 - Gestionar y ejecutar proyectos en el ámbito del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones,integrando tecnologías y herramientas de la vanguardia del conocimiento
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornosnuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicosespecializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá deser en gran medida autodirigido o autónomo.
5.5.1.5.2 TRANSVERSALES
CTR1 - Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta en tiempo y formapertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS
CE10 - Definir, diseñar e implementar arquitecturas escalables, flexibles y resistentes que aborden los problemas existentes yaceleren el despliegue de las diferentes aplicaciones
CE12 - Desarrollar software escalable y flexible mediante arquitecturas de software avanzadas
5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Presentación en el aula en clasesparticipativas, de conceptos yprocedimientos asociados a las materias
36 100
Resolución y realización de ejercicios,problemas y prácticas individualmente yen equipo
101 34.6
Resolución de ejercicios multidisciplinareso estudio de casos en equipo* (Puedennecesitar la utilización de softwareespecífico)
22 45.4
Desarrollo y redacción de un trabajoindividual o en equipo
25 22.3
Desarrollo, redacción y presentación deproyectos en equipo y del Trabajo Finalde Máster individual** (Pueden necesitarla utilización de software específico, oincluso la realización de algunas prácticasen talleres o laboratorios)
86 32.3
Estudio y trabajo individual, pruebas yexamenes
30 22.5
5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÍNIMA PONDERACIÓN MÁXIMA
Pruebas escritas, de codificación/programación y orales individuales para la
40.0 60.0
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Identificador : 4316970
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evaluación de competencias técnicas de lamateria
Informes de realización de ejercicios,estudio de casos, prácticas de ordenador y/o laboratorio
20.0 40.0
Capacidad técnica, implicación en elproyecto, trabajo realizado, resultadosobtenidos, documentación entregada,presentación y defensa técnica
20.0 40.0
NIVEL 2: TECNOLOGÍAS IoT
5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2
CARÁCTER Optativa
ECTS NIVEL 2 3
DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
NIVEL 3: Tecnologías IoT I
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Optativa 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
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FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Asignatura Cod_RA Descrip_RA
Tecnologías IoT I RA411 Conoce y comprende los conceptos del análisis visual e interacción per-
sona/computador
Tecnologías IoT I RA412 Analiza y evalúa los datos de forma visual para generar y/o obtener in-
formación o valor colaborando de manera activa para evaluar y asumir la
responsabilidad social implícita en la propuesta
5.5.1.3 CONTENIDOS
Tecnologías IoT I
- Características generales de sensores
- Tipos de transductores
- Acondicionamiento y calibración
- Sensores avanzados
5.5.1.4 OBSERVACIONES
Los alumnos deberán elegir 1 asignatura de entre las 2 optativas
Cada asignatura se impartirá en un único idioma a determinar en cada curso académico
La asignatura "Tecnologías IoT I" (optativa) permitirá a los alumnos adquirir la competencia CE15-Obtener señales físicas a partir de sensores y dise-ñar el acondicionamiento adecuado para su transferencia a los sistemas de control tanto en contextos industriales como no industriales, entre otras.
5.5.1.5 COMPETENCIAS
5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornosnuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
5.5.1.5.2 TRANSVERSALES
No existen datos
5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS
No existen datos
5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Presentación en el aula en clasesparticipativas, de conceptos yprocedimientos asociados a las materias
8 100
Resolución y realización de ejercicios,problemas y prácticas individualmente yen equipo
9 34.6
Resolución de ejercicios multidisciplinareso estudio de casos en equipo* (Puedennecesitar la utilización de softwareespecífico)
20 45.4
Desarrollo y redacción de un trabajoindividual o en equipo
28 22.3
Estudio y trabajo individual, pruebas yexamenes
10 22.5
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Identificador : 4316970
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5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÍNIMA PONDERACIÓN MÁXIMA
Pruebas escritas, de codificación/programación y orales individuales para laevaluación de competencias técnicas de lamateria
40.0 70.0
Informes de realización de ejercicios,estudio de casos, prácticas de ordenador y/o laboratorio
30.0 60.0
Capacidad técnica, implicación en elproyecto, trabajo realizado, resultadosobtenidos, documentación entregada,presentación y defensa técnica
0.0 30.0
NIVEL 2: PRÁCTICAS DE PROFESIONALIZACIÓN
5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2
CARÁCTER Optativa
ECTS NIVEL 2 3
DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No Sí
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
NIVEL 3: Prácticas en Empresa I
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Optativa 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
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24 / 60
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No Sí
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Asignatura Cod_RA Descrip_RA
Prácticas en Empresa I RA511 Es capaz de gestionar su trabajo dentro de un entorno de trabajo
Prácticas en Empresa I RA512 Expone, argumenta y defiende ante un tribunal los resultados obtenidos
en el trabajo desarrollado
5.5.1.3 CONTENIDOS
Prácticas en Empresa I
Plan de seguridad y prevención de riesgos laborales
Organización de la empresa
Estructura organizativa
Prácticas en la empresa
Internships in Companies I
* Safety plan
* Business organization
* Organizational structure
* Internship in the company
5.5.1.4 OBSERVACIONES
Los alumnos deberán elegir 1 asignatura de entre las 2 optativas
5.5.1.5 COMPETENCIAS
5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá deser en gran medida autodirigido o autónomo.
5.5.1.5.2 TRANSVERSALES
CTR1 - Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta en tiempo y formapertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
CTR2 - Trabajar con las personas, implicándolas y dirigiéndolas en una dinámica dirigida a un objetivo común, con una visiónglobal del trabajo a desarrollar y de las características que el mismo requiere (calidad, plazos,...), equilibrando los interesesindividuales y los colectivos
5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS
CE01 - Conocer, comprender y seleccionar los fundamentos básicos del aprendizaje automático
CE02 - Diseñar, desarrollar e implementar técnicas de preprocesamiento y modelado de datos para predecir, clasificar y agrupar losmismos, siendo capaz de interpretar y validar los modelos creados para la extracción del conocimiento
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CE06 - Reconocer las principales amenazas informáticas y vulnerabilidades y diseñar, desarrollar e implementar contramedidas deseguridad existentes a nivel de infraestructuras y redes que permitan hacer frente a éstas
CE10 - Definir, diseñar e implementar arquitecturas escalables, flexibles y resistentes que aborden los problemas existentes yaceleren el despliegue de las diferentes aplicaciones
CE12 - Desarrollar software escalable y flexible mediante arquitecturas de software avanzadas
CE13 - Utilizar herramientas informáticas para resolver problemas complejos del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrolloy operaciones. Realizar proyectos de ingeniería complejos.
CE14 - Aplicar técnicas informáticas del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones a nuevos campos deaplicación teniendo en cuenta las barreras comerciales e industriales.
5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Realización de prácticas en entornos reales 75 100
5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÍNIMA PONDERACIÓN MÁXIMA
Capacidad técnica, implicación en elproyecto, trabajo realizado, resultadosobtenidos, documentación entregada,presentación y defensa técnica
100.0 100.0
5.5 NIVEL 1: 1º CURSO - 2º SEMESTRE
5.5.1 Datos Básicos del Nivel 1
NIVEL 2: ANÁLISIS DE DATOS
5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2
CARÁCTER Obligatoria
ECTS NIVEL 2 9
DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
9
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
NIVEL 3: Aprendizaje Automático Avanzado
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Obligatoria 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
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Identificador : 4316970
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ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
NIVEL 3: Inteligencia de Datos
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Obligatoria 6 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
6
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Asignatura Cod_RA Descrip_RA
Aprendizaje Automático Avanzado RA141 Identifica los conceptos del preprocesamiento y análisis de datos avanza-
do
Aprendizaje Automático Avanzado RA142 Propone y desarrolla soluciones, individualmente y en grupo, cuya base
sea el análisis de datos utilizando los conceptos del aprendizaje automá-
tico avanzado
Inteligencia de Datos RA131 Conoce y comprende las causas y soluciones del análisis masivo de los
datos
Inteligencia de Datos RA132 Conoce y comprende las soluciones de la vanguardia del conocimiento
en recolección, ingesta, almacenamiento y procesamiento de los datos
masivos
Inteligencia de Datos RA133 Propone y desarrolla soluciones, individualmente y en grupo, que con-
templen toda la cadena de valor del dato para generar conocimiento a
partir de datos masivos
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5.5.1.3 CONTENIDOS
Aprendizaje Automático Avanzado
- Introducción
- Redes Neuronales Multicapa
- Diseñar y calibrar Redes Neuronales Multicapa
- Aplicaciones de las Redes Neuronales Multicapa
Advanced Machine Learning
- Introduction
- Deep Neural Networks
- DNNs building and tunning
- Applications of DNNs
--------------------------------------------
Inteligencia de Datos
- Introducción
- Fuentes de datos
- Recolección de datos
- Ingesta de datos
- Almacenamiento de datos
- Análisis de datos
Data Intelligence
- Introduction
- Data Sources
- Data Collection
- Data Ingestion
- Data Storage
- Data Analysis
5.5.1.4 OBSERVACIONES
Cada asignatura se impartirá en un único idioma a determinar en cada curso académico
5.5.1.5 COMPETENCIAS
5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES
CG01 - Gestionar y ejecutar proyectos en el ámbito del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones,integrando tecnologías y herramientas de la vanguardia del conocimiento
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación deideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornosnuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
5.5.1.5.2 TRANSVERSALES
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CTR1 - Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta en tiempo y formapertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS
CE03 - Diseñar, desarrollar e implementar el proceso de ingesta, almacenamiento y procesamiento paralelo de datos
CE04 - Diseñar, desarrollar e implementar un proceso de análisis de datos avanzado para responder a la naturaleza de los datos y elobjetivo de la tarea a ejecutar
5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Presentación en el aula en clasesparticipativas, de conceptos yprocedimientos asociados a las materias
39 100
Resolución y realización de ejercicios,problemas y prácticas individualmente yen equipo
82 34.6
Desarrollo y redacción de un trabajoindividual o en equipo
15 22.3
Desarrollo, redacción y presentación deproyectos en equipo y del Trabajo Finalde Máster individual** (Pueden necesitarla utilización de software específico, oincluso la realización de algunas prácticasen talleres o laboratorios)
65 32.3
Estudio y trabajo individual, pruebas yexamenes
24 22.5
5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÍNIMA PONDERACIÓN MÁXIMA
Pruebas escritas, de codificación/programación y orales individuales para laevaluación de competencias técnicas de lamateria
40.0 80.0
Informes de realización de ejercicios,estudio de casos, prácticas de ordenador y/o laboratorio
20.0 60.0
Capacidad técnica, implicación en elproyecto, trabajo realizado, resultadosobtenidos, documentación entregada,presentación y defensa técnica
0.0 40.0
NIVEL 2: CIBERSEGURIDAD
5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2
CARÁCTER Obligatoria
ECTS NIVEL 2 12
DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
12
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
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CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
NIVEL 3: Gestión de la Seguridad
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Obligatoria 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No No
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
NIVEL 3: Seguridad del Software
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Obligatoria 6 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
6
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
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Identificador : 4316970
30 / 60
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
NIVEL 3: Seguridad Ofensiva
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Obligatoria 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Asignatura Cod_RA Descrip_RA
Gestión de la Seguridad RA241 Es capaz de conocer, comprender y aplicar los estandares principales en
materia de seguridad, asi como la legislación existente, trabajando de
forma individual o coordinandose en grupo
Seguridad del Software RA231 Es capaz de auditar software desde el punto de vista de seguridad con el
objetivo de evaluar su robustez e identificar posibles fallos que puedan
afectar al funcionamiento correcto del sistema
Seguridad del Software RA232 Es capaz de gestionar todo el ciclo de vida del software desde el punto de
vista de la seguridad para minimizar errores de seguridad en el software
Seguridad del Software RA233 Es capaz de analizar, evaluar, contrastar y seleccionar las técnicas apro-
piadas para aumentar la seguridad del software a la hora de hacer frente
a problemas o proyectos
Seguridad Ofensiva RA221 Sabe reconocer diferentes posibles vectores de ataque en uno o varios ob-
jetivos en base a analizar fuentes de información y realizando reconoci-
mientos, individualmente o de forma coordinada en grupo
Seguridad Ofensiva RA222 Sabe explotar vulnerabilidades que permitan comprometer los objetivos,
minimizando la exposición ante posibles contramedidas de seguridad que
pudiesen tener
5.5.1.3 CONTENIDOS
Gestión de la Seguridad
- Estandares aplicables a ciberseguridad (ISO 27k, IEC¿)
- Legislación aplicable a la ciberseguridad: GDPR, LPI
- Planes de seguridad (continuidad de negocio, formación etc.)
- Centros de operaciones de seguridad y gestión de incidentes
--------------------------------------------
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Seguridad del Software
- Introducción a lenguaje ensamblador
- Vulnerabilidades de bajo nivel: corrupción de memoria
- Explotación, shellcoding
- Otras vulnerabilidades: condiciones de carrera, etc.
- Busqueda de vulnerabilidades:
Introducción a la ingeniería inversa/Análisis de malware (estático/dinámico)
Fuzzing
- Programación robusta
Software Security
- Introduction to assembly language
- Low-level vulnerabilities: memory corruption
- Exploitation, shellcoding
- Other vulnerabilities: race conditions etc.
- Vulnerability search:
- Introduction to reverse engineering/malware analysis (static/dynamic)
- Fuzzing
- Robust programming
--------------------------------------------
Seguridad Ofensiva
- Fases de auditorías informáticas
- Reconocimiento de activos
- Explotación de activos
- Post-explotación
- Informes de auditoría
Ofensive Security
- Security audit overview
- Asset recoinnassance
- Asset exploitation
- Post exploitation
- Audit reports
5.5.1.4 OBSERVACIONES
Cada asignatura se impartirá en un único idioma a determinar en cada curso académico
5.5.1.5 COMPETENCIAS
5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES
CG01 - Gestionar y ejecutar proyectos en el ámbito del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones,integrando tecnologías y herramientas de la vanguardia del conocimiento
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CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación deideas, a menudo en un contexto de investigación
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir deuna información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a laaplicación de sus conocimientos y juicios
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá deser en gran medida autodirigido o autónomo.
5.5.1.5.2 TRANSVERSALES
CTR1 - Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta en tiempo y formapertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS
CE07 - Definir, diseñar y realizar auditorías de seguridad ofensivas sobre infraestructuras y redes objetivo, explotandovulnerabilidades existentes, de forma que pueda identificar diferentes vectores de ataque
CE08 - Auditar software, utilizando herramientas que permitan la búsqueda de vulnerabilidades de seguridad y poder apoyar en eldesarrollo de software más seguro
CE09 - Comprender la legislación y normativa existente en materia de ciberseguridad y verificar la conformidad del sistemarespecto a ellas
5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Presentación en el aula en clasesparticipativas, de conceptos yprocedimientos asociados a las materias
57 100
Resolución y realización de ejercicios,problemas y prácticas individualmente yen equipo
85 34.6
Desarrollo y redacción de un trabajoindividual o en equipo
33 22.3
Desarrollo, redacción y presentación deproyectos en equipo y del Trabajo Finalde Máster individual** (Pueden necesitarla utilización de software específico, oincluso la realización de algunas prácticasen talleres o laboratorios)
87 32.3
Estudio y trabajo individual, pruebas yexamenes
38 22.5
5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÍNIMA PONDERACIÓN MÁXIMA
Pruebas escritas, de codificación/programación y orales individuales para laevaluación de competencias técnicas de lamateria
40.0 80.0
Informes de realización de ejercicios,estudio de casos, prácticas de ordenador y/o laboratorio
20.0 60.0
Capacidad técnica, implicación en elproyecto, trabajo realizado, resultadosobtenidos, documentación entregada,presentación y defensa técnica
0.0 40.0
NIVEL 2: DESARROLLO Y OPERACIONES
5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2
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: 314
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Identificador : 4316970
33 / 60
CARÁCTER Obligatoria
ECTS NIVEL 2 6
DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
6
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No No
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
NIVEL 3: Integración y despliegue Continuo
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Obligatoria 6 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
6
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No No
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Asignatura Cod_RA Descrip_RA
Integración y Despliegue Continuo RA321 Reconoce, diseña y automatiza el proceso de integración continua de so-
luciones software, en caso necesario justificando las decisiones tomadas
dentro de grupos de trabajo
Integración y Despliegue Continuo RA322 Reconoce, diseña y automatiza el proceso de despliegue y entrega conti-
nua de soluciones software
5.5.1.3 CONTENIDOS
Integración y Despliegue Continuo
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Identificador : 4316970
34 / 60
- Desarrollo ágil y Cultura devops
- Marco de la integración continua
- Gestión de la configuración
- Estrategias para la entrega continua
- Despliegue continuo
- Automatización de la cadena de despliegue
5.5.1.4 OBSERVACIONES
5.5.1.5 COMPETENCIAS
5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación deideas, a menudo en un contexto de investigación
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir deuna información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a laaplicación de sus conocimientos y juicios
5.5.1.5.2 TRANSVERSALES
CTR1 - Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta en tiempo y formapertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS
CE11 - Diseñar y automatizar los procesos de gestión de pruebas, cambios, despliegue y actualizaciones de las solucionesempresariales optimizando el ciclo de vida del software
5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Presentación en el aula en clasesparticipativas, de conceptos yprocedimientos asociados a las materias
23 100
Resolución y realización de ejercicios,problemas y prácticas individualmente yen equipo
54 34.6
Desarrollo y redacción de un trabajoindividual o en equipo
14 22.3
Desarrollo, redacción y presentación deproyectos en equipo y del Trabajo Finalde Máster individual** (Pueden necesitarla utilización de software específico, oincluso la realización de algunas prácticasen talleres o laboratorios)
43 32.3
Estudio y trabajo individual, pruebas yexamenes
16 22.5
5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÍNIMA PONDERACIÓN MÁXIMA
Pruebas escritas, de codificación/programación y orales individuales para laevaluación de competencias técnicas de lamateria
40.0 60.0
Informes de realización de ejercicios,estudio de casos, prácticas de ordenador y/o laboratorio
20.0 40.0
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Identificador : 4316970
35 / 60
Capacidad técnica, implicación en elproyecto, trabajo realizado, resultadosobtenidos, documentación entregada,presentación y defensa técnica
20.0 40.0
NIVEL 2: TECNOLOGÍAS IoT
5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2
CARÁCTER Optativa
ECTS NIVEL 2 3
DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
NIVEL 3: Tecnologías IoT II
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Optativa 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
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Identificador : 4316970
36 / 60
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Asignatura Cod_RA Descrip_RA
Tecnologías IoT II RA421 Identifica, diferencia y utiliza los estándares principales en materia de se-
guridad, así como la legislación existente colaborando de manera activa
para evaluar y asumir la responsabilidad social implícita en la propuesta
5.5.1.3 CONTENIDOS
Tecnologías IoT II
- Introducción al Internet de las Cosas (IoT)
- Sistemas empotrados y dispositivos IoT
- Plataformas empotradas y comunicaciones para la IoT
- Redes de sensores
- Modelado de sistemas ciberfísicos
- Arquitectura de Servicios para IoT
- Sistemas distribuidos para IoT
- Arquitecturas y plataformas de servicios
- Gestión de la Información y del conocimiento en IoT: Sistemas de computación en la nube
IoT Technologies II
- Introduction to the Internet of Things (IoT)
- Embedded systems and IoT devices
- Embedded platforms and communications for the IoT
- Sensor networks
- Modeling of cyberphysical systems
- IoT Services Architecture
- Distributed systems for IoT
- Architectures and service platforms
- Information and knowledge management in IoT: Cloud computing systems
5.5.1.4 OBSERVACIONES
Los alumnos deberán elegir 1 asignatura de entre las 2 optativas
Cada asignatura se impartirá en un único idioma a determinar en cada curso académico
La asignatura "Tecnologías IoT II" (optativa) permitirá a los alumnos adquirir la competencia CE16-Desarrollar y poner en marcha una infraestructuraIoT, desde el sensor pasando por el sistema de control y hasta la nube, utilizando tecnologías de comunicación punteras, entre otras.
5.5.1.5 COMPETENCIAS
5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá deser en gran medida autodirigido o autónomo.
5.5.1.5.2 TRANSVERSALES
No existen datos
5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS
No existen datos
5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS
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Identificador : 4316970
37 / 60
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Presentación en el aula en clasesparticipativas, de conceptos yprocedimientos asociados a las materias
16 100
Resolución y realización de ejercicios,problemas y prácticas individualmente yen equipo
19 34.6
Desarrollo y redacción de un trabajoindividual o en equipo
28 22.3
Estudio y trabajo individual, pruebas yexamenes
12 22.5
5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÍNIMA PONDERACIÓN MÁXIMA
Pruebas escritas, de codificación/programación y orales individuales para laevaluación de competencias técnicas de lamateria
40.0 70.0
Informes de realización de ejercicios,estudio de casos, prácticas de ordenador y/o laboratorio
30.0 60.0
Capacidad técnica, implicación en elproyecto, trabajo realizado, resultadosobtenidos, documentación entregada,presentación y defensa técnica
0.0 30.0
NIVEL 2: PRÁCTICAS DE PROFESIONALIZACIÓN
5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2
CARÁCTER Optativa
ECTS NIVEL 2 3
DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No Sí
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
NIVEL 3: Prácticas en Empresa II
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Identificador : 4316970
38 / 60
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Optativa 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No Sí
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Asignatura Cod_RA Descrip_RA
Prácticas en Empresa II RA511 Es capaz de gestionar su trabajo dentro de un entorno de trabajo
Prácticas en Empresa II RA512 Expone, argumenta y defiende ante un tribunal los resultados obtenidos
en el trabajo desarrollado
5.5.1.3 CONTENIDOS
Prácticas en Empresa II
-Plan de seguridad y prevención de riesgos laborales
-Organización de la empresa
-Estructura organizativa
-Prácticas en la empresa
Internships in companies II
- Safety plan
- Business organization
- Organizational structure
- Internship in the Company
5.5.1.4 OBSERVACIONES
Los alumnos deberán elegir 1 asignatura de entre las 2 optativas
5.5.1.5 COMPETENCIAS
5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá deser en gran medida autodirigido o autónomo.
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Identificador : 4316970
39 / 60
5.5.1.5.2 TRANSVERSALES
CTR1 - Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta en tiempo y formapertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
CTR2 - Trabajar con las personas, implicándolas y dirigiéndolas en una dinámica dirigida a un objetivo común, con una visiónglobal del trabajo a desarrollar y de las características que el mismo requiere (calidad, plazos,...), equilibrando los interesesindividuales y los colectivos
5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS
CE04 - Diseñar, desarrollar e implementar un proceso de análisis de datos avanzado para responder a la naturaleza de los datos y elobjetivo de la tarea a ejecutar
CE09 - Comprender la legislación y normativa existente en materia de ciberseguridad y verificar la conformidad del sistemarespecto a ellas
CE11 - Diseñar y automatizar los procesos de gestión de pruebas, cambios, despliegue y actualizaciones de las solucionesempresariales optimizando el ciclo de vida del software
CE13 - Utilizar herramientas informáticas para resolver problemas complejos del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrolloy operaciones. Realizar proyectos de ingeniería complejos.
CE14 - Aplicar técnicas informáticas del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones a nuevos campos deaplicación teniendo en cuenta las barreras comerciales e industriales.
5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Realización de prácticas en entornos reales 75 100
5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÍNIMA PONDERACIÓN MÁXIMA
Capacidad técnica, implicación en elproyecto, trabajo realizado, resultadosobtenidos, documentación entregada,presentación y defensa técnica
100.0 100.0
5.5 NIVEL 1: 2º CURSO - 1º SEMESTRE
5.5.1 Datos Básicos del Nivel 1
NIVEL 2: FUNDAMENTOS METODOLÓGICOS DE LA INVESTIGACIÓN
5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2
CARÁCTER Optativa
ECTS NIVEL 2 15
DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
15
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No No
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
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Identificador : 4316970
40 / 60
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
NIVEL 3: Modelización y Simulación
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Optativa 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No No
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
NIVEL 3: Gestión de proyectos de investigación
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Optativa 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No No
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
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Identificador : 4316970
41 / 60
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
NIVEL 3: Producción de textos científicos
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Optativa 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No No
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
NIVEL 3: Pautas Metodológicas pra la elaboración de una Tesis Doctoral
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Optativa 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No No
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
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Identificador : 4316970
42 / 60
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
NIVEL 3: Métodos cuantitativos para la investigación
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Optativa 3 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
3
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No No
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No No
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Asignatura Cod_RA Descrip_RA
Gestión de proyectos de investigación RA741 Es capaz de identificar las características básicas de las principales con-
vocatorias públicas de financiación de proyectos de investigación, a esca-
la local, estatal y europea e identificar qué convocatoria se adapta mejor
a un planteamiento de proyectos de investigación determinado.
Métodos cuantitativos para la investigación RA711 Analiza y resuelve problemas matemáticos habituales en un contexto in-
genieril (optimización, ajuste de curvas, ecuaciones diferenciales, mode-
los de simulación¿) con herramientas de software (Matlab-Simulink, ...)
Modelización y Simulación RA751 Es capaz de aplicar el diseño de experimentos para la caracterización y
optimización de productos y procesos, de manera rápida y eficiente
Pautas metodológicas para la elaboración de una tesis doctoral RA721 Ser capaz de elaborar un proyecto de investigación, planteando el proble-
ma, estudiando el estado del arte, estableciendo las hipótesis de investi-
gación y desarrollando una metodología de investigación.
Producción de textos científicos RA731 Genera documentación escrita de calidad, utilizando las herramientas in-
formáticas apropiadas, exponiendo los contenidos de forma clara, conci-
sa y bien estructurada; respetando, en caso necesario, las especificaciones
preestablecidas por la institución que debe publicar la documentación
5.5.1.3 CONTENIDOS
Modelización y Simulación
- Estadística y toma de decisiones
- Diseño de Experimentos: Diseños Factoriales
- Diseño de Experimentos: Metodología, Superficies de respuesta y Diseño Robusto
-------------------------------------------------------
Gestión de proyectos de investigación
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Identificador : 4316970
43 / 60
- Definiciones básicas
- Memoria
- Financiación
- Modelo de I+T Colaborativo
- Quién es quién en I+D+i tecnológica
- Emprendimiento
- Propiedad Intelectual e Industrial
- Caso de estudio práctico
-------------------------------------------------------
Producción de textos científicos
- Presentación
- Estructura de un documento
- Gestión bibliográfica
- Elementos flotantes
- Estructura de un documento, libro, tesis
- Proyecto: Documento usando la plantilla de tesis de la universidad
-------------------------------------------------------
Pautas metodológicas para la elaboración de una tesis doctoral
- Consideraciones previas sobre el proceso de elaboración de una Tesis Doctoral
- Cómo comenzar el proceso: Definición y determinación del problema
- Cómo continuar: Establecimiento de las hipótesis de investigación
- Revisión bibliográfica: Búsqueda de fuentes y forma de citarlas
- Diferentes estilos de investigación
- Cómo elaborar un proyecto de investigación
- Elementos que componen la Tesis Doctoral: Aspectos formales, internos e indicadores de calidad
- Pautas para la defensa oral
-------------------------------------------------------
Métodos cuantitativos para la investigación
- Optimización
- Análisis de Datos 1
- Análisis de Datos 2
- Resolución numérica de ecuaciones diferenciales con Matlab
- Resolución de ecuaciones diferenciales con Simulink
- Resolución numérica de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales con Matlab
5.5.1.4 OBSERVACIONES
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4002
7985
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Identificador : 4316970
44 / 60
Asignaturas del itinerario INVESTIGACIÓN
Estas asignaturas optativas permitirá a los alumnos adquirir la competencia CE17-Capacidad para la gestión de la Investigación, Desarrollo e Innova-ción tecnológica, entre otras.
5.5.1.5 COMPETENCIAS
5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación deideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornosnuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicosespecializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá deser en gran medida autodirigido o autónomo.
5.5.1.5.2 TRANSVERSALES
No existen datos
5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS
No existen datos
5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Presentación en el aula en clasesparticipativas, de conceptos yprocedimientos asociados a las materias
91.5 100
Resolución y realización de ejercicios,problemas y prácticas individualmente yen equipo
165.3 34.6
Resolución de ejercicios multidisciplinareso estudio de casos en equipo* (Puedennecesitar la utilización de softwareespecífico)
38 45.4
Estudio y trabajo individual, pruebas yexamenes
80.2 22.5
5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÍNIMA PONDERACIÓN MÁXIMA
Informes de realización de ejercicios,estudio de casos, prácticas de ordenador y/o laboratorio
100.0 100.0
NIVEL 2: PRÁCTICAS DE PROFESIONALIZACIÓN
5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2
CARÁCTER Optativa
ECTS NIVEL 2 15
DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
15
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
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LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No Sí
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
NIVEL 3: Prácticas en Empresa III
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Optativa 15 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
15
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No Sí
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Asignatura Cod_RA Descrip_RA
Prácticas en Empresa III RA531 Desarrolla un proyecto del ámbito de análisis de datos, ciberseguridad, y
desarrollo de operaciones en un contexto de aplicación práctica.
Prácticas en Empresa III RA532 Es capaz de relacionarse con diferentes agentes multidisciplinares con el
objetivo de llevar a cabo su investigación
5.5.1.3 CONTENIDOS
Prácticas en Empresa III
-Plan de seguridad y prevención de riesgos laborales
-Organización de la empresa
-Estructura organizativa
-Prácticas en la empresa
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Identificador : 4316970
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Internships in companies III
- Safety plan
- Business organization
- Organizational structure
- Internship in the company
5.5.1.4 OBSERVACIONES
5.5.1.5 COMPETENCIAS
5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES
CG01 - Gestionar y ejecutar proyectos en el ámbito del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones,integrando tecnologías y herramientas de la vanguardia del conocimiento
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá deser en gran medida autodirigido o autónomo.
5.5.1.5.2 TRANSVERSALES
CTR2 - Trabajar con las personas, implicándolas y dirigiéndolas en una dinámica dirigida a un objetivo común, con una visiónglobal del trabajo a desarrollar y de las características que el mismo requiere (calidad, plazos,...), equilibrando los interesesindividuales y los colectivos
5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS
CE01 - Conocer, comprender y seleccionar los fundamentos básicos del aprendizaje automático
CE02 - Diseñar, desarrollar e implementar técnicas de preprocesamiento y modelado de datos para predecir, clasificar y agrupar losmismos, siendo capaz de interpretar y validar los modelos creados para la extracción del conocimiento
CE03 - Diseñar, desarrollar e implementar el proceso de ingesta, almacenamiento y procesamiento paralelo de datos
CE04 - Diseñar, desarrollar e implementar un proceso de análisis de datos avanzado para responder a la naturaleza de los datos y elobjetivo de la tarea a ejecutar
CE05 - Diseñar, desarrollar e implementar el modelo de la representación de los datos según su naturaleza e interpretar las mismaspara extraer conocimiento
CE06 - Reconocer las principales amenazas informáticas y vulnerabilidades y diseñar, desarrollar e implementar contramedidas deseguridad existentes a nivel de infraestructuras y redes que permitan hacer frente a éstas
CE07 - Definir, diseñar y realizar auditorías de seguridad ofensivas sobre infraestructuras y redes objetivo, explotandovulnerabilidades existentes, de forma que pueda identificar diferentes vectores de ataque
CE08 - Auditar software, utilizando herramientas que permitan la búsqueda de vulnerabilidades de seguridad y poder apoyar en eldesarrollo de software más seguro
CE09 - Comprender la legislación y normativa existente en materia de ciberseguridad y verificar la conformidad del sistemarespecto a ellas
CE10 - Definir, diseñar e implementar arquitecturas escalables, flexibles y resistentes que aborden los problemas existentes yaceleren el despliegue de las diferentes aplicaciones
CE11 - Diseñar y automatizar los procesos de gestión de pruebas, cambios, despliegue y actualizaciones de las solucionesempresariales optimizando el ciclo de vida del software
CE12 - Desarrollar software escalable y flexible mediante arquitecturas de software avanzadas
CE13 - Utilizar herramientas informáticas para resolver problemas complejos del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrolloy operaciones. Realizar proyectos de ingeniería complejos.
CE14 - Aplicar técnicas informáticas del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones a nuevos campos deaplicación teniendo en cuenta las barreras comerciales e industriales.
5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Realización de prácticas en entornos reales 375 100
5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
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5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÍNIMA PONDERACIÓN MÁXIMA
Capacidad técnica, implicación en elproyecto, trabajo realizado, resultadosobtenidos, documentación entregada,presentación y defensa técnica
100.0 100.0
NIVEL 2: TRABAJO FIN DE MÁSTER
5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2
CARÁCTER Trabajo Fin de Grado / Máster
ECTS NIVEL 2 15
DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
15
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No Sí
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
ITALIANO OTRAS
No No
LISTADO DE ESPECIALIDADES
No existen datos
NIVEL 3: Trabajo Fin de Máster
5.5.1.1.1 Datos Básicos del Nivel 3
CARÁCTER ECTS ASIGNATURA DESPLIEGUE TEMPORAL
Trabajo Fin de Grado / Máster 15 Semestral
DESPLIEGUE TEMPORAL
ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3
15
ECTS Semestral 4 ECTS Semestral 5 ECTS Semestral 6
ECTS Semestral 7 ECTS Semestral 8 ECTS Semestral 9
ECTS Semestral 10 ECTS Semestral 11 ECTS Semestral 12
LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE
CASTELLANO CATALÁN EUSKERA
Sí No Sí
GALLEGO VALENCIANO INGLÉS
No No Sí
FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS
No No No
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48 / 60
ITALIANO OTRAS
No No
5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE
Asignatura Cod_RA Descrip_RA
Trabajo Fin de Máster RA511 Es capaz de gestionar su trabajo dentro de un entorno de trabajo
Trabajo Fin de Máster RA532 Es capaz de relacionarse con diferentes agentes multidisciplinares con el
objetivo de llevar a cabo su investigación
Trabajo Fin de Máster RA611 Desarrolla un proyecto del ámbito de análisis de datos, ciberseguridad, y
desarrollo de opreaciones en un contexto de aplicación práctica.
Trabajo Fin de Máster RA614 Expone y argumenta y defiende ante un tribunal los resultados obtenidos
en el trabajo desarrollado
5.5.1.3 CONTENIDOS
Trabajo Fin de Máster
-Objeto y finalidad del proyecto
-Planificación y gestión del proyecto
-Estructura
-Tipos de investigación
-Búsqueda de fuentes de información
-Desarrollo
-Comunicación del proyecto
Final Degree Project
- Purpose and aim of the project
- Project planning and management
- Structure
- Types of research
- Search of information sources
- Development
- Project communication
5.5.1.4 OBSERVACIONES
5.5.1.5 COMPETENCIAS
5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES
CG01 - Gestionar y ejecutar proyectos en el ámbito del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones,integrando tecnologías y herramientas de la vanguardia del conocimiento
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación deideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornosnuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir deuna información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a laaplicación de sus conocimientos y juicios
CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicosespecializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá deser en gran medida autodirigido o autónomo.
5.5.1.5.2 TRANSVERSALES
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Identificador : 4316970
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No existen datos
5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS
CE13 - Utilizar herramientas informáticas para resolver problemas complejos del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrolloy operaciones. Realizar proyectos de ingeniería complejos.
CE14 - Aplicar técnicas informáticas del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones a nuevos campos deaplicación teniendo en cuenta las barreras comerciales e industriales.
CETFM - Realización, presentación y defensa, una vez obtenidos todos los créditos del plan de estudios, de un ejerciciooriginal realizado individualmente ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto integral sobre Análisis de datos,Ciberseguridad, y Desarrollo y Operaciones de naturaleza profesional en el que se sinteticen las competencias adquiridas en lasenseñanzas.
5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS
ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD
Realización de prácticas en entornos reales 375 100
5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES
No existen datos
5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN
SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓN MÍNIMA PONDERACIÓN MÁXIMA
Capacidad técnica, implicación en elproyecto, trabajo realizado, resultadosobtenidos, documentación entregada,presentación y defensa técnica
100.0 100.0
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6. PERSONAL ACADÉMICO6.1 PROFESORADO Y OTROS RECURSOS HUMANOS
Universidad Categoría Total % Doctores % Horas %
Mondragón Unibertsitatea ProfesorContratadoDoctor
100 84 81
PERSONAL ACADÉMICO
Ver Apartado 6: Anexo 1.
6.2 OTROS RECURSOS HUMANOS
Ver Apartado 6: Anexo 2.
7. RECURSOS MATERIALES Y SERVICIOSJustificación de que los medios materiales disponibles son adecuados: Ver Apartado 7: Anexo 1.
8. RESULTADOS PREVISTOS8.1 ESTIMACIÓN DE VALORES CUANTITATIVOS
TASA DE GRADUACIÓN % TASA DE ABANDONO % TASA DE EFICIENCIA %
80 10 70
CODIGO TASA VALOR %
No existen datos
Justificación de los Indicadores Propuestos:
Ver Apartado 8: Anexo 1.
8.2 PROCEDIMIENTO GENERAL PARA VALORAR EL PROCESO Y LOS RESULTADOS
Progreso y los resultados de aprendizaje de los estudiantes
El progreso y resultados de aprendizaje de los alumnos se medirán con los siguientes mecanismos: La actitud y aportación a la dinámica de aprendizaje del grupo a lo largo de todo el curso.
· Los resultados obtenidos por los alumnos en las pruebas y trabajos realizados individualmente o en equipos de trabajo
· Los resultados obtenidos en las estancias de movilidad (si las hubiere)
· Los resultados del TFM (trabajo Fin de Máster)
La actitud y aportación a la dinámica de aprendizaje del grupo
· La participación de los alumnos en el proceso de enseñanza-aprendizaje será fundamental, entendida como una participación que enriquece y que contribuye a la dinámica de aprendizaje del grupo. Los responsables
de las materias establecerán los mecanismos y criterios para medir esta actitud y aportaciones.
Los resultados obtenidos por los alumnos en las pruebas y trabajos realizados individualmente o en equipos de trabajo.
· Como se ha indicado en el apartado PLANIFICACIÓN DE LAS ENSEÑANZAS de esta memoria al describir las materias y asignaturas que constituyen el plan de estudios, uno de los mecanismos que se utilizará
para evaluar el progreso de los estudiantes es el desarrollo de pruebas y trabajos individuales o en equipos de trabajo asignados por los profesores y que les permitan evaluar la adquisición de los contenidos y compe-
tencias.
En estos trabajos se les exigirá analizar, valorar e incluso resolver casos y problemas reales de empresa, o incluso desarrollar propuestas de emprendizaje. Resultados obtenidos en las estancias de movilidad
· Las estancias de movilidad exigirán al alumno el tener que valerse de las capacidades y competencias adquiridas a lo largo de los estudios de Máster. Académicamente, deberán desenvolverse con solvencia en los
estudios que cursen en el extranjero y cumplir los objetivos que se le planteen.
Se le valorarán especialmente la capacidad demostrada para aplicar los conocimientos adquiridos y la capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisci-
plinares) relacionados con su área de estudio; y la capacidad para comunicar sus conclusiones ¿y los conocimientos y razones últimas que las sustentan¿ a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin am-
bigüedades. Resultados obtenidos en el TFM y en las prácticas externas
· A todos los alumnos se les exigirá la realización de un trabajo fin de máster interdisciplinar como síntesis de los estudios, que deberán desarrollarlo en la empresa, centros tecnológicos o en Departamentos de Univer-
sidades. Al concluir el TFM el alumno debe presentar y defender su trabajo ante un tribunal (tal como se ha indicado al describir las materias y asignaturas del título), en el que participan profesionales colaboradores.
En este contexto, los mecanismos que se plantean deben entenderse como resultados de aprendizaje que van a permitir valorar el progreso de los estudiantes: los dos primeros, de carácter interno; los otros dos restantes, de ca-
rácter externo; y que tienen especial relevancia por cuanto que el alumno deberá desenvolverse en situaciones y contextos muy similares a los que se le plantearán, o incluso se le plantean ya, en su desempeño profesional.
9. SISTEMA DE GARANTÍA DE CALIDADENLACE https://www.mondragon.edu/es/escuela-politecnica-superior/calidad/formacion-
universitaria
10. CALENDARIO DE IMPLANTACIÓN10.1 CRONOGRAMA DE IMPLANTACIÓN
CURSO DE INICIO 2019
Ver Apartado 10: Anexo 1.
10.2 PROCEDIMIENTO DE ADAPTACIÓN
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Dado que actualmente en esta EPS no existen implantados estudios equivalentes no se proponen mecanismos de adaptación.
10.3 ENSEÑANZAS QUE SE EXTINGUEN
CÓDIGO ESTUDIO - CENTRO
11. PERSONAS ASOCIADAS A LA SOLICITUD11.1 RESPONSABLE DEL TÍTULO
NIF NOMBRE PRIMER APELLIDO SEGUNDO APELLIDO
30627545D CARLOS GARCIA CRESPO
DOMICILIO CÓDIGO POSTAL PROVINCIA MUNICIPIO
Loramendi 4 20500 Gipuzkoa Arrasate/Mondragón
EMAIL MÓVIL FAX CARGO
cgarcia@mondragon.edu 629172615 943791536 DIRECTOR DE LAESCUELA POLITÉCNICASUPERIOR
11.2 REPRESENTANTE LEGAL
NIF NOMBRE PRIMER APELLIDO SEGUNDO APELLIDO
15983176Q VICENTE ATXA URIBE
DOMICILIO CÓDIGO POSTAL PROVINCIA MUNICIPIO
Loramendi 4 20500 Gipuzkoa Arrasate/Mondragón
EMAIL MÓVIL FAX CARGO
batxa@mondragon.edu 629175687 943791536 RECTOR
11.3 SOLICITANTE
El responsable del título no es el solicitante
NIF NOMBRE PRIMER APELLIDO SEGUNDO APELLIDO
15364750Z MIREN IRUNE MURGIONDO BIAIN
DOMICILIO CÓDIGO POSTAL PROVINCIA MUNICIPIO
Loramendi 4 20500 Gipuzkoa Arrasate/Mondragón
EMAIL MÓVIL FAX CARGO
mmurgiondo@mondragon.edu 690825555 943791536 SECRETARIA DE LAESCUELA POLITÉCNICASUPERIOR
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Apartado 2: Anexo 1Nombre :2.JUSTIFICACION-cartasdeapoyo.pdf
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Apartado 4: Anexo 1Nombre :4.1.- Sistemas de información previa.pdf
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Apartado 5: Anexo 1Nombre :05.PLANIFICACIÓN DE LA ENSEÑANZA.pdf
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55 / 60
Apartado 6: Anexo 1Nombre :6.1. Profesorado (completo).pdf
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Apartado 6: Anexo 2Nombre :6.2. PERSONAL DE ADMINISTRACIÓN Y SERVICIOS.pdf
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Identificador : 4316970
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Apartado 7: Anexo 1Nombre :07.DISPONIB-ADECUACIÓN RECURSOS MATERIALES Y SERVICIOS.pdf
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Apartado 8: Anexo 1Nombre :8.1. Estimacion de los valores cuantitativos.pdf
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Código CSV :314380861656515646986269Ver Fichero: 8.1. Estimacion de los valores cuantitativos.pdf
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Apartado 10: Anexo 1Nombre :10.1. Cronograma de implantación.pdf
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2.‐ Justificación, adecuación de la propuesta y procedimientos de consulta (internos y externos)
2.1 Justificación de la propuesta del título
El Plan estratégico (2016‐2020) de la Escuela Politécnica Superior de Mondragon Unibertsitatea (EPS) surge tras un largo periodo de reflexión intensa y con una amplia participación del personal interno, empresas colaboradoras, instituciones y asesores externos.
En este plan se recoge como uno de los 10 retos estratégicos el siguiente:
Lograr un salto en másteres a través de una cartera atractiva y disponer de una oferta coherente y sostenible en grado
Este reto estratégico, en lo que a la oferta de máster se refiere, se concretó en la siguiente línea de acción estratégica:
Diseñar una oferta de másteres atractivos, que eleve el número alumnos por máster
2.1. Conformar una oferta diferenciada de máster reforzando los elementos diferenciales.
2.2. Ampliar la oferta con nuevos másteres con potencial (especializados, internacionales).
Entendiendo que los elementos diferenciales que nos distinguen son:
Compromiso social y cooperativo
Cercanía y adaptación a alumnos y empresas
Modelo de aprendizaje activo, en alternancia y cooperativo
Excelencia científico‐tecnológica
Infraestructuras y equipamiento tecnológicos
El Máster en Análisis de Datos, Ciberseguridad y Desarrollo y operaciones que se propone en esta memoria, surge como una iniciativa enmarcada en el desarrollo del arriba citado plan estratégico, y con los objetivos de:
Dotar a la empresa de profesionales de alto valor para el desarrollo de proyectos de transformación digital que mejoren sus procesos empresariales aportándoles ventajas competitivas.
Dotar a los estudiantes del grado de ingeniería informática y similares de una oferta de especialización que se considera que es muy demandada y que se estima tendrá una empleabilidad muy alta.
Reforzar la investigación en los ámbitos del máster identificados como estratégicos tanto a nivel europeo, como nacional y autonómico.
Estos puntos se desarrollan con más detalle en los siguientes apartados de este capítulo, en el que se analiza la relevancia de este máster desde el punto de vista académico, científico y profesional.
2.1.1 Perspectiva académica La actividad de EPS en la formación en Informática se remonta al año 1997 en el que a Mondragon Unibertsitatea se le autorizó la puesta en marcha de las enseñanzas conducentes a la obtención del título de Ingeniería Técnica en informática de Sistemas. Posteriormente, en el curso 1999‐2000, se le autorizó a impartir las enseñanzas el segundo ciclo del título de Ingeniería Informática.
Con la adecuación del sistema universitaria al EEES de Bolonia, se solicitó la puesta en marcha del Grado en Ingeniería en informática en el curso 2008‐2009.
Dicho Grado de Ingeniería en Informática se diseñó siguiendo las recomendaciones recogidas en la “Resolución de 8 de junio de 2009, de la Secretaría General de Universidades, por la que se da publicidad al Acuerdo del Consejo de Universidades, por el que se establecen recomendaciones para la propuesta por
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las universidades de memorias de solicitud de títulos oficiales en los ámbitos de la Ingeniería Informática, , Ingeniería Técnica Informática e Ingeniería Química” (BOE del 4 de agosto de 2009). Tiene un carácter generalista en el que el alumno recibe una formación que le permite conocer y utilizar tecnologías de múltiples ámbitos dentro del dominio de la informática, como son: desarrollo de aplicaciones, gestión de infraestructuras y sistemas, utilización de la Inteligencia Artificial, desarrollo de sistemas embebidos, etc.
Por esta razón, en el año 2011 se comenzó a impartir el Máster en Sistemas Embebidos, con objeto de especializar al alumno en un campo de aplicación de la informática que, dado el alto nivel de industrialización de nuestro entorno, es muy demandado por las empresas.
Sin embargo, la experiencia de 8 años impartiendo este Máster ha dejado patente que un porcentaje alto de alumnos de informática buscan másteres alternativos que aborden áreas de conocimiento más netamente informáticas.
Conocida la demanda, se analizó la posibilidad de diseñar e implantar un ’Máster en Ingeniería Informática’, basado en las recomendaciones recogidas en la Resolución arriba indicada, pero se descartó porque los alumnos prefieren cursar másteres más especializados. Así Se realizaron consultas a los alumnos que están cursando el grado en ingeniería informática y se consultó a los alumnos egresados de esta universidad que habían optado por cursar másteres en otras universidades. Resultado de esas consultas fue que la mayor parte de los alumnos opta por másteres más específicos y con un perfil profesional definido que les atrae. El máster en ingeniería informática definido en el BOE mencionado anteriormente propone un abanico de competencias a desarrollar amplio y diverso y hace difícil que los alumnos perciban el perfil profesional definido que quieren.
También es importante resaltar la experiencia de MU‐EPS en la impartición de formación en los ámbitos señalados en este Máster. En Ciberseguridad se comenzó a impartir formación orientada a profesionales en el curso 2003/2004, siendo pioneros en este ámbito, diseñando e impartiendo un curso de 200h presenciales que han realizado más de 70 profesionales del sector. En el curso 2015/2016 se le dio carácter de máster propio (1500h) y se ofertó en formato online y en el curso actual se ha ofertado en modo semipresencial bajo el título de Máster en Ciberseguridad en formato semipresencial y modalidad dual, con 14 alumnos cursándolo, con el apoyo de la Diputación Foral de Gipuzkoa y de RENIC (red de Excelencia Nacional de Investigación en Ciberseguridad).
En el ámbito de Big Data, en el curso 2018/2019 se está impartiendo la 4ª edición del curso de 84h “Big Data para Industria” organizado por la SPRI, Agencia Vasca para el Desarrollo Empresarial, e impartido por el personal de EPS.
Dada la coyuntura actual que están viviendo las empresas, en las que nuevos modelos de gestión empresarial como el propuesto por Industria 4.0 y retos tecnológicos como Internet de las cosas, les abre un amplio abanico de oportunidades de innovación y mejora basadas en una adecuada utilización de las TICs, el máster que se plantea proporcionará profesionales que ayudarán en estos procesos de transformación digital de las empresas.
La consecución del master propuesto aportará un valor añadido significativo al alumnado, el cual puede resumirse en los siguientes puntos:
Perfeccionar el desarrollo profesional científico, técnico y humanístico.
Ampliar los contactos personales y extender la red de relaciones con compañeros y profesores, seguramente todos ellos profesionales en activo.
Tener oportunidades para conocer y tratar a profesionales del sector, que pueden ser de gran ayuda para la futura carrera profesional.
Complementar los estudios universitarios teóricos con una formación más práctica y próxima a la realidad del sector profesional.
Conocer los nuevos ámbitos de investigación con posibilidades de aplicación profesional.
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2.1.2 Perspectiva científica
‐ En el estudio de la Comisión Europea “The Economic and Social Impact of Software & Services on Competitiveness and Innovation (2017)” se resalta la gran importancia que las Tecnologías de la Información y Comunicación (TICs) van a desempeñar en la competitividad empresarial.
En concreto resaltan las siguientes tendencias tecnológicas clave, entre otras: La transformación digital, el análisis de datos y Big Data, DevOps, Cloud computing, ciberseguridad e Internet of Things. Identifican la transformación digital de las empresas y los proyectos de Internet of Things como iniciativas empresariales basadas en software que supondrán un gran cambio en los modelos de negocio y gestión empresarial actuales y proporcionarán claras ventajas competitivas.
Ambas iniciativas se ven soportadas por tecnologías claves que facilitarán esta transformación empresarial, entre las que destacan:
Análisis de datos y Big data: la utilización de herramientas de análisis y técnicas de Inteligencia artificial para analizar de forma distribuida datos estructurados y poliestructurados (documentos de texto, datos de la web, etc) con objeto de facilitar la toma de decisiones.
DevOps: entendido como un cambio cultural en el que se hace uso de nuevas prácticas, frameworks y metodologías para acelerar el desarrollo y el despliegue de software.
Ciberseguridad: Este tipo de proyectos basados en un amplio uso de servicios web, que se integran con aplicaciones estratégicas empresariales (ERP, SCADA, etc.) hace que la demanda de ciberseguridad se incremente, constituyendo uno de los factores más relevantes en la UE.
‐ H2020 en el programa de trabajo de tecnologías de la Información y la Comunicación (H2020‐ICT‐2018‐2020) tiene varios apartados relevantes para el máster:
Technologies for Digitising European Industry
La iniciativa de digitalización de la industria europea tiene por objeto crear plataformas digitales de próxima generación y reconstruir la cadena de suministro digital subyacente de la que dependen todos los sectores económicos. La iniciativa debería permitir que todos los sectores y ámbitos de aplicación se adapten, transformen y se beneficien de la digitalización, en particular permitiendo que los agentes más pequeños capten valor. Las plataformas digitales se están convirtiendo en un factor clave en un sector tras otro, permitiendo nuevos tipos de servicios y aplicaciones, alterando los modelos de negocio y creando nuevos mercados. Estudios recientes estiman que la digitalización de productos y servicios añadirá más de 110 B€ de ingresos para la industria al año en Europa en los próximos cinco años. Cerca de un tercio del crecimiento de la producción industrial global en Europa se debe ya a la adopción de las tecnologías digitales. Esto es esencial para garantizar la competitividad de Europa a medio y largo plazo, con implicaciones para el bienestar general.
Dentro de la digitalización, los sistemas ciberfísicos tienen un papel clave. Los sistemas ciberfísicos traen consigo un cambio disruptivo a nivel económico, ya que su capacidad para vincular procesos técnicos y organizativos previamente disjuntos facilita el suministro de nuevos productos y sobretodo servicios, creando así nuevos mercados y no sólo modificándolos gradualmente.
Uno de los topics del programa de trabajo es de sistemas ciberfísicos: “ICT‐01‐2019: Computing technologies and engineering methods for cyber‐physical systems of systems”,
La iniciativa de digitalización de la industria europea también incluye un conjunto de iniciativas para dar soporte a la construcción de las plataformas industriales digitales del futuro para lo que se han publicado los siguientes topics entre otros: “DT‐ICT‐07‐2018‐2019: Digital Manufacturing Platforms for Connected Smart Factories”, “DT‐ICT‐10‐2018‐19: Interoperable and smart homes and grids”, “DT‐ICT‐11‐2019: Big data solutions for energy”, etc.
European Data Infrastructure: HPC, Big Data and Cloud technologies
La Iniciativa Europea de la Nube o Cloud aboga por la creación de una infraestructura europea de datos (EDI) de primer orden como componente esencial para explotar la revolución de los datos en Europa y
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contribuir al crecimiento mundial. El objetivo de las actividades de este apartado es permitir la creación de un ecosistema de computación de alto rendimiento (HPC)/Big Data (BD) de categoría mundial basado en el liderazgo europeo en las tecnologías HPC, Cloud y Big Data. Este ecosistema reforzará la oferta tecnológica europea en estos ámbitos y proporcionará soluciones innovadoras, utilizables y competitivas que satisfagan las demandas de los usuarios de la infraestructura europea de datos. Dentro de este apartado hay topics como ICT‐12‐2018‐2020: Big Data technologies and extreme‐scale analytics, ICT‐15‐2019‐2020: Cloud Computing o ICT‐16‐2018: Software Technologies. En concreto en este último topic, se hace hincapié en los nuevos avances en la tecnología de las TIC influyen en la forma en que se desarrolla el software. El software se está convirtiendo cada vez más en una tecnología omnipresente y habilitadora, y el impacto de las infraestructuras definidas por el software en los procesos de desarrollo y gestión del software se extenderá a través de múltiples dominios tecnológicos (por ejemplo, HPC, Iot, Big Data, Cloud, Inteligencia Artificial).
Cybersecurity
En la próxima década, las tecnologías de ciberseguridad y privacidad deberían convertirse en elementos complementarios de la economía digital de la UE, garantizando un entorno TIC de confianza en red para gobiernos, empresas y particulares.
En este apartado hay topics como SU‐ICT‐01‐2018: Dynamic countering of cyber‐attacks o SU‐ICT‐02‐2020: Building blocks for resilience in evolving ICT systems.
Además del programa de trabajo en TICs, hay otros programas de trabajo donde las TICs tiene un papel clave:
• El programa de seguridad: “Secure societies ‐ Protecting freedom and security of Europe and its citizens” donde hay un apartado de seguridad digital dedicado a la ciberseguridad.
• El programa de salud: “Health, demographic change and wellbeing” que tiene un apartado sobre Digital transformation in Health and Care donde se aborda el eHealth, la salud móvil o mHealth y las TICs aplicadas al envejecimiento activo y saludable con tecnologías como el Big data y AI. Este programa también tiene un apartado sobre ciberseguridad en la salud.
• El programa de energía: “Secure, clean and efficient energy” donde las TICs tienen un papel clave para la gestión eficiente de la energía.
• El programa NMBP: “Nanotechnologies, Advanced Materials, Biotechnology and Advanced Manufacturing and Processing” donde hay un apartado sobre Factories of the Future (FoF) donde las TICs tienen un papel importante en el paradigma Industry 4.0, como herramientas para mantenimiento predictivo por ejemplo.
• El programa de clima: “Climate action, environment, resource efficiency and raw materials” donde las TICS tiene un papel en la búsqueda de la eficiencia por ejemplo dentro de las ciudades inteligentes.
• El programa de transporte: “Smart, green and integrated transport” donde los TICs tienen un papel importante para mejorar la movilidad y en el contexto del vehículo eléctrico.
‐ Esto se ha visto con claridad en el estado español y así el Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017‐2020, recoge la Acción Estratégica “Industria Conectada 4.0”, en la que como se puede ver en la figura 1, las tecnologías claves mencionadas anteriormente se consideran fundamentales para abordar iniciativas en el ámbito de desarrollo de “Aplicaciones de gestión intraempresa/interempresas” y “Comunicaciones y tratamiento de datos”.
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Figura 1.‐ Habilitadores digitales – ‘Industria Conectada 4.0.‐La transformacióndigital de la Industrial espñaola’ 2015.
‐ A nivel de la CAPV el Gobierno Vasco, dentro de su Plan de Ciencia, Tecnología e Innovación 2020 ha desarrollado una iniciativa estratégica denominada Estrategia Basque Industry 4.0. Dentro de esta iniciativa, se ha dado una importancia relevante a la incorporación de Tecnologías Electrónicas, Informáticas y de Comunicaciones al tejido industrial.
Dentro de estas tecnologías se han priorizado proyectos en los siguientes ámbitos:
Ciberseguridad y comunicaciones industriales.
Cloud Computing.
Big Data – Analítica Avanzada y Business Intelligence.
Robótica colaborativa.
Proyectos de realidad aumentada.
Proyecto de visión artificial.
Sensórica.
Diseño y fabricación aditiva en materiales metálicos y avanzados (cerámicas, composites, etc.)
Proyectos de materiales y procesos avanzados.
En EPS, tanto los programas de grado y master están sustentados por profesores integrados en equipos de investigación. En el desarrollo de este master están implicados dos equipos de investigación:
Sistemas Inteligentes para Sistemas Industriales, con las líneas de investigación: o Sistemas Inteligentes para la Fabricación Avanzada o Sistemas Inteligentes para la Ciberseguridad Industrial o Sistemas Inteligentes para la Industria de la Salud o Sistemas Inteligentes para Procesos Industriales
Ingeniería del Sw y Sistemas, con las líneas de investigación: o Desarrollo y Operación de software embebido para sistemas ciberfisicos:
automatización, testeo y reconfiguración dinámica o Ingeniería Web: servicios web e interoperabilidad
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Estos equipos tienen una amplia experiencia en la realización de proyectos de investigación a nivel europeo, nacional y autonómico, en los ámbitos de conocimiento que se abordan en el máster. A continuación se recogen los proyectos más representativos y también se citan las tesis doctorales más relacionadas con el ámbito definido en el máster.
Ejemplos de proyectos de investigación, tesis doctorales y publicaciones
Proyectos de investigación europeos
QU4LITY: Digital Reality in Zero Defect Manufacturing. H2020, (Call: H2020‐DT‐2018‐2020 // Topic: DT‐ICT‐07‐2018‐2019 // Type of action: IA // Proposal number: SEP‐210487273); Digital Manufacturing Platforms for Connected Smart Factories. 2019‐2021 (comienzo previsto para enero 2019)
CSA‐INDUSTRY4.E: Coordination and Support Action for Industry4.E. Call: H2020‐ECSEL‐2018‐3‐CSA‐Industry4E‐one‐stage // Topic: ECSEL‐2018‐3‐CSA‐Industry4E // Type of action: ECSEL‐CSA // Proposal number: SEP‐210518509; (comienzo previsto para octubre 2018)
DiManD: Digital Manufacturing and Design Training Network. Marie Skłodowska‐Curie Actions (MSCA), Innovative Training Networks (ITN), Call: H2020‐MSCA‐ITN‐2018 // Topic: MSCA‐ITN‐2018 // Type of action: MSCA‐ITN‐ETN // Proposal number: 814078. 2019‐2022. Coordinado por EPS‐MU.
SmartEnCity: Towards Smart Zero CO2 Cities across Europe. Call: H2020‐SCC 2015 Topic SCC‐01‐2015. 2016‐2021
Productive 4.0: Electronics and ICT as enabler for digital industry and optimized supply chain management covering the entire product lifecycle, Call: H2020‐ECSEL‐2016‐2‐IA‐two‐stage ‐ Topic: ECSEL‐2016‐2 ‐ Type of action: ECSEL‐IA ‐ Proposal number: 737459‐1. 2017‐2020
PROPHESY: Platform for rapid deployment of self‐configuring and optimized predictive maintenance services. Call: H2020‐IND‐CE‐2016‐17 // Topic: FOF‐09‐2017 // Type of action: IA // Proposal number: 766994, topic: FoF‐09‐2017. 2017‐2020.
TESTOMAT: The Next Level of Test Automation, ITEA3, 2017‐2020
Cityfied: RepliCable and InnovaTive Future Efficient Districts and cities. FP7‐ENERGY. 2014‐2019
MANTIS: Cyber Physical System based Proactive Collaborative Maintenance. Call: ECSEL‐2014‐1. Periodo de vigencia 2015 – 2018. Coordinado por EPS‐MU. Financiado por Comisión Europea y MINECO. MC‐SUITE: ICT Powered Machining Software Suite. Call: H2020‐FoF‐2015; Topic: FoF‐08‐2015. Periodo de vigencia 2015 – 2018. REnnovates: Flexibility Activated Zero Energy Districts, Call: H2020‐EEB‐08‐2015, 2015‐2018
ARROWHEAD: FP7‐JTI‐ ARTEMIS‐2012‐1 (JU anterior a ECSEL), 2013‐2017 CPSBuDi: Multidisciplinary design of Cyber‐Physical Systems for smart energy control in Buildings and Districts, experimento dentro del proyecto CPSELabs: CPS Engineering Labs ‐ expediting and accelerating the realization of cyber‐physical systems, H2020‐ICT, 2016‐ 2017. Coordinado por MGEP. SAFECER: FP7‐JTI‐ Call: ARTEMIS‐2010‐1 (JU anterior a ECSEL)
pSafety Certfication of Software‐intensive Systems with Reusable Components, 2011‐2013
nSafety Certification of So ware‐intensive Systems with Reusable Components, 2012‐2015
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CRAFTERS: ConstRaint and Application driven Framework for Tailoring Embedded Real‐Time Systems, FP7‐JTI‐ Call: ARTEMIS‐2011‐1 (JU anterior a ECSEL), 2012‐2015 nSHIELD: Security, Privacy and Dependability in Embedded Systems. ARTEMIS (JU Anterior a ECSEL), 20111‐2014. EVOLVE: Evolucionary validation, verification and certification, ITEA3, 2008‐2011. eDIANA: Embedded Systems for Energy Efficient Buildings ARTEMIS (JU anterior a ECSEL), 2009‐2012
Proyectos de investigación nacionales y autonómicos (Financiación pública y privada: proyectos, subvenciones, convenios y contratos de I+D+i)
Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato Red de Excelencia en Tratamiento Inteligente de Datos y Generación de Lenguaje Natura Entidad financiadora MINECO ( Pública ) Convocatoria Redes de Excelencia (2017) Ámbito estatal Periodo de vigencia 2018 – 2019 Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato Red de Excelencia en Calidad y Sostenibilidad de Software Entidad financiadora MINECO ( Pública ) Convocatoria Redes de Excelencia (2017) Ámbito estatal Periodo de vigencia 2018 – 2019
Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto: Convenio o contrato Red en nuevas tendencias en Arquitectura Software y Variabilidad Entidad financiadora MINECO ( Pública ) Convocatoria Redes de excelencia (2017) Ámbito estatal Periodo de vigencia 2018 – 2019 Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato Integración de Conocimiento Semántico para el Filtrado de Spam basado en Contenido, TIN2017‐84658‐C2‐2‐R Entidad financiadora MINECO ( Pública ) Convocatoria Retos Investigación (2017) Ámbito estatal Periodo de vigencia 2018 – 2019 Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato TEKINTZE; Teknologia Ekin Hagin (T) Zerra Erabiliz Entidad financiadora Eusko Jaurlaritza ( Pública ) Convocatoria ELKARTEK‐2018 (2018) Ámbito autonómico Periodo de vigencia 2018 ‐ 2019
Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato Mercedes Benz: Optimización de montaje y logistica mediante TICs Entidad financiadora Mercedes Benz ( Privada ) Periodo de vigencia 2013 ‐ 2018
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Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato Orona: Automatización de las validaciones y ciclo de vida Entidad financiadora Orona S. Coop. ( Privada ) Periodo de vigencia 2013 ‐ 2018
Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato Sistemas Empotrados ‐ Grupo A Entidad financiadora Eusko Jaurlaritza ( Pública ) Convocatoria Ikerketa Taldeak ‐ 2013 Ámbito autonómico Periodo de vigencia 2013 – 2018 Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato Sistemas Inteligentes para Sistemas Industriales ‐ Grupo B Entidad financiadora Eusko Jaurlaritza ( Pública ) Convocatoria Ikerketa Taldeak ‐ 2016 Ámbito autonómico Periodo de vigencia 2016 – 2018 Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato Ulma Handling System: Embedded BI for warehouse management software Entidad financiadora Ulma Handling System S. Coop. ( Privada ) Periodo de vigencia 2016 ‐ 2018
Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato Ulma Embeeded Solutions: Integración de herramientas mediante OSLC Entidad financiadora Ulma Embedded Solutions S.Coop. ( Privada ) Periodo de vigencia 2016 ‐ 2018
Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato MES Educativo para entornos de Industria 4.0 Entidad financiadora SMC International Training ( Privada ) Periodo de vigencia 2017 ‐ 2018
Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato LANA II; Lantegi Adimendua ‐ TICs para la Fábrica Inteligente ‐ Smart Factory Entidad financiadora Gobierno Vasco ( Pública ) Convocatoria Elkartek (2016) Ámbito autonómico Periodo de vigencia 2016 ‐ 2017
Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato INMAQUENER; Incremento del valor añadido de la máquina herramienta a través de la utilización de la monitorización, control adaptativo y métodos de control Entidad financiadora MINECO ( Pública ) Convocatoria RETOS Colaboración (2014) Ámbito estatal Periodo de vigencia 2014 ‐ 2017
Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato KONIKER: Plataforma inteligente para la innovación Estrategica Entidad financiadora Koniker ( Privada )
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Periodo de vigencia 2012 ‐ 2016
Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato FATIMA; Fabricación Avanzada y Técnicas de Inteligencia Artificial en las Máquinas Entidad financiadora Eusko Jaurlaritza ( Pública ) Convocatoria ELKARTEK‐2015 (2015) Ámbito autonómico Periodo de vigencia 2015 ‐ 2016
Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato LANA; Lantegi Adimendua ‐ TICs para la Fábrica Inteligente ‐ Smart Factory Entidad financiadora Eusko Jaurlaritza ( Pública ) Convocatoria ELKARTEK‐2015 (2015) Ámbito autonómico Periodo de vigencia 2015 ‐ 2016
Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato PLENISEN; Desarrollo de una plataforma en la nube para el despliegue de soluciones de negocio basadas en internet de las cosas (IoT) Entidad financiadora MCC Telecom S.Coop; LKS Ingeniería S.Coop; OSATU S.Coop ( Privada ) Periodo de vigencia 2015 ‐ 2016
Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato Ulma Embeeded Solutions: Mejora del desarrollo del ciclo de vida de software embebido Entidad financiadora Ulma Embedded Solutions S. Coop. ( Privada ) Periodo de vigencia 2013 ‐ 2016
Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato EBIZI!; Plataforma de Provisión de servicios centrada en el Paciente‐Hogar Entidad financiadora Saludnova Solutions S.Coop ( Privada ) Periodo de vigencia 2013 ‐ 2015
Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato LANA; Lantegi Adimendua ‐ TICs para la Fábrica Inteligente ‐ Smart Factory Entidad financiadora Gobierno Vasco ‐ Programa Elkartek ( Pública ) Periodo de vigencia – 2013‐ 2018
Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato FATIMA; Fabricación Avanzada y Técnicas de Inteligencia Artificial en las Máquinas Entidad financiadora Gobierno Vasco ‐ Programa Elkartek ( Pública ) Periodo de vigencia – 2013‐ 2018
Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato BID3A; Big Data para RIS3 Entidad financiadora Gobierno Vasco ‐ Programa Elkartek ( Pública ) Periodo de vigencia – 2013‐2018
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Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato C CLOUD; Calderas de biomasa y máquinas de frío conectadas a un Centro de Control en la nube mediante Internet Industrial Entidad financiadora EKIDE y DOMUSA S.Coop. ( Privada ) Periodo de vigencia ‐2013‐2018
Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato CIBERIND; Ciberseguridad Industrial para Sistemas Industriales Entidad financiadora Gobierno Vasco ‐ Programa Elkartek ( Pública ) Periodo de vigencia ‐2013‐2018
Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato PLENISEN; Desarrollo de una plataforma en la nube para el despliegue de soluciones de negocio basadas en internet de las cosas (IoT) Entidad financiadora MCCTelecom, LKS Ingeniería y Osatu ( Privada ) Referencia IG‐2015/01090 Periodo de vigencia – 2013‐2018 Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato EKIZTEN; Image processing by Work Based Learning Entidad financiadora Ekide ( Privada ) Periodo de vigencia 2011 ‐ 2015
Tipo financiación: Convocatoria en concurrencia competitiva Título del proyecto, convenio o contrato CPS4PSS; CPS for Product Service Systems (los Cyber‐Physical Systems como tecnología facilitadora para la mejora de los Sistemas Producto‐Servicio y su influencia en la Fabricación Avanzada) Entidad financiadora Gobierno Vasco ‐ Programa de Investigación Estratégica (ETORTEK) ( Pública ) Periodo de vigencia 2014 ‐ 2015
Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato μGENCOSSMART; Desarrollo de plataforma hardware y software de integración de sistemas de microcogeneración en ecosistemas SmartCity Entidad financiadora CS Centro Stirling ( Privada ) Periodo de vigencia 2014 ‐ 2015
Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato SIND; Diseño y desarrollo de un novedoso sistema para la seguridad en entornos industriales Entidad financiadora Mondragon Sistemas de Información ( Privada ) Periodo de vigencia 2014 ‐ 2014
Tipo financiación: Contrato Título del proyecto, convenio o contrato BIG PAPI; Big data Para Análisis de Procesos Industriales Entidad financiadora Mondragon Sistemas de Información ( Privada ) Periodo de vigencia 2013 ‐ 2014
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Tesis doctorales dirigidas
Título DATA‐DRIVEN ANOMALY DETECTION IN INDUSTRIAL NETWORKS Doctorando Iturbe Urretxa, Mikel Directores Urko Zurutuza Ortega, Roberto Uribeetxeberria Situación Defendida Año de defensa 2017 Título SIMULATION‐BASED TESTING OF HIGHLY CONFIGURABLE CYBER‐PHYSICAL SYSTEMS: AUTOMATION, OPTIMIZATION AND DEBUGGING Doctorando Arrieta Marcos, Aitor Universidad Mondragon Unibertsitatea Directores Goiuria Sagardui Mendieta, Leire Etxeberria Elorza Situación Defendida Año de defensa 2017 Título MÉTODO PARA LA ADAPTACIÓN DE TRANSFORMACIONES M2M LEGADAS ANTE CAMBIOS EN LA LOGICA DE MAPEO Y A EXTENSIONES DE METAMODELOS MEDIANTE PERFILESDoctorando Aguirre Bastegieta, Joseba Andoni Directores Goiuria Sagardui Mendieta Situación Defendida Año de defensa 2017 Título ULTRASOUND IMAGE PROCESSING IN THE EVALUATION OF LABOR INDUCTION FAILURE RISK Doctorando Vasquez Obando, Pablo Jose Directores Alberto Izaguirre Altuna, Nestor Arana Arexolaleiba Situación Defendida Año de defensa 2017 Título RE‐USE OF TESTS AND ARGUMENTS FOR ASSESSING DEPENDABLE MIXED‐CRITICALITY SYSTEMS Doctorando Nicolas Ramirez, Carlos Fernando Directores Goiuria Sagardui Mendieta, Peter P. Puschner Situación Defendida Año de defensa 2017 Título NEW APPROACHES FOR CONTENT‐BASED ANALYSIS TOWARDS ONLINE SOCIAL NETWORK SPAM DETECTION Doctorando Ezpeleta Gallastegi, Enaitz Directores Urko Zurutuza Ortega, Jose Mª Gomez Hidalgo Situación Defendida Año de defensa 2016
Título QUERY TRANFORMATION FRAMEWORK – MQT: FROM EMF‐BASED MODEL QUERY LANGUAGES TO PERSISTENCE‐SPECIFIC QUERY LANGUAGES Doctorando De Carlos Garcia, Xabier Directores Goiuria Sagardui Mendieta, Salvador Trujillo Situación Defendida Año de defensa 2016
Título SEMANTIC WEB AND SEMANTIC TECHNOLOGIES TO ENHANCE INNOVATION AND TECHNOLOGY WATCH PROCESSES Doctorando Perez Riaño, Alain Directores Felix Larrinaga Barrenechea, Juan Ignacio Igartua Lopez Situación Defendida Año de defensa 2016
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Título INVENTORY ROUTING PROBLEM WITH STOCHASTIC DEMAND AND LEAD TIME Doctorando Roldan Nariño, Raul Fabian Directores Rosa Basagoiti Astigarraga y Leandro Coelho Situación Defendida Año de defensa 2016
Título DYNAMIC VARIABILITY SUPPORT IN CONTEXT‐AWARE WORKFLOW‐BASED SYSTEMS Doctorando Murguzur Ibarguren, Aitor Directores Goiuria Sagardui Mendieta, Salvador Trujillo Gonzalez Situación Defendida Año de defensa 2015 Título DESIGN AND IMPLEMENTATION OF DYNAMIC GENETIC ALGORITHMS FOR LIFT GROUP CONTROL WITH PASSENGER INFORMATION TO IMPROVE TIME AND ENERGY PERFORMANCE WITH ADAPTATION TO TRAFFIC PATTERNS Doctorando Beamurgia Bengoa, Maite Directores Rosa Basagoiti Astigarraga, Ignacio Rodríguez Carreño Situación Defendida Año de defensa 2014 Título BEHAVIORAL MODELING FOR ANOMALY DETECTION IN INDUSTRIAL CONTROL SYSTEM Doctorando Garitano Garitano, Iñaki Directores Urko Zurutuza Ortega, Roberto Uribeetxeberria Situación Defendida Año de defensa 2014 Título ANÁLISIS BASADO EN MODELOS MARTE PARA LA VALIDACIÓN DE RENDIMIENTO DE LÍNEAS DE PRODUCTOS DE SISTEMAS EMBEBIDOS Doctorando Belategi Olascoaga, Lorea Directores Goiuria Sagardui Mendieta, Leire Etxeberria Elorza, Situación Defendida Año de defensa 2013 Tesis en desarrollo: Título Detección de intencionalidad en mensajes para la mejora de filtros anti‐spam en Redes Sociales Doctorando Velez de Mendizabal Gonzalez, Iñaki Directores Enaitz Ezpeleta Gallastegi, Urko Zurutuza Ortega Situación En curso inscrita Año inscripción 2018
Título Data‐Driven Framework for Optimizing Industrial Human‐Computer Interaction Doctorando Reghera Bakhache, Daniel Directores Iñaki Garitano Garitano Situación En curso inscrita Año inscripción 2017
Título Metodología para discriminar errores en el proceso de taladrado y diseño de sistema ciber físico para manufacturing en la nube Doctorando Duo Zubiaurre, Aitor Directores Rosa Basagoiti Astigarraga
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Situación En curso inscrita Año inscripción 2017 Título data‐driven modeling and optimization of industrial process. A big data approach Doctorando Lecuona Mugica, Iñigo Directores Rosa Basagoiti Astigarraga, Urko Zurutuza Ortega Situación En curso inscrita Año inscripción 2017 Título Evaluación mediante analítica avanzada del impacto de las configuraciones y las operaciones del proceso en la propagación de los defectos en una línea de fabricación multi‐etapa Doctorando Azkarate Fernández, Igor Directores Luka Eciolaza Echeverria, Nestor Arana Arexolaleiba Situación En curso inscrita Año inscripción 2017
Título Test optimisation for Highly‐Configurable Cyber‐Physical Systems Doctorando Markiegi Gonzalez, Urtzi Directores Goiuria Sagardui Mendieta, Leire Etxeberria Elorza Situación En curso inscrita Año inscripción 2016
Título Data variability visualization in Product Line Engineering of Monitoring Functionality in Industrial Cyber‐Physical Systems Doctorando Iglesias Goicoechea, Aitziber Directores Goiuria Sagardui Mendieta Situación En curso inscrita Año inscripción 2016
Título SEMANTIC TECHNOLOGIES FOR THE OPTIMIZATION OF ENERGY MANAGEMENT IN SMART CITIES Doctorando Cuenca Ariza, Javier Directores Felix Larrinaga Barrenechea Situación En curso inscrita Año inscripción 2016
Título Methodology for improve efficiency using Reusability of Product Line Software in Critical Embedded Systems SW Components Doctorando ILLARRAMENDI REZABAL, MIREN Directores Leire Etxeberria Elorza, Xabier Elkorobarrutia Letona, Leire Etxeberria, Xabier Elkorobarrutia Situación En curso inscrita Año inscripción 2015 Título Metodología de diseño para el desarrollo de sistemas críticos de seguridad con arquitecturas hibridas multicore Doctorando LOPEZ ALONSO, PATRICIA Directores Leire Etxeberria Elorza, Xabier Elkorobarrutia Letona Situación En curso inscrita Año inscripción 2015
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Título Metodología y Herramientas para la generación automatizada de aplicaciones de Ingeniería Basada en el Conocimiento desde Figuras Definidas por el Usuario Doctorando Ugarte Barrena, Done Directores Alberto Izaguirre Altuna Situación En curso inscrita Año inscripción 2015 Título Métodos de reconstrucción tridimensional de superficies especulares (alta reflectividad) y/o mixtas (parcialmente especulares) para aplicaciones industriales y médicas Doctorando Maestro Watson, Daniel Directores Alberto Izaguirre Altuna, Nestor Arana Arexolaleiba Situación En curso inscrita Año inscripción 2015
Título Honeyphones: A Framework for Monitoring and Remediation of Attacks on Mobile Devices through Data Mining Doctorando Oscar Manuel Somarriba Directores Urko Zurutuza y Roberto Uribeetxeberria Situación En curso inscrita Año inscripción 2014 Observaciones
Publicaciones en revistas indexadas y comunicaciones en Congresos equiparables a articulos de impacto
Autores: Aitor Arrieta, Sergio Segura, Urtzi Markiegi, Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria Título Spectrum‐based fault localization in software product lines Tipo de publicación artículo en revista indexada Año 2018 Referencia: Information & Software Technology Volume 100, August 2018, Pages 18‐31 ISSN 0950‐5849
Autores: Aitor Arrieta, Shuai Wang, Ainhoa Arruabarrena, Urtzi Markiegi, Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria Título Multi‐objective black‐box test case selection for cost‐effectively testing simulation models Tipo de publicación otras publicaciones Indicadores de calidad Ranking SCIE A Año 2018 Referencia GECCO '18 Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Pages 1411‐1418 DOI 10.1145/3205455.3205490
Autores: Aitor Arrieta, Shuai Wang, Urtzi Markiegi, Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria Título Employing multi‐objective search to enhance reactive test generation and prioritization for testing industrial cyber‐physical systems Tipo de publicación otras publicaciones Indicadores de calidad Ranking SCIE A Año 2018 Referencia GECCO '18 Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion Pages 7‐8 DOI 10.1145/3205651.3208212
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Autores: Aitor Arrieta, Shuai Wang, Urtzi Markiegi, Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria Título Employing Multi‐Objective Search to Enhance Reactive Test Case Generation and Prioritization for Testing Industrial Cyber‐Physical Systems Tipo de publicación artículo en revista indexada Año 2018 Referencia IEEE Trans. Industrial Informatics 14(3): 1055‐1066 (2018) ISSN 1941‐0050 DOI 10.1109/TII.2017.2788019
Autores: Alain Perez, Rosa Basagoiti , Ronny Adalberto Cortezb , Felix Larrinaga , Ekaitz Barrasac , Ainara Urrutia Título A case study on the use of machine learning techniques for supporting technology watch Tipo de publicación artículo en revista indexada Año 2018 Referencia Data & Knowledge Engineering Available online 4 August 2018 ISSN 0169‐023X DOI https://doi.org/10.1016/j.datak.2018.08.001
Autores: Elena Gómez‐Martínez & Ricardo J Rodríguez & Clara Benac‐Earle & Leire Etxeberria & Miren Illarramendi Título A methodology for model‐based verification of safety contracts and performance requirements Tipo de publicación artículo en revista indexada Año 2018 Referencia Journal of Risk and Reliability, , vol. 232(3), pages 227‐247, June. ISSN 1793‐6365 DOI https://doi.org/10.1177/ Autores: Patricia Lopez, Jon Mabe, Guillermo Miró, Leire Etxeberria: Título Low Cost Photonic Sensor for in‐Line Oil Quality Monitoring: Methodological Development Process towards Uncertainty Mitigation Tipo de publicación artículo en revista indexada Año 2018 Referencia Sensors 18(7): 2015 (2018) ISSN 1424‐8220 DOI 10.3390/s18072015
Autores: Aitor Arrieta, Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria, Justyna Zander Título Automatic generation of test system instances for configurable cyber‐physical Systems Tipo de publicación artículo en revista indexada Año 2017 Referencia Software Quality Journal September 2017, Volume 25, Issue 3, pp 1041– 1083 ISSN 0963‐9314
Autores: Aitor Arrieta, Shuai Wang, Urtzi Markiegi, Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria Título Search‐based test case generation for Cyber‐Physical Systems Tipo de publicación otras publicaciones Indicadores de calidad Ranking SCIE A Año 2017 Referencia CEC 2017: 688‐697
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Autores: Aitziber Iglesias, Hong Lu, Cristóbal Arellano, Tao Yue, Shaukat Ali, Goiuria Sagardui Título Product Line Engineering of Monitoring Functionality in Industrial Cyber‐ Physical Systems: A Domain Analysis Tipo de publicación otras publicaciones Indicadores de calidad Ranking SCIE A Año 2017 Referencia SPLC '17 Proceedings of the 21st International Systems and Software Product Line Conference ‐ Volume A Pages 195‐204 DOI 10.1145/3106195.3106223
Autores: Leire Etxeberria, Felix Larrinaga, Urtzi Markiegi, Aitor Arrieta, Goiuria Sagardui Título Enabling co‐simulation of smart energy control systems for buildings and districts. Tipo de publicación otras publicaciones Indicadores de calidad Ranking SCIE B Año 2017 Referencia ETFA 2017: 1‐4 DOI 10.1109/ETFA.2017.8247746 (consultar) Autores: Leire Etxeberria, Xabier Elkorobarrutia, Goiuria Sagardui Título Action Research for Improving System Engineering Teaching in Embedded Systems Master Tipo de publicación otras publicaciones Indicadores de calidad Ranking SCIE B Año 2017 Referencia EUROMICRO CONFERENCE ON SOFTWARE ENGINEERING AND ADVANCED APPLICATIONS SEAA 2017: 218‐225 DOI 10.1109/SEAA.2017.74
Autores: Urtzi Markiegi, Aitor Arrieta, Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria Título Search‐based product line fault detection allocating test cases iteratively Tipo de publicación otras publicaciones Indicadores de calidad Ranking SCIE A Año 2017 Referencia SPLC (A) 2017: 123‐132 DOI 10.1145/3106195.3106210
Autores: Aitor Arrieta, Shuai Wang, Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria Título Test Case Prioritization of Configurable Cyber‐Physical Systems with Weight‐ Based Search Algorithms Tipo de publicación otras publicaciones Indicadores de calidad Ranking SCIE A Año 2016 Referencia GECCO '16 Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference 2016 Pages 1053‐1060 DOI 10.1145/2908812.2908871 Autores: Aitor Arrieta, Shuai Wang, Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria Título Search‐based test case selection of cyber‐physical system product lines for simulation‐based validation Tipo de publicación otras publicaciones Indicadores de calidad Ranking SCIE A Año 2016
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Referencia SPLC '16 Proceedings of the 20th International Systems and Software Product Line Conference Pages 297‐306 DOI 10.1145/2934466.2946046 Autores: Xabier De Carlos, Goiuria Sagardui, Salvador Trujillo Título Two‐Step Transformation of Model Traversal EOL Queries for Large CDO Repositories. Tipo de publicación otras publicaciones Indicadores de calidad Ranking SCIE A Año 2016 Referencia FASE 2016: Fundamental Approaches to Software Engineering pp 141‐157 Autores: Arrieta, Aitor and Sagardui, Goiuria and Etxeberria, Leire Título Test Control Algorithms for the Validation of Cyber‐physical Systems Product Lines Tipo de publicación otras publicaciones Indicadores de calidad Ranking SCIE A Año 2015 Referencia Proceedings of the 19th International Conference on Software Product Line, ACM 978‐1‐4503‐3613‐0, 273‐‐282 DOI https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2791060.2791095
Autores: Iñaki Garitano, Mikel Iturbe, Enaitz Ezpeleta and Urko Zurutuza Título Who’s there? Evaluating data source integrity and veracity in IIoT using Multivariate Statistical Process Control Tipo de publicación capítulo de libro Indicadores de calidad Scholarly Publishers Indicators puesto 4. Año 2018 Referencia Security and Privacy Trends in the Industrial Internet of Things. Advanced Sciences and Technologies for Security Applications Book Series, Springer, volume 28. Editorial Springer
Autores: Michele Albano, Erkki Jantunen, Gregor Papa, Urko Zurutuza, Título The MANTIS Book. Cyber Physical System Based Proactive Collaborative Maintenance Tipo de publicación editor Indicadores de calidad Thomson Reuters ISI Book Citation Index Año 2018 Referencia The MANTIS Book. Cyber Physical System Based Proactive Collaborative Maintenance. River Publishers, Series in Automation, Control and Robotics.
Autores: Perez, A., Basagoiti, R., Cortez,R.A:, Larrinaga,F. ,Basarra, E., Urrutia,A. Título A case study on the use of machine learning techniques for supporting technology watch Tipo de publicación artículo en revista indexada Base de datos SCOPUS, Cuartil: Q2 Año 2018 Revista Data and Knowledge Engineering DOI 10.1016/j.datak.2018.08.001 Autores: Wissam Aoudi, Mikel Iturbe, Magnus Almgren Título Truth Will Out: Departure‐Based Process‐Level Detection of Stealthy Attacks on Control Systems Tipo de publicación otras publicaciones Indicadores de calidad CORE:A++, GII‐GRIN‐SCIE Class 1, GII‐GRIN‐SCIE Rating A++ Año 2018
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Referencia Proceedings of the 25th ACM Conference on Computer and Communications Security (ACM CCS 2018), pp. DOI 10.1145/3243734.3243781
Autores: Josef Noll, Iñaki Garitano, Christian Johansen, Javier Del Ser, Ignacio Arenaza‐Nuño Título Perspectives in secure SMART environments Tipo de publicación capítulo de libro Año 2017 Referencia Edición: 1 Lugar: Boca Raton Páginas inicial y final: 337‐357 Título de la monografía: Measurable and Composable Security, Privacy, and Dependability for Cyberphysical Systems: The SHIELD Methodology Editorial Crc Press ISBN 978‐113804285‐8 DOI 10.1201/9781138042858 (consultar)
Autores: Caballero, Juan, Zurutuza, Urko, Rodríguez, Ricardo J. Título Detection of Intrusions and Malware, and Vulnerability Assessment. 13th International Conference, DIMVA 2016, San Sebastián, Spain, July 7‐8, 2016, Proceedings Tipo de publicación editor Indicadores de calidad Scholarly Publishers Indicators (SPI), puesto 4 en el rankig de editoriales. 10.704 chapter downloads. This means your book was one of the top 25% most downloaded eBooks in the relevant eBook Collection in 2017. Año 2016 Referencia Springer International Publishing, Series Volume 9721, Pages 1‐442 DOI 10.1007/978‐3‐319‐40667‐1 (consultar)
Autores: Carlos Figuera, Unai Irusta, Eduardo Morgado, Elisabete Aramendi, Unai Ayala, Lars Wik, Jo Kramer‐Johansen, Trygve Eftestøl,Felipe Alonso‐Atienza Título Machine Learning Techniques for the Detection of Shockable Rhythms in Automated External Defibrillators Tipo de publicación artículo en revista indexada Base de datos WOS, Cuartil: Q1 Año 2016 Referencia PLoS ONE. Vol. 11. Nº 7. July 21, Revista PLoS ONE ISSN 1932‐6203
Autores: Roldan, Raul F.; Basagoiti, Rosa; Coelho, Leandro C. Título Robustness of inventory replenishment and customer selection policies for the dynamic and stochastic inventory‐routing problem Tipo de publicación artículo en revista indexada Base de datos WOS, Cuartil: Q1 Año 2016 Referencia Volumen: 74 Páginas: 14‐20 Revista COMPUTERS & OPERATIONS RESEARCH ISSN 0305‐0548 DOI 10.1016/j.cor.2016.04.004
Autores: Lozano Silva, J., Aginako Bengoa, N., Quartulli, M., Olaizola, I.G., Zulueta, E. Título Web‐Based Supervised Thematic Mapping Tipo de publicación artículo en revista indexada Base de datos WOS, Cuartil: Q2 Año 2015 Referencia Volume 8, Issue 5, 1 May 2015, Article number 7126922, Pages 2165‐2176
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Revista IEEE JOURNAL OF SELECTED TOPICS IN APPLIED EARTH OBSERVATIONS AND REMOTE SENSING ISSN 1939‐1404 DOI 10.1109/JSTARS.2015.2438034 Autores: M. Beamurgia, R. Basagoiti, I. Rodríguez, V. Rodriguez Título A modified genetic algorithm applied to the elevator dispatching problem Tipo de publicación artículo en revista indexada Base de datos WOS, Cuartil: Q2 Año 2015 Referencia Soft Computing, a fusion of Foundations, Methodologies and Applications Revista SOFT COMPUTING ISSN 1432‐7643 DOI 10.1007/s00500‐015‐1718‐1
Autores: A. Aguirre, A. Lozano‐Rodero, L.M. Matey, M. Villamañe, B. Ferrero Título A novel approach to diagnosing motor skills Tipo de publicación artículo en revista indexada Base de datos WOS, Cuartil: Q3 Año 2013 Referencia Aguirre, Aitor, et al. "A novel approach to diagnosing motor skills." IEEE Transactions on Learning Technologies 7.4 (2014): 304‐318. Revista IEEE Transactions On Learning Technologies ISSN 1939‐1382
Autores: A. Aztiria, J.C. Augusto, R. Basagoiti, A. Izaguirre, D.J. Cook Título Learning Frequent Behaviors of the users in Intelligent Environments Tipo de publicación artículo en revista indexada Base de datos WOS, Cuartil: Q1 Año 2013 Referencia IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems. Vol. 43. N. 6. Pp. 1265‐1278 Revista IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS‐SYSTEMS ISSN 2168‐2216 DOI 10.1109/TSMC.2013.2252892
El máster cuenta con un itinerario de investigación que capacitará a los estudiantes que lo cursen para el desarrollo de tesis doctorales. La expectativa es que contar con estas personas altamente cualificadas en las tecnologías que componen el máster dará un gran impulso a estos equipos de investigación que ya cuentan con la más alta categoría en la clasificación de Grupos de Investigación del Gobierno Vasco.
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2.1.3 Perspectiva profesional
‐ En Marzo de 2016 GAIA, Asociación de Industrias de las Tecnologías Electrónicas y de la Información del País Vasco, hizo un estudio sobre la previsión de las necesidades de profesionales del sector en el horizonte del 2020 y la oferta de las universidades del País Vasco. Las conclusiones de ese estudio se recogieron en el informe “Plan de Capacitación Sectorial: Egresados del Sistema Educativo / Necesidades de Incorporación de Profesionales de Informática”.
Como conclusión de ese informe se determinó la existencia de un importante gap entre las necesidades de las empresas del sector y el número de egresados que ofertaba la universidad y que, además, la formación recibida por los estudiantes de ingeniería informática en lo que denominan tecnologías emergentes, como son: ciberseguridad, interoperabilidad, cloud computing, data analytics, semántica y plataformas de servicio; no es suficiente. Por ello, concluyen el informe con la siguiente recomendación a las universidades:
“Alineamiento del diseño curricular y las necesidades de las empresas. Esta acción, a realizar de forma individual con cada una de las Universidades.
Deberá de contemplarse no solo los Grados sino también los Máster. Posiblemente es en el ámbito de Máster donde se adapte mejor la incorporación de asignaturas relacionadas con las Tecnologías Emergentes.”
‐ En el Plan de Industrialización 2017‐2020 “Basque Industry 4.0” elaborado por el Departamento de Desarrollo Económico e Infraestructuras de la Viceconsejería de Industria del Gobierno Vasco, se muestra que, aunque la industria vasca se encuentra en una coyuntura favorable, existen una serie de retos a los que debe enfrentarse:
Preocupación por la incertidumbre política internacional.
Dificultades para encontrar personal cualificado en algunos sectores.
Incremento de la presión en precio, lo que afecta al margen de los negocios.
Mayor competencia por parte de empresas procedentes de países emergentes, que ya no compiten sólo en su mercado, sino a nivel global.
Amplias necesidades de desarrollo tecnológico, tanto en producto como en proceso, incluyendo cuestiones como digitalización, Internet de las cosas o big data.
Ralentización de algunos mercados emergentes importantes para las empresas vascas, que están sufriendo las consecuencias de la incertidumbre económica y política mundial.
Ante esta situación, la mayor parte de los sectores y empresas muestran su apuesta por diferenciar la oferta mediante un aumento de la inversión en I+D y el desarrollo de productos y servicios de mayor valor añadido.
En ese mismo informe se señalan las tendencias del entorno que, a priori, van a tener una mayor relevancia en la industria vasca y que se recoge en la siguiente figura 2:
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Figura 2.‐ Tendencias en el entorno. Plan de Industrialización 2017‐2020 “Basque Industry 4.0”
En este plan se marca como primer objetivo: “Mas industria. Que la industria alcance el 25% del PIB de la economía vasca.”
Y como objetivo complementario dentro de este marco:
• Mejor industria. De las múltiples dimensiones que contiene este objetivo, las prioridades en el periodo 2017‐2020 son las siguientes:
Alcanzar un nuevo estadio en el paradigma de la Industria 4.0.
Facilitar un salto cualitativo en la inserción y competitividad internacional de la empresa vasca en el mercado global.
Lograr una mejora generalizada de competitividad, en cuanto a tipología de empresas, sectores y territorios (que nadie se quede rezagado).
Sentar las bases para que la conexión entre necesidades empresariales y disponibilidad de perfiles profesionales sea un factor de competitividad de la industria vasca.
(Se ha resaltado en negrita aquellas acciones en las que se considera que este máster encaja).
Así mismo, para llevar adelante este plan de industrialización, se identifican 6 ejes de actuación, en el que uno de ellos es: Personas formadas y empleo de calidad.
En este eje de actuación se manifiesta que “Necesitamos con urgencia ajustar la oferta y la demanda laboral para potenciar tanto la competitividad de nuestra industria como la calidad de los puestos de trabajo” y entre las líneas de actuación que se definen están:
“Desarrollar una oferta de formación más especializada y adaptada”
“Fortalecer la formación dual en régimen de alternancia”
Dentro de la primera de estas líneas se definen también 3 acciones relacionadas con el ámbito universitario:
o Establecer un nuevo marco vasco de cualificaciones y especializaciones profesionales que dé cobertura a las necesidades de especialización de las empresas, incorporando nuevos conocimientos y capacidades.
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o Avanzar en la colaboración entre el sistema de formación profesional y la universidad para conseguir nuevos perfiles profesionales para entornos complejos.
o Facilitar la cercanía y el contacto permanente entre universidades y empresas.
Y en la segunda:
o Potenciar modelos de formación dual o similares en la enseñanza universitaria. o Extender los programas de formación dual a los centros tecnológicos y los departamentos de I+D
de las empresas.
Consideramos que este máster, por sus contenidos y por el formato de impartición encaja perfectamente en el plan estratégico de industrialización del Gobierno Vasco.
‐ En la guía de Empleo IT 2017 publicada por Deloitte e Infoempleo que aglutina varios estudios realizados por la Comisión Europea y la compañía Randstad líder en recursos humanos se pone de manifiesto que el sector de tecnologías de la información crecerá significativamente en los próximos años y que no se dispondrá de suficientes profesionales de alta especialización para cubrir la demanda prevista.
La Agenda Digital de la Comisión Europea señala que las vacantes de empleo en el sector de tecnologías de información aumentarán en un 9,3% en el año 2020. Sin embargo, la capacitación de profesionales en el área no se ajusta a esta demanda y se producirá un déficit de trabajadores porque no tendrán la cualificación requerida para ocupar los puestos disponibles.
En España tiene una especial incidencia donde la Comisión Europea prevé que el empleo en el sector IT podría aumentar hasta un 40%. De hecho, el informe de Deloitte e Infoempleo menciona que la contratación en el área aumentó casi 40% para el año 2016 respecto al 2015. Se estima que faltarán 100 mil profesionales altamente especializados que puedan hacer frente a la demanda en el área. Junto a España, Italia y Polonia serán los países que sufrirán el mayor déficit de talento en Europa, seguidos de Francia y Alemania.
2.2 Referencias nacionales e internacionales
Debido a la gran diversidad de tecnologías de la información y comunicación implicadas en las estrategias de transformación digital, que van desde el big data, ciberseguridad, cloud computing, movilidad, comunicaciones, sensórica, etc., son muy diferentes las iniciativas formativas elegidas por las universidades para proporcionar profesionales cualificados a las empresas.
En la búsqueda de universidades de referencia a nivel europeo, se ven universidades que hacen una apuesta clara por un campo específico y concreto como es: Data Science (UCL Lovaina) o CiberSecurity (TU Eindoven), mientras que otras optan por integrar tecnologías como el Master Erasmus Mundus “Master's Programme in Computer, Communication and Information Sciences ‐ Security and Cloud Computing” donde se combinan conocimientos de ciberseguridad y gestión y despliegue de infraestructuras y servicios en la nube. O como el Master de Data Science de la EPFL de Lausana en el que se integra análisis de datos con ciberseguridad y tratamiento de señal.
Una situación similar se encuentra a nivel nacional, así, por ejemplo, la Universidad Carlos III oferta un Máster en Métodos analíticos para datos masivos: BIG DATA y otro en Ciberseguridad, mientras que el Máster en Internet of Things de la UPM aborda desde el diseño de sistemas embebidos hasta temas de análisis de datos, cloud computing y ciberseguridad, similar al Máster en Internet de las cosas de la UCM.
En la CAPV, también han surgido iniciativas en este ámbito, así, la Universidad de Deusto ha optado por la oferta de másteres propios orientados a profesionales. Ofrece un Máster en Industria 4.0, en el que se opta por dar una visión global de las tecnologías más relevantes en el marco de la industria 4.0, y tiene otros dos másteres propios, también orientados a profesionales, con ámbitos de especialización específicos como son: Máster en Ciberseguridad y Máster en BigData y Business Intelligence.
La UPV‐EHU, ha optado por un máster sectorial cubriendo el ámbito de fabricación, Máster universitario en Fabricación Digital y con una oferta dual. El Máster ofrece una formación vertical, que va desde el
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sensor al análisis de datos y cubriendo otros aspectos del entorno de fabricación como son la fabricación aditiva, visión artificial, etc.
Teniendo en cuenta estas referencias, la primera decisión a abordar era determinar el perfil profesional con el que se quiere dotar al egresado del Máster. Optar por un dominio específico: ciberseguridad, analista de datos o gestor de infraestructuras y servicios en la nube, u optar por un perfil más integrador, en cuyo caso se debía seleccionar un conjunto de tecnologías que formaran un perfil profesional coherente y demandado por la empresa.
Dentro de este perfil integrador, otro nivel de decisión es si optar por una estrategia vertical como la UCM y la UPM que permite abordar proyectos en los que se va desde la generación del dato (sensor) hasta su análisis en la nube; una estrategia sectorial como el Máster en Tecnologías para Smart Cities y smart grids de la universidad Ramon Llul o el Máster en Fabricación avanzada de la UPV‐EHU; u optar por algo más transversal y útil en todos los dominios pero que ofreciera un perfil profesional con unas atribuciones claras y concretas, como, por ejemplo, los mencionadas anteriormente de la EPFL combinando ciberseguridad y análisis de datos o el Erasmus Mundos que combina ciberseguridad con despliegue y gestión de infraestructuras en la nube.
En el diseño del máster se ha optado por esta última opción, planteando el desarrollo de un perfil profesional capaz de “Diseñar, desarrollar, desplegar, gestionar y optimizar sistemas seguros que garanticen una gestión empresarial, ‐abarcando el ciclo de vida completo del producto‐, que posibilite la servitización y la mejora de los procesos empresariales aplicando soluciones de análisis de datos”.
En la figura 3 siguiente puede verse que este perfil profesional enmarca su actuación al anillo que delimita la isla de infraestructuras, dejando fuera todo lo relativo a la adquisición de la información (sensores, protocolos de comunicación de bajo consumo, etc.) y se han incluido tres grandes bloques formativos que se considera que son los necesarios para dotar al estudiante de este perfil.
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Figura 3.‐ Presentación del wp1 del proyecto PRODUCTIVE 4.0‐ Autor de la presentación: D. Jeker Delsing
Los tres grandes bloques contemplados son:
Ciberseguridad
Análisis de datos
Gestión de infraestructuras y servicios en la nube, al que se le ha denominado Desarrollo y Operaciones como traducción del término DevOps acuñado por Patrick Debois en 2009 y tan utilizado actualmente.
Con estos bloques formativos se considera que se adquiere una visión amplia de las implicaciones de un proyecto de digitalización empresarial válido en cualquier dominio de aplicación, dejando fuera las tecnologías de adquisición y comunicación del dato a la infraestructura.
Para la selección de los contenidos de cada uno de los bloques formativos se ha tenido en cuenta la experiencia de nuestros equipos de investigación y los planes formativos en estos ámbitos de universidades españolas e internacionales de referencia.
Se disponía de muchas referencias de másteres universitarios en el campo de análisis de datos y de ciberseguridad, tanto en modelos de formación específica como modelos combinados integrando ambos ámbitos.
En lo referente a Desarrollo y Operaciones, encontrar modelos resultó más complicado. Como se ha mencionado anteriormente existían referencias de másteres que combinaban Cloud Computing con Ciberseguridad o Cloud Computing con Análisis de datos, pero el perfil que ofrecen no es exactamente lo que se quiere ofrecer ya que se persigue que el profesional formado sea capaz de gestionar una plataforma en la nube, de desplegar y gestionar la evolución de las aplicaciones y también de diseñar y desarrollar aplicaciones adecuadas a estas infraestructuras.
Se encontraron referencias que se aproximaban mucho a lo que se quería con este máster en la oferta de másteres propios de la Universidad Internacional de la Rioja: Máster en DevOps, Cloud Computing y Automatización de Producción de Software y de la Universidad de Alcalá: Máster en DevOps Engineer. Pero la referencia que más ha inspirado el Máster que se presenta se ha encontrado en el DevOps: Modern Deployment del Software Engineering Masters Program de la Universidad Carnegie Mellon. En este Máster dividen la formación en 5 grandes bloques: Antecedentes, Plataformas, Despliegue, Arquitecturas Sw y seguridad, que cubren todas las competencias que se quieren desarrollar en el que se presenta en esta memoria.
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En la siguiente tabla se hace una comparación de la dedicación en número de créditos a los distintos ámbitos de conocimiento implicados en este Máster con los Másteres elegidos como referencia.
Dentro de esta selección se han elegido una serie de masters concretos:
UC3M1: Máster Universitario en Métodos Analíticos para Datos Masivos: Big Data (60 créditos)
UC3M2: Máster Universitario en Ciberseguridad
Universidad de Alcalá: Master en DevOps Engineer
También másteres que combinan diferentes ámbitos:
EPFL: Master of Science in DATA SCIENCE (120 Créditos, 41 créditos obligatorios)
UPM: Máster Universitario en Internet de las cosas.
UPV‐EHU: Máster Universitario en Fabricación Avanzada
EPS UC3M1 UC3M2 ALCALA EPFL UPM EHU
Análisis de datos
Inteligencia de Datos 6 15 6 4,5 5
Fundamentos del Aprendizaje automático
3 24 7
Aprendizaje automático 3
Aprendizaje automático avanzado
3 4
Visualización de Datos 3 6 5
Ciberseguridad
Seguridad del Software 6 3 4,5
Seguridad en infraestructuras y redes
6 15
Seguridad ofensiva 3 6
Gestión de la ciberseguridad 3 3
Desarrollo y operaciones
Plataformas e infraestructuras
6 15 20 9
Integración y despliegue continuo
6 15
Arquitecturas avanzadas de software
6
La relación comparativa con la oferta de créditos obligatorios de las universidades de referencia, ha llevado al equipo de diseño del título a pensar que la distribución de créditos propuesta en este Máster es coherente con el perfil profesional que se pretende alcanzar, ya que los alumnos pueden adquirir un conocimiento suficientemente relevante en los 3 ámbitos de desarrollo del Máster.
2.3 Procedimiento de consultas internas/externas que avalan la propuesta
A la hora de diseñar y elaborar el plan de estudios, se han realizado diversas consultas, tanto a nivel interno como externo.
El procedimiento de consulta interno ha sido liderado por Coordinación Académica y ha implicado el rediseño de la oferta de Máster del Departamento de Electrónica e Informática con una alta implicación del Coordinador de Departamento.
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En el proceso se ha involucrado al PDI (Personal Docente e Investigador) así como el PAS (Personal de Administración y Servicios) de EPS. La consulta con los PDI se ha realizado a través de los coordinadores de áreas de conocimiento y los responsables de los diferentes grupos de investigación.
También se han realizado consultas a los alumnos propios del grado de informática y telecomunicaciones, un total de 47 alumnos de los cursos de 2º y 3º, sobre los temas que les parecen más interesantes, con una orientación clara hacia el desarrollo de aplicaciones, desarrollo web, seguridad, análisis de datos, Inteligencia artificial, comunicaciones y robótica, frente a tratamiento de la señal y microprocesadores.
Por otro lado, se ha utilizado la técnica de focus group con 3 grupos de 3º de grado de informática para conocer sus intenciones al acabar el grado y una valoración del interés que suscitan los temas del Máster. Los resultados de estudio revelan que el 50% tiene intenciones de continuar sus estudios realizando un Máster, el 25% quiere empezar a trabajar y otro 25% no ha tomado la decisión aún.
En cuanto el grado de interés de este Máster, al 64% le parece interesante o muy interesante y por ámbitos tratados en el Máster valoran como muy interesante Ciberseguridad 80%, Análisis de datos 60%, Desarrollo y operaciones 55%
El procedimiento de consulta externo ha sido muy extenso y participativo. Se ha presentado esta iniciativa a instituciones públicas relevantes como SPRI y GAIA, y a un conjunto amplio de empresas de la CAPV.
El 12 de julio de 2017, se presentó al Foro Tecnológico de MU. Este foro, integrado por gerentes y Directores tecnológicos de empresas relevantes del País Vasco y representantes de alto nivel de las instituciones públicas, se reúne una vez al año y desempeña un papel muy relevante en el asesoramiento y elaboración de los planes de actuación de esta entidad. Su composición es la siguiente:
Persona Entidad/Empresa
Antton Tomasena Diputación Foral de Gipuzkoa
Eduardo Beltrán de Nanclares Corporación Mondragón
Aitor Gaztañares CAF
Oscar Sevillano EKIDE
Leire Colomo AMPO
Josu Madariaga Dpto. Competitividad G.V.
Eduardo Fernandez Edertek
Juanje Alberdi Ulma Handling Systems
Alfredo López ITP
Pablo Martínez Cikautxo
En el Foro Tecnológico de MU participan también todos los coordinadores de EPS.
En el Foro de Orientación y Capacitación de la corporación MCC es un comité interno de la corporación en la que participan representantes del más alto nivel de la corporación y que tiene como objetivo promover acciones de formación y capacitación dentro de la corporación. Su composición es la siguiente:
Persona Empresa
Aitor Atutxa Maier Technology Center
Carlos Garcia EPS
David Chico Koniker
Eduardo Beltrán de Nanclares MCC
Eduardo Fernández Edertek
Enrique Monzonis Eroski
Javier Aranceta División de Componentes
José Antonio Etxarri Lortek
José Miguel Lazkanotegi Orona EIC
Joseba Bilbatua MCC
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Joseba Sagastigordia MCC
Juan Mª Palencia IPC
Lander Beloki Empresagintza
Marcelino Caballero Ikerlan
Mikel Orobengoa Isea
Nerea Aranguren Ideko
• Además se han realizado visitas y presentaciones a los gerentes/directores tecnológicos de las siguientes empresas: Basque CyberSecurity Center, CAF, CounterCraft S.L., DANOBAT, S.COOP, FAGOR ARRASATE, S.COOP., IDEKO, S.COOP., IKERLAN, S.COOP., LABORAL KUTXA, LKS, S.COOP., MERCEDES‐BENZ ESPAÑA, S.A., Coporación MONDRAGON, MONDRAGON SISTEMAS DE INFORMACIÓN, S.COOP., ORBEA, SDAD. COOP. LTDA., ORKLI, S.COOP., ORONA, S.COOP., ULMA Handling Systems, Velatia IKUSI. Al final del presente apartado se han anexado numerosas cartas suscritas por diferentes agentes, dando su apoyo al Máster y comprometiéndose a acoger en prácticas a alumnos del Máster.
La acogida que ha tenido esta iniciativa ha sido muy bien valorada por empresas e instituciones, en cuanto a los contenidos que se contemplan en él y las competencias que adquirirán los graduados y a la oportunidad en el marco de la coyuntura social y empresarial actual.
Las aportaciones que se han ido recogiendo durante el contraste han sido muy útiles a la hora de modificar y mejorar el diseño del título. A continuación se resumen los cambios que se han efectuado a raíz de las aportaciones recogidas.
Resumen de aportaciones y su modificación en el diseño del título
Aportación Modificación en el plan de estudios
Incluir la gestión global de la ciberseguridad en una empresa
Incluida asignatura Gestión de la seguridad
Evitar el formato de impartición: clase por la mañana y estancia en empresa por la tarde, para minimizar desplazamientos
Formato de impartición: 2 días en Universidad, 2,5 en empresa y 0,5 para trabajo personal o en equipo.
Incluir en las reuniones de la Comisión Mixta para la gestión de la formación dual presentaciones de los proyectos formativos que van a realizar los alumnos.
Se ha incluido esta actividad en el orden del día de las reuniones de la Comisión Mixta (para la Formación DUAL)
Procedimiento seguido para la aprobación del plan de estudios
El procedimiento de aprobación del plan de estudios se ha vertebrado a dos niveles:
1. A nivel de la Escuela Politécnica Superior.
La validación de la propuesta definitiva del plan de estudios, previo a su aprobación en los Órganos competentes, ha correspondido a la Coordinación Académica y a los Directores de los Departamentos Universitarios.
La aprobación en los Órganos competentes se ha realizado en el siguiente orden: en primer lugar, en el Comité Académico, a continuación en el Consejo de Dirección; y, por último, en el Consejo Rector.
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2. A nivel de la Universidad.
Con una secuencia similar, la propuesta de plan de estudios fue aprobada en el Comité Académico de Mondragón Unibertsitatea, en el Consejo de Dirección de Mondragón Unibertsitatea, y en el Consejo Rector de la Universidad (Órganos en los que se hallan representadas todas las Facultades que integran MU y el propio Rectorado).
11.– Igualdad de oportunidades de mujeres y hombres.
La Escuela Politécnica Superior de Mondragon Unibertsitatea viene trabajando desde el año 2016 en el proyecto PLOTINA: cuyo objetivo general es permitir el desarrollo, implementación y evaluación de Planes de Igualdad de Género con estrategias innovadoras y sostenibles en Organizaciones de Investigacion y Universidades.
El objetivo del proyecto PLOTINA (Promoting Gender Balance and Inclusion in Research, Innovation and Training), financiado con fondos de la UE, es impulsar y garantizar la igualdad de género en las organizaciones investigadoras europeas. El proyecto se inició a principios de 2016, y a lo largo de tres años, trabajará en el desarrollo, implementación y evaluación de planes de igualdad de género adaptados a medida en organizaciones dedicadas a la investigación, mediante estrategias innovadoras y sostenibles.
En la implementación de planes para la igualdad en las organizaciones investigadoras, se trabajarán los siguientes tres aspectos: por un lado, estimular un cambio cultural que integre el género; por otro, promover el desarrollo profesional de las investigadoras, con el fin de evitar la pérdida de talento, y, por último, garantizar la integración de la perspectiva de género en la actividad investigadora y docente.
El consorcio del proyecto PLOTINA está formado por organizaciones de ocho países: la Universidad de Bolonia (Italia), coordinadora del proyecto, la Universidad de Warwick (Reino Unido), Mondragon Unibertsitatea (Euskal Herria), Instituto Superior de Economia e Gestao (Portugal), Kemijski Institut (Eslovenia), Ozyegin Universitesi (Turquía), Zentrum fur Soziale Innovation GMBH (Austria), Jump Forum (Bélgica), Centro Studi Progetto Donna e Diversity MGMT (Italia) y Elhuyar (Euskal Herria).
En coherencia con la participación en dicho proyecto, y movidos por la voluntad de contribuir a la construcción de una sociedad más igualitaria, se ha creado en la Universidad el Servicio de Igualdad. Dicho Servicio está compuesto por representantes de la Universidad y de sus Facultades. Tanto a nivel universitario como a nivel de Facultad, el Servicio de Igualdad tiene como funciones:
Impulso y coordinación del Plan de Igualdad (en vigencia el Plan de igualdad del 2017‐20). de la Universidad.
Interlocución con los diversos agentes implicados.
Información y comunicación sobre temas y recursos relacionados con el ámbito de la igualdad.
Asesoramiento e información.
Seguimiento y evaluación de las acciones incluidas en los programas que integran el Plan de Igualdad.
En paralelo, se ha elaborado un código de conducta que incluye tres protocolos:
de gestión de conflictos,
de gestión de situaciones de acoso sexual o moral,
de gestión de trastorno y/o baja “psicosocial”.
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12.– Adecuación a las necesidades de formación de la CAPV
El equipo de diseño de título considera que a lo largo del capítulo 2 ‘JUSTIFICACIÓN’ (apartado 2 de la memoria) se ha dejado patente la adecuación del título a las necesidades de formación de la CAPV.
13.– Adecuación a los principios del Espacio Europeo de Educación Superior.
Los principios y directrices del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) pueden resumirse así:
1.‐ Reconocimiento en el sistema de titulaciones.
2.‐ Estructura del sistema de titulaciones.
3.‐ Enfoque de titulaciones basado en el sistema de créditos ECTS.
4.‐ Dimensión social del EEES.
5.‐ Garantía de calidad.
6.‐ Apertura: ‐ movilidad; ‐ Atractivo y apertura al mundo del EEES.
7.‐ Espacio Europeo de Investigación
A continuación, se expone cómo se ha procedido en cada caso para adecuar el título a estos principios.
1.‐ Reconocimiento en el sistema de titulaciones. El reconocimiento en el sistema de titulaciones se ha ido concretando en diferentes normativas del sistema legislativo español. Tanto Mondragon Unibertsitatea como sus Facultades y Escuelas han establecido un marco normativo para el reconocimiento de ECTS (recogido en el apartado 4.4. de esta memoria).
2.‐ Estructura del sistema de titulaciones. El título nivel que se presenta corresponde a nivel de Máster de 90 ECTS, uno de los ciclos en los que se estructuró el sistema universitario en el EEES (RD 1393/2007 y sus posteriores modificaciones).
3.‐ Enfoque de titulaciones basado en el sistema de créditos ECTS. El EEES estableció el sistema de créditos ECTS, y fue recogido en la legislación española mediante el RD 1125/2003. Siguiendo lo dispuesto por este RD, el Máster que se presenta se ha estructurado en ECTS.
4.‐ Dimensión social del EEES. Desde el punto de vista social la Escuela Politécnica Superior, responsable del Máster que se propone, incide en particular en cuatro cuestiones:
a) La accesibilidad social, de manera que ningún alumno o alumna deje de estudiar por motivos económicos. Para garantizar dicha accesibilidad, tiene establecidos mecanismos de becas y ayudas mediante convenios suscritos con administraciones públicas y entidades privadas que ayudan a los alumnos y las alumnas (y a sus familias) a financiar los estudios.
b) La accesibilidad y diseño para todos. En los últimos años la Escuela Politécnica Superior ha dado un gran impulso a la accesibilidad eliminando las barreras arquitectónicas existentes en los edificios más antiguos del Campus de Arrasate, sede en la que se impartirá el Máster que se propone. Conjuntamente con la accesibilidad se viene trabajando en cuestiones de diseño universal.
c) En los últimos años se han dado pasos en la atención a la discapacidad y está prevista la creación de una Unidad específica para los alumnos y las alumnas con necesidades educativas especiales derivadas de su discapacidad.
d) Se pretende que los alumnos egresados de la Institución sean capaces de transformar la sociedad.
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5.‐ Garantía de calidad.‐ El título que se presenta se integrará en el alcance del Sistema de Garantía Interna de la Calidad que le fue certificado a la Escuela Politécnica Superior en el año 2014 (ver apartado 9 de esta memoria).
6.‐ Apertura: ‐ movilidad; ‐ Atractivo y apertura al mundo del EEES. La apertura al EEES y al resto del mundo constituyen uno de los elementos principales del perfil de egreso del Máster. El nuevo modelo educativo sobre el que se está reflexionando a nivel de Mondragon Unibertsitatea, postula la apertura al mundo como una de las características esenciales del perfil de egreso de los alumnos: los egresados de Mondragon Unibertsitatea serán ‘CIUDADANOS Y CIUDADANAS DEL MUNDO’. Hasta ahora, en esta fase de diseño del título, se han propuesto iniciativas de movilidad semestral (movilidad ERASMUS, con reconocimiento de ECTS); pero el equipo de diseño del Máster prevé incorporar en futuros años iniciativas más ambiciosas (como pueden ser acuerdos de dobles diplomas), en las que en la actualidad se halla trabajando.
7.‐ Espacio Europeo de Investigación – EEI. La puesta en marcha del Espacio Europeo de Educación Superior hacía necesaria la puesta en marcha –en paralelo‐ de un Espacio Europeo de Investigación. Como se ha indicado en el apartado 2. JUSTIFICACIÓN, la investigación en red con otros agentes europeos es una realidad, y los grupos de investigación que sustentan el Máster llevan años trabajando en proyectos europeos, alineados con la estrategia europea en materia de investigación.
14.– Adecuación a los vectores para el avance de la oferta presente y futura del Sistema Universitario Vasco.
14.1. Vector de formación en base a métodos y metodologías innovadores
Las previsiones del título en relación al vector de formación en base a métodos y metodologías innovadores se han recogido en el cuadro siguiente, atendiendo a los requisitos establecidos para este vector por la ORDEN de 27 de julio de 2018, de la Consejera de Educación, sobre la categorización de las enseñanzas universitarias oficiales de Grado y Máster, que, expuesto de forma resumida son:
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Previsiones del título en relación a estos requisitos:
Esto es, en el curso 2019‐20 el Máster se hallará situado en el nivel básico, por no alcanzarse el requisito 2 ni al nivel avanzado ni al intermedio.
Se prevé que en el curso 2020‐21 los indicadores 1.‐, 2.‐, 3.‐, y 4.‐ cumplan los requisitos tanto para el nivel avanzado como para el nivel intermedio, pero no el requisito 5.‐; de ahí que el Máster se hallará en el nivel intermedio.
Se estima que el título se halle en el nivel avanzado en el curso 2021‐22, cumpliendo los 5 requisitos exigidos para este nivel.
14.. Vector de internacionalización
Las previsiones del título en relación al vector de internacionalización se han recogido en el cuadro siguiente, atendiendo a los requisitos establecidos para este vector por la ORDEN de 27 de julio de 2018, de la Consejera de Educación, sobre la categorización de las enseñanzas universitarias oficiales de Grado y Máster, que, expuesto de forma resumida son:
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Previsiones del título en relación a estos requisitos:
Esto es, en el curso 2019‐20 el Máster se hallará situado en el nivel básico, porque aún no se habrá implementado la movilidad (ni de salida, ni de entrada).
Se prevé que en el curso 2020‐21 los indicadores 1.‐ a 6.‐ cumplan los requisitos tanto para el nivel avanzado como para el nivel intermedio, pero no el requisito 7.‐; de ahí que el Máster se hallará en el nivel intermedio.
Se estima que el título se halle en el nivel avanzado en el curso 2021‐22, cumpliendo los 7 requisitos exigidos para este nivel.
14.3. Vector de relación con empresas, instituciones y otras entidades
Las previsiones del título en relación al vector de relación con empresas, instituciones y otras entidades se han recogido en el cuadro siguiente, atendiendo a los requisitos establecidos para este vector por la ORDEN de 27 de julio de 2018, de la Consejera de Educación, sobre la categorización de las enseñanzas universitarias oficiales de Grado y Máster, que, expuesto de forma resumida son:
Requisitos establecidos:
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Previsiones del título en relación a estos requisitos:
Esto es, en el curso 2019‐20 el Máster se hallará situado en el nivel básico, porque los alumnos no habrán acumulado aún el nº de ECTS suficiente de prácticas en empresa para alcanzar el nivel intermedio o avanzado.
Se prevé que en el curso 2020‐21 se haya alcanzado el nivel avanzado por cumplirse los 5 requisitos exigidos para este nivel.
15.– Incorporación de la perspectiva de género en la enseñanza universitaria propuesta: admisión y orientación de estudiantes, profesorado, planificación...
En el apartado 11 (Igualdad de oportunidades de mujeres y hombres) ya se ha expuesto la participación de la Institución en el proyecto PLOTINA. Se ha indicado que una de las acciones llevadas a cabo es el diseño de un plan de igualdad. Sin embargo, la planificación de acciones sobre la incorporación de la perspectiva de género se ha previsto para el año 2020 (cursos 2019‐20 y 2020‐21).
Entre tanto, a la espera de un plan integral, se están llevando a cabo acciones puntuales tales como:
Dar visibilidad a la mujer en las acciones de comunicación y orientación para estudios de Grado y Máster
Fomentar la participación de la mujer en los órganos de gestión de la Institución.
En los procesos de captación, selección, contratación y consolidación de PDI y PAS se está teniendo en cuenta la política de igualdad para valorar las posibles candidaturas y la cualificación necesaria.
16.– Oferta de asignaturas y créditos en euskera.
El Máster nace con el propósito de atraer alumnado nacional de otras Comunidades diferentes de la CAPV y alumnado extranjero. Se trata de una ‘asignatura pendiente’ de la Escuela Politécnica Superior, debido a que un porcentaje importante de los alumnos que acceden a los Másteres de la MU‐EPS es alumnado propio (esto es, que cursó los estudios de Grado en esta misma Institución) y de la CAPV. Esta es estrategia de apertura es difícil de compaginar con la existencia de una oferta de asignaturas y ECTS en euskara. De ahí que la alternativa que se ofrece a los alumnos y las alumnas es desarrollar las prácticas y el TFM en euskara (30 ECTS de los 90 del Máster), asignando a quienes deseen realizarlas en euskara tutores académicos que dominen este idioma.
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ANEXO I
CARTAS DE APOYO
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En Bilbao, a 17 de Octubre de 2018
ASUNTO: Carta de Apoyo para el Máster Universitario en Análisis de Datos, Ciberseguridad, yDesarrollo y Operaciones de MONDRAGON UNIBERTSITATEA.
D. Alexander Arriola Lizarriturri, Director General de la Sociedad para la TransformaciónCompetitiva — Eraldaketa Lehiakorrerako Sozietatea, S.A., organización en la que se enmarcael Basque Cybersecurity Centre, mediante el presente escrito expresa su apoyo al programaformativo Máster Universitario en Análisis de Datos, Ciberseguridad y Desarrollo y
Operaciones, diseñado por la Escuela Politécnica Superior de MONDRAGONUNIBERTSITATEA.
Con este nuevo Máster la Escuela Politécnica Superior ofrece a los alumnos y alumnas laoportunidad de desarrollar un perfil profesional que facilitará a la empresa abordar proyectos en elámbito de Industria 4.0, soluciones loT, la gestión de la seguridad en su totalidad, obtener valor através del ciclo de vida del dato, la servitización de sus productos yio la mejora de sus procesos.
La creciente relevancia de este tipo de proyectos en la competitividad empresarial incrementala necesidad de contar con profesionales que conozcan las tecnologías implicadas y seancapaces de diseñar e implementar soluciones eficaces y de valor a la industria y sociedad.,
Por ello, apoyamos este Máster de forma explícita por el desarrollo que puede aportar al sectory a la Comunidad Autónoma de Euskadi a la vista de la deficiencia actual de profesionales deeste perfil.
Atentamente,
Edo.: Arriola Lizarriturri
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Sede Gipuzkoa
Portuetxe Bidea 14 Edif. Ibaeta, 1 20018 San Sebastián
Sede Bizkaia
C/ Uribitarte, nº 6- 3ª Planta
48001 Bilbao
En San Sebastián, a 20 de Septiembre de 2018
ASUNTO:
Carta de Apoyo para el Máster Universitario en Análisis de Datos, Ciberseguridad y Desarrollo y Operaciones de Mondragon Unibertsitatea.
D. Tomás Iriondo Astigarraga, Director General de GAIA, mediante el presente escrito expresa su apoyo al programa formativo Máster Universitario en Análisis de Datos, Ciberseguridad y Desarrollo y Operaciones
, diseñado por la Escuela Politécnica Superior de Mondragon Unibertsitatea.
Con este nuevo Máster la Escuela Politécnica Superior ofrece a los alumnos y alumnas la oportunidad de desarrollar un perfil profesional que facilitará a la empresa abordar proyectos en el ámbito de Industria 4.0, soluciones IoT, la gestión de la seguridad en su totalidad, obtener valor a traves del ciclo de vida del dato, la servitización de sus productos y/o la mejora de sus procesos.
La creciente relevancia de este tipo de proyectos en la competitividad empresarial incrementa la necesidad de contar con profesionales que conozcan las tecnologías implicadas y sean capaces de diseñar e implementar soluciones eficaces y de valor a la industria y sociedad.
Por ello desde GAIA, queremos manifestar nuestro apoyo a esta iniciativa de Mondragon Unibertsitatea encaminada a reducir el déficit de profesionales en este ámbito y tecnologías en la CAPV, que GAIA ha puesto de manifiesto reiteradamente en sus análisis del sector TICs. Así, nos comprometemos a difundir esta oferta entre nuestras empresas asociadas y a colaborar en la visualización del sector TICs en la CAPV si la organización del master lo requiere.
Atentamente,
Tomás Iriondo Astigarraga
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5. PLANIFICACIÓN DE LA ENSEÑANZA
5.1.- Descripción del plan de estudios
EXPLICACIÓN GENERAL DE LA PLANIFICACIÓN DEL PLAN DE ESTUDIOS
Con el fin de lograr los objetivos y competencias recogidos en los apartados anteriores, las
enseñanzas se han estructurado en dos cursos que suman 90 ECTS.
En el diseño del plan de estudios se ha dado especial importancia a la coordinación entre los
conocimientos impartidos, con el fin de garantizar el progreso coherente del alumno en las
distintas disciplinas y evitar la existencia de vacíos, solapamientos y duplicidades.
Al objeto de evidenciar y dejar patente este objetivo primordial de coordinación que subyace en
el plan de estudios, se presentan 3 módulos, repartidos en tres semestres y agrupados en
materias según su afinidad temática.
Los módulos de coordinación horizontal engloban las materias que configuran el semestre. Con
ellos se ilustra:
la interrelación entre las asignaturas que cursará paralelamente el alumno en esa unidad
temporal; y la interdisciplinariedad que puede establecerse entre ellas para el desarrollo y
resolución de problemas y proyectos que permitan al alumno la adquisición de competencias
tanto técnicas como de carácter transversal,
la existencia de una evaluación semestral global del progreso del alumno para determinar
su continuación en el siguiente módulo.
el número de créditos que debe cursar el alumno en cada semestre
Las materias dan idea de la profundización en los conocimientos y del desarrollo de las
competencias del Máster. Tomados aisladamente el conjunto de módulos de coordinación
horizontal por un lado, y el conjunto de materias por otro, se obtiene una visión parcial del plan
de estudios. De ahí que se haya optado por presentar en esta memoria la información referida a
ambos ejes: porque la coordinación horizontal y la agrupación en materias se complementan
mutuamente, dando pleno sentido al plan de estudios y a los objetivos y competencias que el
Máster habrá alcanzado al finalizar los estudios.
Coordinación horizontal: Ordenación temporal y secuenciación de los módulos
Se han previsto los siguientes 3 módulos:
Módulo I: 1er. semestre (1er. curso)
Módulo II: 2º semestre (1er. curso)
Módulo III: Trabajo Fin de Máster. En este módulo se da al alumno la opción de elegir entre un
triple itinerario:
─ Itinerario A: Especialización académica
─ Itinerario B: Iniciación en tareas de investigación
─ Itinerario C: Movilidad nacional o internacional
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1er. Curso Módulo I: 1er semestre
Módulo II: 2º semestre
2º Curso Módulo III:
Trabajo Fin de Máster
Itinerario A: Especialización académica
Itinerario B: Iniciación en tareas de investigación.
Itinerario C: Movilidad nacional o internacional
Materias del plan de estudios
Los conocimientos y competencias que deben adquirir los alumnos a lo largo del Máster se han
agrupado en las siguientes materias con el peso porcentual respecto al total del plan de
estudios que se detalla a continuación:
Materias ECTS
M.01 Análisis de datos 18
M.02 Ciberseguridad 18
M.03 Desarrollo y operaciones 18
M.04 Prácticas de profesionalización 21
M.05 Trabajo Fin de Máster 15
M.06 Tecnologías IoT 6
M.07 Fundamentos metodológicos de la investigación 15
Total 111
Plan de estudios
Con todo ello se configura el siguiente plan de estudios:
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PLAN DE ESTUDIOS
Máster Universitario en ANÁLISIS DE DATOS, CIBERSEGURIDAD, Y DESARROLLO Y OPERACIONES
1er. CURSO1º Semestre 2º Semestre
ASIGNATURA ECTS TIPO ASIGNATURA ECTS TIPOAS01 Fundamentos del Aprendizaje Automático 3 OB AS09 Inteligencia de Datos 6 OBAS02 Aprendizaje Automático 3 OB AS10 Aprendizaje Automático Avanzado 3 OBAS03 Visualización de Datos 3 OB AS11 Seguridad Ofensiva 3 OBAS04 Seguridad en Infraestructuras y Redes 6 OB AS12 Seguridad del Software 6 OBAS05 Plataformas e Infraestructuras 6 OB AS13 Gestión de la Seguridad 3 OBAS06 Arquitecturas Avanzadas de Software 6 OB AS14 Integración y Despliegue Continuo 6 OBAS07 Prácticas en Empresa I (*) 3 OP AS15 Prácticas en Empresa II (*) 3 OPAS08 Tecnologías IoT I (*) 3 OP AS16 Tecnologías IoT II (*) 3 OP
Total 33,0 Total 33Los alumnos deberán elegir 1 asignatura de entre las 2 optativas marcadas con (*) Los alumnos deberán elegir 1 asignatura de entre las 2 optativas marcadas con (*)
2º CURSO3º Semestre : Trabajo Fin de Máster
Itinerario A: Especialización académicaASIGNATURA ECTS TIPO Tipos asignatura ECTS ofertados ECTS debe cursar
AS17 Prácticas en Empresa III 15 OP OB ‐ Obligatoria 54 54AS18 Trabajo Fin de Máster 15 TFM OP ‐ Optativa 42 21
Total 30,0 TFM ‐ Trabajo Fin de Máster 15 15
Total 111 90Itinerario B: Iniciación en tareas de investigación
AS19 Métodos cuantitativos para la investigación 3 OPAS20 Pautas metodológicas para la elaboración de una tesis doctoral 3 OPAS21 Producción de textos científicos 3 OPAS22 Gestión de proyectos de investigación 3 OPAS23 Modelización y Simulación 3 OPAS24 Trabajo Fin de Máster 15 TFM
Total 30,0
Itinerario C: Movilidad nacional o extranjeraAS25 Trabajo Fin de Máster 15 TFM
Total 15,0
Materias ECTSM.01 Análisis de datos 18M.02 Ciberseguridad 18M.03 Desarrollo y operaciones 18M.04 Prácticas de profesionalización 21M.05 Trabajo Fin de Máster 15M.06 Tecnologías IoT 6M.07 Fundamentos metodológicos de la investigación 15
Total 111
Los alumnos seleccionados para participar en el itinerario de novilidad estudios deberán cursar en el destino una serie de asignaturas que sumen los 15 ECTS del2º curso de Máster.
A continuación se muestra una lista de asignaturas tipo que le podrán ser reconocidas al estudiante al finalizar su estancia:
Universidad Tecnológica Eindhoven
Verification of Security Protocols
Data Driven Business Process Management
Cryptology
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PROPUESTA COHERENTE Y FACTIBLE
Como podrá comprobarse, las materias y asignaturas contemplan la dedicación de los
estudiantes a las distintas actividades formativas que se han planificado para la consecución de
las competencias, tal como corresponde al concepto de crédito ECTS.
Igualmente podrá comprobarse que en las materias y asignaturas se han previsto las
competencias específicas y de carácter básico, general y transversal que el alumno adquirirá con
el mismo, así como los resultados de aprendizaje previstos. A su vez estas competencias y
resultados de aprendizaje tienen coherencia con los objetivos y competencias del título.
La coordinación de las asignaturas configura una propuesta coherente y factible que garantiza la
adquisición de las competencias del título.
En las siguientes tablas se muestra la interrelación entre las competencias y las asignaturas en
función del tipo de asignatura:
Tabla 1 – Relación entre competencias y asignaturas OBLIGATORIAS
Cod_compet descrip_compet Asignatura Tipo ECTS
CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Arquitecturas Avanzadas de Software
OB 6
Fundamentos del Aprendizaje Automático
OB 3
Seguridad Ofensiva OB 3
Trabajo Fin de Máster TFM 15
CB6 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
Integración y Despliegue Continuo
OB 6
Inteligencia de Datos OB 6
Seguridad del Software OB 6
Trabajo Fin de Máster TFM 15
CB7 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
Aprendizaje Automático Avanzado
OB 3
Plataformas e Infraestructuras
OB 6
Seguridad en Infraestructuras y Redes
OB 6
Trabajo Fin de Máster TFM 15
CB8 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
Visualización de Datos OB 3
Integración y Despliegue Continuo
OB 6
Trabajo Fin de Máster TFM 15
Gestión de la Seguridad OB 3
CB9 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
Aprendizaje Automático OB 3
Plataformas e Infraestructuras
OB 6
Seguridad en Infraestructuras y Redes
OB 6
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Cod_compet descrip_compet Asignatura Tipo ECTS
CE01 Conocer, comprender y seleccionar los fundamentos básicos del aprendizaje automático
Fundamentos del Aprendizaje Automático
OB 3
CE02 Diseñar, desarrollar e implementar técnicas de preprocesamiento y modelado de datos para predecir, clasificar y agrupar los mismos, siendo capaz de interpretar y validar los modelos creados para la extracción del conocimiento
Aprendizaje Automático OB 3
CE03 Diseñar, desarrollar e implementar el proceso de ingesta, almacenamiento y procesamiento paralelo de datos
Inteligencia de Datos OB 6
CE04 Diseñar, desarrollar e implementar un proceso de análisis de datos avanzado para responder a la naturaleza de los datos y el objetivo de la tarea a ejecutar
Aprendizaje Automático Avanzado
OB 3
CE05 Diseñar, desarrollar e implementar el modelo de la representación de los datos según su naturaleza e interpretar las mismas para extraer conocimiento
Visualización de Datos OB 3
CE06 Reconocer las principales amenazas informáticas y vulnerabilidades y diseñar, desarrollar e implementar contramedidas de seguridad existentes a nivel de infraestructuras y redes que permitan hacer frente a éstas
Seguridad en Infraestructuras y Redes
OB 6
CE07 Definir, diseñar y realizar auditorías de seguridad ofensivas sobre infraestructuras y redes objetivo, explotando vulnerabilidades existentes, de forma que pueda identificar diferentes vectores de ataque
Seguridad Ofensiva OB 3
CE08 Auditar software, utilizando herramientas que permitan la búsqueda de vulnerabilidades de seguridad y poder apoyar en el desarrollo de software más seguro
Seguridad del Software OB 6
CE09 Comprender la legislación y normativa existente en materia de ciberseguridad y verificar la conformidad del sistema respecto a ellas
Gestión de la Seguridad OB 3
CE10 Definir, diseñar e implementar arquitecturas escalables, flexibles y resistentes que aborden los problemas existentes y aceleren el despliegue de las diferentes aplicaciones
Plataformas e Infraestructuras
OB 6
CE11 Diseñar y automatizar los procesos de gestión de pruebas, cambios, despliegue y actualizaciones de las soluciones empresariales optimizando el ciclo de vida del software
Integración y Despliegue Continuo
OB 6
CE12 Desarrollar software escalable y flexible mediante arquitecturas de software avanzadas
Arquitecturas Avanzadas de Software
OB 6
CE13 Utilizar herramientas informáticas para resolver problemas complejos del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones. Realizar proyectos de ingeniería complejos.
Trabajo Fin de Máster TFM 15
CE14 Aplicar técnicas informáticas del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones a nuevos campos de aplicación teniendo en cuenta las barreras comerciales e industriales.
Trabajo Fin de Máster TFM 15
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Cod_compet descrip_compet Asignatura Tipo ECTS
CETFM Realización, presentación y defensa, una vez obtenidos todos los créditos del plan de estudios, de un ejercicio original realizado individualmente ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto integral sobre Análisis de datos, Ciberseguridad, y Desarrollo y Operaciones de naturaleza profesional en el que se sinteticen las competencias adquiridas en las enseñanzas.
Trabajo Fin de Máster TFM 15
CG01 Gestionar y ejecutar proyectos en el ámbito del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones, integrando tecnologías y herramientas de la vanguardia del conocimiento
Aprendizaje Automático Avanzado
OB 3
Arquitecturas Avanzadas de Software
OB 6
Seguridad del Software OB 6
Trabajo Fin de Máster TFM 15
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Aprendizaje Automático OB 3
Aprendizaje Automático Avanzado
OB 3
Arquitecturas Avanzadas de Software
OB 6
Fundamentos del Aprendizaje Automático
OB 3
Gestión de la Seguridad OB 3
Integración y Despliegue Continuo
OB 6
Inteligencia de Datos OB 6
Plataformas e Infraestructuras
OB 6
Seguridad del Software OB 6
Seguridad en Infraestructuras y Redes
OB 6
Seguridad Ofensiva OB 3
Visualización de Datos OB 3
CTR2 Trabajar con las personas, implicándolas y dirigiéndolas en una dinámica dirigida a un objetivo común, con una visión global del trabajo a desarrollar y de las características que el mismo requiere (calidad, plazos,...), equilibrando los intereses individuales y los colectivos
Trabajo Fin de Máster TFM 15
Tabla 2 – Relación entre asignaturas OBLIGATORIAS y competencias
Asignatura Tipo ECTS Cod_compet descrip_compet
Aprendizaje Automático
OB 3 CB9 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CE02 Diseñar, desarrollar e implementar técnicas de preprocesamiento y modelado de datos para predecir, clasificar y agrupar los mismos, siendo capaz de interpretar y validar los modelos creados para la extracción del conocimiento
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma
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Asignatura Tipo ECTS Cod_compet descrip_compet
pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Aprendizaje Automático Avanzado
OB 3 CB7 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CE04 Diseñar, desarrollar e implementar un proceso de análisis de datos avanzado para responder a la naturaleza de los datos y el objetivo de la tarea a ejecutar
CG01 Gestionar y ejecutar proyectos en el ámbito del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones, integrando tecnologías y herramientas de la vanguardia del conocimiento
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Arquitecturas Avanzadas de Software
OB 6 CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CE12 Desarrollar software escalable y flexible mediante arquitecturas de software avanzadas
CG01 Gestionar y ejecutar proyectos en el ámbito del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones, integrando tecnologías y herramientas de la vanguardia del conocimiento
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Fundamentos del Aprendizaje Automático
OB 3 CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CE01 Conocer, comprender y seleccionar los fundamentos básicos del aprendizaje automático
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Gestión de la Seguridad
OB 3 CB8 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CE09 Comprender la legislación y normativa existente en materia de ciberseguridad y verificar la conformidad del sistema respecto a ellas
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Integración y Despliegue Continuo
OB 6 CB6 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
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Asignatura Tipo ECTS Cod_compet descrip_compet
CB8 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CE11 Diseñar y automatizar los procesos de gestión de pruebas, cambios, despliegue y actualizaciones de las soluciones empresariales optimizando el ciclo de vida del software
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Inteligencia de Datos
OB 6 CB6 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CE03 Diseñar, desarrollar e implementar el proceso de ingesta, almacenamiento y procesamiento paralelo de datos
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Plataformas e Infraestructuras
OB 6 CB7 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CB9 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CE10 Definir, diseñar e implementar arquitecturas escalables, flexibles y resistentes que aborden los problemas existentes y aceleren el despliegue de las diferentes aplicaciones
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Seguridad del Software
OB 6 CB6 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CE08 Auditar software, utilizando herramientas que permitan la búsqueda de vulnerabilidades de seguridad y poder apoyar en el desarrollo de software más seguro
CG01 Gestionar y ejecutar proyectos en el ámbito del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones, integrando tecnologías y herramientas de la vanguardia del conocimiento
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Seguridad en Infraestructuras y Redes
OB 6 CB7 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más
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Asignatura Tipo ECTS Cod_compet descrip_compet
amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CB9 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CE06 Reconocer las principales amenazas informáticas y vulnerabilidades y diseñar, desarrollar e implementar contramedidas de seguridad existentes a nivel de infraestructuras y redes que permitan hacer frente a éstas
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Seguridad Ofensiva
OB 3 CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CE07 Definir, diseñar y realizar auditorías de seguridad ofensivas sobre infraestructuras y redes objetivo, explotando vulnerabilidades existentes, de forma que pueda identificar diferentes vectores de ataque
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Trabajo Fin de Máster
TFM 15 CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CB6 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CB7 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CB8 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CB9 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CE13 Utilizar herramientas informáticas para resolver problemas complejos del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones. Realizar proyectos de ingeniería complejos.
CE14 Aplicar técnicas informáticas del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones a nuevos campos de aplicación teniendo en cuenta las barreras comerciales e industriales.
CETFM Realización, presentación y defensa, una vez obtenidos todos los créditos del plan de estudios, de un ejercicio original
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Asignatura Tipo ECTS Cod_compet descrip_compet
realizado individualmente ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto integral sobre Análisis de datos, Ciberseguridad, y Desarrollo y Operaciones de naturaleza profesional en el que se sinteticen las competencias adquiridas en las enseñanzas.
CG01 Gestionar y ejecutar proyectos en el ámbito del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones, integrando tecnologías y herramientas de la vanguardia del conocimiento
CTR2 Trabajar con las personas, implicándolas y dirigiéndolas en una dinámica dirigida a un objetivo común, con una visión global del trabajo a desarrollar y de las características que el mismo requiere (calidad, plazos,...), equilibrando los intereses individuales y los colectivos
Visualización de Datos
OB 3 CB8 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
CE05 Diseñar, desarrollar e implementar el modelo de la representación de los datos según su naturaleza e interpretar las mismas para extraer conocimiento
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Tabla 3 – Relación entre competencias y asignaturas OPTATIVAS
Cod_compet descrip_compet Asignatura Tipo ECTS
CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
Gestión de proyectos de investigación
OP 3
Prácticas en Empresa I OP 3
Prácticas en Empresa II OP 3
Prácticas en Empresa III
OP 15
Tecnologías IoT II OP 3
CB6 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
Gestión de proyectos de investigación
OP 3
Métodos cuantitativos para la investigación
OP 3
Modelización y Simulación
OP 3
Pautas metodológicas para la elaboración de una tesis doctoral
OP 3
CB7 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
Gestión de proyectos de investigación
OP 3
Tecnologías IoT I OP 3
CB9 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas
Gestión de proyectos de investigación
OP 3
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Cod_compet descrip_compet Asignatura Tipo ECTS
que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
Producción de textos científicos
OP 3
CE01 Conocer, comprender y seleccionar los fundamentos básicos del aprendizaje automático
Prácticas en Empresa I OP 3
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE02 Diseñar, desarrollar e implementar técnicas de preprocesamiento y modelado de datos para predecir, clasificar y agrupar los mismos, siendo capaz de interpretar y validar los modelos creados para la extracción del conocimiento
Prácticas en Empresa I OP 3
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE03 Diseñar, desarrollar e implementar el proceso de ingesta, almacenamiento y procesamiento paralelo de datos
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE04 Diseñar, desarrollar e implementar un proceso de análisis de datos avanzado para responder a la naturaleza de los datos y el objetivo de la tarea a ejecutar
Prácticas en Empresa II OP 3
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE05 Diseñar, desarrollar e implementar el modelo de la representación de los datos según su naturaleza e interpretar las mismas para extraer conocimiento
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE06 Reconocer las principales amenazas informáticas y vulnerabilidades y diseñar, desarrollar e implementar contramedidas de seguridad existentes a nivel de infraestructuras y redes que permitan hacer frente a éstas
Prácticas en Empresa I OP 3
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE07 Definir, diseñar y realizar auditorías de seguridad ofensivas sobre infraestructuras y redes objetivo, explotando vulnerabilidades existentes, de forma que pueda identificar diferentes vectores de ataque
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE08 Auditar software, utilizando herramientas que permitan la búsqueda de vulnerabilidades de seguridad y poder apoyar en el desarrollo de software más seguro
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE09 Comprender la legislación y normativa existente en materia de ciberseguridad y verificar la conformidad del sistema respecto a ellas
Prácticas en Empresa II OP 3
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE10 Definir, diseñar e implementar arquitecturas escalables, flexibles y resistentes que aborden los problemas existentes y aceleren el despliegue de las diferentes aplicaciones
Prácticas en Empresa I OP 3
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE11 Diseñar y automatizar los procesos de gestión de pruebas, cambios, despliegue y actualizaciones de las soluciones empresariales optimizando el ciclo de vida del software
Prácticas en Empresa II OP 3
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE12 Desarrollar software escalable y flexible mediante arquitecturas de software avanzadas
Prácticas en Empresa I OP 3
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE13 Utilizar herramientas informáticas para resolver problemas complejos del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones. Realizar proyectos de ingeniería complejos.
Prácticas en Empresa I OP 3
Prácticas en Empresa II OP 3
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE14 Aplicar técnicas informáticas del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones a
Prácticas en Empresa I OP 3
Prácticas en Empresa II OP 3
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Cod_compet descrip_compet Asignatura Tipo ECTS
nuevos campos de aplicación teniendo en cuenta las barreras comerciales e industriales.
Prácticas en Empresa III
OP 15
CE15 Obtener señales físicas a partir de sensores y diseñar el acondicionamiento adecuado para su transferencia a los sistemas de control tanto en contextos industriales como no industriales Nota: esta competencia es sólo para asignaturas optativas (la meteremos como observaciones y no en el capítulo 3)
Tecnologías IoT I OP 3
CE16 Desarrollar y poner en marcha una infraestructura IoT, desde el sensor pasando por el sistema de control y hasta la nube, utilizando tecnologías de comunicación punteras Nota: esta competencia es sólo para asignaturas optativas (la meteremos como observaciones y no en el capítulo 3)
Tecnologías IoT II OP 3
CE17 Capacidad para la gestión de la Investigación, Desarrollo e Innovación tecnológica Nota: esta competencia es sólo para asignaturas optativas (la meteremos como observaciones y no en el capítulo 3)
Gestión de proyectos de investigación
OP 3
Métodos cuantitativos para la investigación
OP 3
Modelización y Simulación
OP 3
Pautas metodológicas para la elaboración de una tesis doctoral
OP 3
Producción de textos científicos
OP 3
CG01 Gestionar y ejecutar proyectos en el ámbito del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones, integrando tecnologías y herramientas de la vanguardia del conocimiento
Prácticas en Empresa III
OP 15
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
Prácticas en Empresa I OP 3
Prácticas en Empresa II OP 3
CTR2 Trabajar con las personas, implicándolas y dirigiéndolas en una dinámica dirigida a un objetivo común, con una visión global del trabajo a desarrollar y de las características que el mismo requiere (calidad, plazos,...), equilibrando los intereses individuales y los colectivos
Prácticas en Empresa I OP 3
Prácticas en Empresa II OP 3
Prácticas en Empresa III
OP 15
Tabla 4 – Relación entre asignaturas OPTATIVAS y competencias
Asignatura Tipo ECTS Cod_compet descrip_compet
Gestión de proyectos de investigación
OP 3 CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CB6 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CB7 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más
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Asignatura Tipo ECTS Cod_compet descrip_compet
amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CB9 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CE17 Capacidad para la gestión de la Investigación, Desarrollo e Innovación tecnológica Nota: esta competencia es sólo para asignaturas optativas (la meteremos como observaciones y no en el capítulo 3)
Métodos cuantitativos para la investigación
OP 3 CB6 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CE17 Capacidad para la gestión de la Investigación, Desarrollo e Innovación tecnológica Nota: esta competencia es sólo para asignaturas optativas (la meteremos como observaciones y no en el capítulo 3)
Modelización y Simulación
OP 3 CB6 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CE17 Capacidad para la gestión de la Investigación, Desarrollo e Innovación tecnológica Nota: esta competencia es sólo para asignaturas optativas (la meteremos como observaciones y no en el capítulo 3)
Pautas metodológicas para la elaboración de una tesis doctoral
OP 3 CB6 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CE17 Capacidad para la gestión de la Investigación, Desarrollo e Innovación tecnológica Nota: esta competencia es sólo para asignaturas optativas (la meteremos como observaciones y no en el capítulo 3)
Prácticas en Empresa I
OP 3 CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CE01 Conocer, comprender y seleccionar los fundamentos básicos del aprendizaje automático
CE02 Diseñar, desarrollar e implementar técnicas de preprocesamiento y modelado de datos para predecir, clasificar y agrupar los mismos, siendo capaz de interpretar y validar los modelos creados para la extracción del conocimiento
CE06 Reconocer las principales amenazas informáticas y vulnerabilidades y diseñar, desarrollar e implementar contramedidas de seguridad existentes a nivel de infraestructuras y redes que permitan hacer frente a éstas
CE10 Definir, diseñar e implementar arquitecturas escalables, flexibles y resistentes que aborden los problemas existentes y aceleren el despliegue de las diferentes aplicaciones
CE12 Desarrollar software escalable y flexible mediante arquitecturas de software avanzadas
CE13 Utilizar herramientas informáticas para resolver problemas complejos del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones. Realizar proyectos de ingeniería complejos.
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Asignatura Tipo ECTS Cod_compet descrip_compet
CE14 Aplicar técnicas informáticas del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones a nuevos campos de aplicación teniendo en cuenta las barreras comerciales e industriales.
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
CTR2 Trabajar con las personas, implicándolas y dirigiéndolas en una dinámica dirigida a un objetivo común, con una visión global del trabajo a desarrollar y de las características que el mismo requiere (calidad, plazos,...), equilibrando los intereses individuales y los colectivos
Prácticas en Empresa II
OP 3 CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CE04 Diseñar, desarrollar e implementar un proceso de análisis de datos avanzado para responder a la naturaleza de los datos y el objetivo de la tarea a ejecutar
CE09 Comprender la legislación y normativa existente en materia de ciberseguridad y verificar la conformidad del sistema respecto a ellas
CE11 Diseñar y automatizar los procesos de gestión de pruebas, cambios, despliegue y actualizaciones de las soluciones empresariales optimizando el ciclo de vida del software
CE13 Utilizar herramientas informáticas para resolver problemas complejos del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones. Realizar proyectos de ingeniería complejos.
CE14 Aplicar técnicas informáticas del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones a nuevos campos de aplicación teniendo en cuenta las barreras comerciales e industriales.
CTR1 Seleccionar y aplicar una medida, una propuesta,..., entre varias alternativas para dar respuesta –en tiempo y forma pertinentes- a las necesidades y/o contingencias planteadas en el contexto de los trabajos a realizar
CTR2 Trabajar con las personas, implicándolas y dirigiéndolas en una dinámica dirigida a un objetivo común, con una visión global del trabajo a desarrollar y de las características que el mismo requiere (calidad, plazos,...), equilibrando los intereses individuales y los colectivos
Prácticas en Empresa III
OP 15 CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CE01 Conocer, comprender y seleccionar los fundamentos básicos del aprendizaje automático
CE02 Diseñar, desarrollar e implementar técnicas de preprocesamiento y modelado de datos para predecir, clasificar y agrupar los mismos, siendo capaz de interpretar y validar los modelos creados para la extracción del conocimiento
CE03 Diseñar, desarrollar e implementar el proceso de ingesta, almacenamiento y procesamiento paralelo de datos
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Asignatura Tipo ECTS Cod_compet descrip_compet
CE04 Diseñar, desarrollar e implementar un proceso de análisis de datos avanzado para responder a la naturaleza de los datos y el objetivo de la tarea a ejecutar
CE05 Diseñar, desarrollar e implementar el modelo de la representación de los datos según su naturaleza e interpretar las mismas para extraer conocimiento
CE06 Reconocer las principales amenazas informáticas y vulnerabilidades y diseñar, desarrollar e implementar contramedidas de seguridad existentes a nivel de infraestructuras y redes que permitan hacer frente a éstas
CE07 Definir, diseñar y realizar auditorías de seguridad ofensivas sobre infraestructuras y redes objetivo, explotando vulnerabilidades existentes, de forma que pueda identificar diferentes vectores de ataque
CE08 Auditar software, utilizando herramientas que permitan la búsqueda de vulnerabilidades de seguridad y poder apoyar en el desarrollo de software más seguro
CE09 Comprender la legislación y normativa existente en materia de ciberseguridad y verificar la conformidad del sistema respecto a ellas
CE10 Definir, diseñar e implementar arquitecturas escalables, flexibles y resistentes que aborden los problemas existentes y aceleren el despliegue de las diferentes aplicaciones
CE11 Diseñar y automatizar los procesos de gestión de pruebas, cambios, despliegue y actualizaciones de las soluciones empresariales optimizando el ciclo de vida del software
CE12 Desarrollar software escalable y flexible mediante arquitecturas de software avanzadas
CE13 Utilizar herramientas informáticas para resolver problemas complejos del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones. Realizar proyectos de ingeniería complejos.
CE14 Aplicar técnicas informáticas del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones a nuevos campos de aplicación teniendo en cuenta las barreras comerciales e industriales.
CG01 Gestionar y ejecutar proyectos en el ámbito del análisis de datos, ciberseguridad y/o del desarrollo y operaciones, integrando tecnologías y herramientas de la vanguardia del conocimiento
CTR2 Trabajar con las personas, implicándolas y dirigiéndolas en una dinámica dirigida a un objetivo común, con una visión global del trabajo a desarrollar y de las características que el mismo requiere (calidad, plazos,...), equilibrando los intereses individuales y los colectivos
Producción de textos científicos
OP 3 CB9 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CE17 Capacidad para la gestión de la Investigación, Desarrollo e Innovación tecnológica Nota: esta competencia es sólo para asignaturas optativas (la meteremos como observaciones y no en el capítulo 3)
Tecnologías IoT I
OP 3 CB7 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en
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Asignatura Tipo ECTS Cod_compet descrip_compet
entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
CE15 Obtener señales físicas a partir de sensores y diseñar el acondicionamiento adecuado para su transferencia a los sistemas de control tanto en contextos industriales como no industriales Nota: esta competencia es sólo para asignaturas optativas (la meteremos como observaciones y no en el capítulo 3)
CB10 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CE16 Desarrollar y poner en marcha una infraestructura IoT, desde el sensor pasando por el sistema de control y hasta la nube, utilizando tecnologías de comunicación punteras Nota: esta competencia es sólo para asignaturas optativas (la meteremos como observaciones y no en el capítulo 3)
MECANISMOS DE COORDINACIÓN DOCENTE
El mecanismo de coordinación docente más importante es el trabajo en equipo de los profesores
del título. El equipo de profesores (equipo de gestión del título) de cada semestre se constituye
en un núcleo permanente de coordinación, y de debate y consenso de criterios, que realiza las
siguientes funciones:
Antes de que comience el semestre:
Planifica la organización académica, semana a semana, de los profesores del
semestre.
Planifica la dedicación -coordinada y equilibrada- del alumno, semana a semana
(previendo tanto la dedicación en el horario lectivo como en el no lectivo): horas de
teoría, de ejercicios, prácticas, POPBL que deben realizar.
Establece el sistema de evaluación que se aplicará en el semestre.
Informa a los alumnos de ambas cuestiones.
A lo largo del semestre:
Se reúne periódicamente con todo el equipo de profesores del título para verificar si se
han cumplido las previsiones semanales y propone acciones de mejora.
Informa a los alumnos de las cuestiones relacionadas con el desarrollo de las
enseñanzas.
Consensua los criterios de evaluación que se aplicarán.
Lleva a cabo la docencia planificada.
Evalúa a los alumnos según los criterios acordados.
Al término del semestre:
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Valora el desarrollo docente del semestre: analiza los problemas surgidos y propone
acciones de mejora para presentarlas al equipo de coordinación del título.
Analiza la tasa de rendimiento y éxito del semestre, y los datos acumulados. Si fuera el
caso, propone acciones de mejora.
Encuesta a los alumnos (por medio de encuestas o reunidos con algunos de ellos)
sobre el nivel de satisfacción con respecto al desarrollo del semestre. Analiza las
fortalezas y debilidades apuntadas por los alumnos y propone acciones de mejora para
presentarlas al equipo de coordinación del título.
OBSERVANCIA DE LAS DIRECTRICES DEL PLAN DE ESTUDIOS SEÑALADAS EN EL
ARTÍCULO 12 DEL R.D. 1393/2007
La propuesta que se presenta contempla las siguientes directrices:
En plan de estudios consta de 90 ECTS, y en él se ha incluido toda la información
teórica y práctica que el estudiante debe adquirir.
Las enseñanzas concluyen con la elaboración y defensa de un trabajo de fin de máster
de 15 ECTS, esto es, dentro de los límites establecidos por el citado artículo.
El presente título se adscribe a la rama de Ingeniería y Arquitectura.
Se propone como título SIN ATRIBUCIONES PROFESIONALES.
Por todo lo expuesto en este epígrafe, entiende que la presente propuesta respeta las directrices
del artículo 12 del R.D. 1393/2007.
5.2.- Prácticas externas
En el plan de estudios se han previsto 15 ECTS de Prácticas en Empresa asociadas al Trabajo
Fin de Máster, optativas en el Plan de Estudios, pero obligatorias para los alumnos y las
alumnas que opten por el itinerario académico.
Estas prácticas podrán realizarse en instituciones en las que los alumnos actuales del Grado en
Ingeniería en Informática vienen haciendo el Trabajo Fin De Grado al amparo de convenios
universidad-empresa.
Las instituciones son las siguientes:
Localización Nombre empresa
CAPV (1)
ABANTAIL, S.COOP.
ALECOP
ALMIS INFORMÁTICA FINANCIERA, S.L. (Oñati) AURRENAK, S.COOP.
BIC GIPUZKOA BERRILAN
CENTRO DE INVESTIGACIÓN LORTEK
CICTOURGUNE
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COPRECI
DESARROLLO SOFTWARE MIRAMON 4 S.L (DSM4) ETIC - EMBEDDED TECHNOLOGIES INNOVATION CENTER S.COOP FAGOR EDERLAN, S.COOP
FAGOR ELECTRODOMESTICOS, S.COOP.
GRUPO S21SEC GESTION S.A.
IBERDROLA
IBERMATICA, S.A.
IDEKO, S.COOP.
IDS INGENIERIA DE INFORMATICA INDUSTRIAL, S.A. IGUALATORIO MEDICO QUIRURGICO
IKERLAN, S.COOP.
INDAR ELECTRIC S.L.
ISEA S.COOP
LANTEK INVESTIGACION Y DESARROLLO, S.L. LINCE - LA INDUSTRIAL CERRAJERA, S.A.
LORAMENDI, S.COOP.
MAGNET S.COOP.
MONDRAGON ASSEMBLY, S.COOP.
MONDRAGON INGENIERÍA Y SERVICIOS EMPRESARIALES (MISE) Mundukide Fundazioa
SMC ESPAÑA, S.A.
SORALUCE, S.COOP.
ULMA INNOVACIÓN S.L.
ULMA INOXTRUCK
ULMA MANUTENCIÓN, S.COOP.
ULMA PACKAGING S.COOP
NOCAPV (2) FUNDACIÓN SEPI
IIIA-CSIC
EXTRANJERO (3)
DIVISOFT
FRAUNHOFER INSTITUT
FRAUNHOFER INSTITUTE FOR COMPUTER GRAPHICS RESEARCH IGD Intel Collaborative Research Institute for Secure Computing MTK Wireless Limited (Cambourne)
(1) CAPV.-Comunidad Autónoma del País Vasco (2) NOCAPV.- En el estado español, fuera de la CAPV. Las prácticas en estas empresas se reservan para el TFG, una vez que el/la alumno/a ha finalizado la parte formativa en la Universidad. (3) EXTRANJERO.- Las prácticas en estas empresas se reservan para el TFG, una vez que el/la alumno/a ha finalizado la parte formativa en la Universidad.
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Además, en la fase de consultas externas, el equipo de diseño de título a otras instituciones
apropiadas para acoger a los alumnos en prácticas, con los que se está procediendo a la
firma del convenio de colaboración correspondiente.
Entre ellas:
Mercedes-Benz España, S.A.U.
Mercedes-Benz es una empresa alemana fabricante de vehículos de lujo , división de la compañía Daimler AG (anteriormente conocida como Daimler-Benz y DaimlerChrysler). La marca es reconocida por sus vehículos de lujo, autobuses y camiones. CAF, Construcciones y Auxiliar de Ferrocarriles, S.A.
Grupo multinacional con más de 100 años de experiencia ofreciendo sistemas integrales de transporte a la vanguardia tecnológica y de alto valor añadido en movilidad sostenible. Referentes en el sector ferroviario, ofrece a los clientes una de las más amplias y flexibles gamas del mercado en material rodante, componentes, infraestructuras, señalización y servicios (mantenimiento, rehabilitación y servicios financieros).
GAIA Cluster de Telecomunicaciones
GAIA, la asociación de Industrias de las Tecnologías Electrónicas y de la información, proporciona un amplio abanico de servicios y programas a sus empresas asociadas en áreas como tecnología, mejora de la gestión, formación, y promoción comercial e internacionalización. Counter craft
Counter Craft es un proveedor pionero de productos de ciber-engaño y contrainteligencia para detectar ataques dirigidos.
Goiti S. Coop.
Goiti S. Coop. Dentro del grupo DANOBATGROUP, se especializa en el desarrollo, fabricación y distribución de tecnología de transformación metálica. La gama de máquinas se caracteriza por su eficiencia y productividad, ofreciendo soluciones de alto valor añadido en las tecnologías de punzonado, corte por láser y plegado automático.
Mondragon Sistemas, S. Coop.
MSIgrupo, pertenece a la corporación MONDRAGON y realiza proyectos llave en mano de ingeniería eléctrica y automatización ofreciendo al cliente una solución integral basado en capacidades técnicas de automatización proceso y en gestión del proyecto. Orbea S. Coop.
Orbea es una cooperativa que, desde hace más de cien años, se dedica a la fabricación de bicicletas. Orona S. Coop.
La actividad de ORONA se centra en el diseño, fabricación, instalación, mantenimiento y modernización de ascensores, escaleras mecánicas, rampas y pasillos.
Sociedad para la Transformación Competitiva — Eraldaketa Lehiakorrerako
Sozietatea, S.A.,
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Dentro del grupo SPRI, tiene como objetivo fomentar la creación de nuevas empresas, así como la expansión de las ya establecidas, prestando particular atención al desarrollo tecnológico y a la exportación. Savvy data Systems S.L.
Empresa dedica a la monitorización avanzada y Big Data para la industria. Mondragon Corporación cooperativa, S. Coop.
MONDRAGON es una organización empresarial cooperativa integrada por cooperativas
autónomas e independientes que compite en los mercados internacionales, que utiliza
métodos democráticos en su organización societaria, y que aspira a la creación de empleo,
a la promoción humana y profesional de sus trabajadores y al desarrollo de su entorno social.
En su aspecto organizativo MONDRAGON se configura en cuatro áreas: Finanzas, Industria,
Distribución y Conocimiento.
Diputación Foral de Guipúzcoa
La Diputación Foral de Guipúzcoa está desarrollando un marco estratégico, “Etorkizuna
Eraikiz”, donde la ciberseguridad es uno de los retos planteados.
5.3. Planificación y gestión de la movilidad de los estudiantes propios y de acogida
ACUERDOS Y CONVENIOS DE COLABORACIÓN ACTIVOS
Esta Escuela acredita una larga tradición en la movilidad de estudiantes de distintas
especialidades de Ingeniería. Inicialmente los graduados accedían a Universidades
extranjeras con el fin de proseguir estudios de segundo o ciclo y/o doctorados. En la
actualidad la movilidad se ha integrado en el programa formativo, y los créditos cursados en
las Universidades de destino son reconocidos a efectos curriculares.
En el título de Máster en Análisis de Datos, Ciberseguridad, y Desarrollo y Operaciones que
nos ocupa, la movilidad se ha previsto en el 2º curso: bien para acumular créditos
correspondientes a otras asignaturas de este curso, bien para realizar las prácticas y el
Trabajo Fin de Máster (TFM), o con ambos fines.
En el marco del programa Erasmus y para el área de conocimiento de Ingeniería en
Informática se han identificado las siguientes Instituciones, y algunos de sus programas más
acordes con este título, con las que ya se cuenta con un acuerdo de colaboración:
La movilidad de los estudiantes del máster se plantea exclusivamente en el semestre del 2º año
de impartición y tiene 3 modalidades:
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1. Desarrollo de la asignatura Prácticas en Empresa 3 y TFM en Universidades y Centros
de Investigación Internacionales de referencia.
2. Desarrollo de la asignatura Prácticas en Empresa 3 y TFM en filiales de Empresas
colaboradoras con el Máster
3. Desarrollo de 15 créditos optativos en universidades europeas.
Para ello se dispone de convenios de colaboración con universidades europeas de referencia
con las que se ha mantenido una relación en el ámbito de movilidad de estudiantes desde hace
años. Por otro lado, la intensa participación en proyectos europeos ha potenciado la colaboración
con universidades y centros de investigación europeos en el desarrollo de la investigación en los
ámbitos de conocimiento señalados en este máster.
En la siguiente tabla se recoge la lista de universidades europeas que se están considerando y
el modelo de relación actual que se tiene con estas universidades.
Universidad/Centro Inves. Ámbito Relación con EPS TU/e Eindhoven Ciberseguridad, Análisis de
datos, Desarrollo y Operaciones
Convenio de colaboración firmado
LiU Linköping Ciberseguridad Convenio de colaboración firmado
Chalmers Ciberseguridad Estancias periódicas de investigadores
Institut Mines-Telécom Ciberseguridad Colaboración en proyectos Europeos
Fraunhofer (SIT) Darmstadt Ciberseguridad ERASMUS+ Traineeship Fraunhofer (IESE) Kaiserslautern
Análisis de datos ERASMUS+ Traineeship
BME Budapest University of Technology and Economics
Análisis de datos, Desarrollo y Operaciones
Convenio de colaboración en proceso
AITIA Budapest Desarrollo y Operaciones ERASMUS+ Traineeship Politécnico de Torino Desarrollo y Operaciones Convenio de colaboración
firmado University Institute of Lisbon Análisis de datos ERASMUS+ Traineeship
Estancias periódicas de investigadores
Aalborg University Desarrollo y operaciones Convenio de colaboración
firmado AGH University of Science and Technology
Desarrollo y operaciones Convenio de colaboración firmado
University of Coimbra Ciberseguridad Convenio de colaboración
firmado Czech Technical University in Prague
Ciberseguridad Convenio de colaboración firmado
École Polytechnique Fédérale de Lausanne
Análisis de datos Convenio de colaboración firmado
INP - Grenoble Institute of Technology
Ciberseguridad, Desarrollo y Operaciones
Convenio de colaboración firmado
KU Leuven Ciencias de la Computación Convenio de colaboración
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POLIMI - Polytechnic University of Milan
Ciencias de la Computación Convenio de colaboración firmado
University of Skövde Análisis de Datos, Ciberseguridad
Convenio de colaboración firmado
Technische Universität Darmstadt
Convenio de colaboración firmado
TUT - Tallinn University of Technology
Análisis de Datos, Ciberseguridad, Desarrollo y operaciones
Convenio de colaboración firmado
WUT - Warsaw University of Technology
Análisis de Datos, Ciberseguridad
Convenio de colaboración firmado
Algebra University College Análisis de Datos, Ciberseguridad
Convenio de colaboración firmado
Con estas universidades y centros de investigación se considera que es suficiente para cubrir la
oferta de la modalidad 1 y 3 mencionadas anteriormente.
Universidad Programa Asignatura Cred.TU/e Eindhoven Master Data Science and
Entrepreneurship Strategy & Business Models 6 Data Driven Business Process Management
6
Information Security Technology
Cryptology 6 Verification of security protocols
6
LiU Linköping Master's Programme in Intelligent TransportSystemsand Logistics
Geographical Information Systems for Transportation
6
Data Analytics for Smart Cities
6
Positioning Systems 6 Masters Programme in Statistics and Machine Learning
Advanced Programming in R 6 Bayesian Learning 6
BME Budapest University of Technology and Economics
MSc degree program in Computer Engineering
Sensor networks and applications
6
Intelligent traffic systems
6
High performance parallel computing
6
Smart city laboratory 6 Politécnico de Torino Information and
Communication Technologies for Smart Societies
Programming for IoT applications
6
ICT in buildings design 6 ICT in transport systems 6 Smart grids 6
Aalborg University Computer Science Web Intelligence 5 Data-Intensive Systems 5 Mobile Software Technology 5
AGH University of Science and Technology
MSc, Computer Science: Systems Modelling and Data Analysis
Advanced Python Programming
3
Agent Based Modelling 4 Decision Support Systems 5 Evolutionary Algorithms 3
University of Coimbra
Masters in Informatics Security Cryptography 6 Cyber Security Assessment and Management
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Design and Development of Secure Software
6
École Polytechnique Fédérale de Lausanne
Master in Data Science Advanced topics on privacy enhancing technologies
7
A Network Tour of Data Science
4
Automatic speech processing
3
Digital education & learning analytics
4
Distributed intelligent systems
5
Introduction to natural language processing
5
INP - Grenoble Institute of Technology
Master in Cibersecurity
Cryptology, Coding and Multimedia Applications
12
Smart Card Security; Audit and Normalization
3
Master in Informatics High-confidence Embedded and Cyberphysical Systems
15
Parallel, Distributed Embedded Systems
15
Ubiquitous and Interactive Systems
15
KU Leuven Master of Engineering: Computer Science
Declarative Languages 4 Modelling of Complex Systems
6
Design of Software Systems 6 Politecnico di Milano Master of Computer Science
and Engineering Data Bases 2 5 ICT for Control Systems Engineering
5
Formal Languages and Compilers
5
TUT - Tallinn University of Technology
E-Governance Technologies and Services
Information Society Principles: towards e-Governance
6
Legal Framework of e-Governance
6
Introduction to IT and eGov Technologies
6
Entrepreneurship and Technology Management
6
E-Governance and E-Democracy
6
Health Care Technology Healthcare Data Systems and Analysis
6
Health Policy and Health Promotion Basics
6
Servicing and change management at health care enterprise
9
Technology, Society and the Future
6
Communicative Electronics Data Acquisition Means and Methods
6
Networks of Smart Things 6
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Signal processing methods and algorithms
6
Mechatronics Systems Modeling and Control
6
Advanced Operating Systems
5
Warsaw University of Technology
M.Sc. Computer Science Specialization: Artificial Intelligence
Decision Support Systems 4 Semantic Data Processing 4 Computer Forensics 4 Information Retrieval and Text Mining
4
Algebra University College
Graduate Program Data Science
Data Warehouses and Business Intelligence
6
Cloud Analysis 6 Graduate Program System Engineering
Computer Forensics 6
University of Skövde Privacy, Information and Cyber Security
Cyber Security for Internet of Things and Critical Infrastructures
7,5
Information Security Management
7,5
Network security operations 7,5 Technische Universität Darmstadt
IT Security (Master of Science) Ubiquitous Computing in Geschäftsprozessen
3
Software Engineering - Design and Construction
8
Kommunikationsnetze II
6
Implementierung von Codeanalysen für große Softwaresysteme
6
Con esta oferta de las universidades con las que tenemos o se está gestionando un convenio de
colaboración en el ámbito de movilidad e investigación, cubrimos adecuadamente el itinerario de
movilidad en el que se establecen 15 créditos formativos:
Asignatura Cred.
Verification of security protocols 6 Smart grids 6 Data Driven Business Process Management 6
Por otro lado, muchas de las empresas con las que tenemos convenios de colaboración para
este Máster (la mayoría de ellos vigentes y alguno en proceso de firma), tienen plantas de
fabricación en distintos países. Así, a modo de ejemplo:
Empresa Plantas de producción CAF Bagnères de Bigorre (Francia), Sao Paulo (Brasil), Elmira (US),
Huehuetoca (Méjico) Danobat Bistagno (Italia), Herbon(Alemania),Houston (US), Birmingham (UK)Orbea Aveiro (Portugal), Kunshan (China)
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Fagor Arrasate Hipolstein (Alemania), Kunshan (China) Soraluce Limburg (Alemania)
Mercedes-Benz Stuttgart-Untertürkheim, Affalterbach , Berlin, Hamburg, Rastatt, Kamenz, Bremen, Sindelfingen, Kölleda and Arnstadt (Alemania), Hambach(Francia), Kecskemét (Hungria) Sebeș and Cugir (Rumania), East London (Sudáfrica), Beijing (China), Tuscaloosa (USA)
Esto nos permitirá cubrir la oferta de movilidad en la segunda modalidad definida anteriormente.
El objetivo es alcanzar una oferta de movilidad que posibilite que el 25% de los alumnos del
master pueda hacer uso de ella si lo desea. La selección de los alumnos se hará en base a los
resultados académicos obtenidos en el primer semestre del primer año del máster, al nivel de
conocimientos de inglés acreditados y su actitud en el desarrollo de semestre. Así, se utiliza el
siguiente baremo para la selección de los estudiantes:
Valoración Peso Criterios Resultados académicos 60% Nota media ponderada Nivel de acreditación de ingles
20%
Actitud 20% El equipo de profesores valora los siguientes aspectos:
Iniciativa Responsabilidad con el trabajo Relación e integración con sus compañeros Participación en clase
Por otro lado, igual de importante que definir la movilidad de los alumnos del máster lo es definir
una oferta atractiva para que alumnos de otras universidades vengan a la nuestra a cursar
asignaturas que sean de su interés.
EPS pretende concentrar su oferta de movilidad en el primer semestre de cada curso académico
y es en este semestre donde se concentra la oferta de asignaturas en inglés. Por esta razón, se
contempla la recepción de alumnos de otras universidades en el primer semestre de cada curso
académico, ofertando 30 créditos en inglés entre asignaturas, prácticas y/o TFM.
PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE LA MOVILIDAD DE ESTUDIANTES PROPIOS
La planificación y gestión de la movilidad de los estudiantes corresponde al equipo de título.
Brevemente, y de modo atemporal, se detallan las acciones planificadas para la gestión de
la movilidad de estudiantes propios:
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Previsión número de plazas ERAMUS estudios: con la administración Pública
(gestión de ayudas), y con las Universidades (gestión de plazas disponibles y
Suscripción de los convenios y Learning Agreement).
Previsión número de plazas ERASMUS prácticas: con la administración Pública
(gestión de ayudas), y con las empresas (gestión de plazas disponibles).
Difusión entre el alumnado, de la oferta de internacionalización de años anteriores, y
solicitud de cumplimentación de encuesta de intereses y preferencias.
Tratamiento de la información resultante y asignación de plazas en función de las
preferencias.
Formalización de trámites administrativos previos (Escuela Politécnica Superior,
alumno y Universidad de destino).
Estancia en el extranjero: Ajuste Learning Agreement (en el caso de Erasmus
estudios).
Reconocimiento y acumulación de créditos ECTS, una vez finalizado el período de
formación en la Institución extranjera y a la vista de los resultados obtenidos en la
Universidad de destino.
PLANIFICACIÓN Y GESTIÓN DE LA MOVILIDAD DE ESTUDIANTES DE ACOGIDA
Determinación de la oferta académica para los estudiantes en acogida (asignaturas
impartidas en castellano e inglés).
Difusión de la oferta en la web
Recepción de solicitudes de estudiantes de acogida
Admisión de estudiantes de acogida
Incorporación de estudiantes de acogida en esta EPS (presentación de la Institución
y del entorno, ayuda en la gestión de alojamiento, asesoramiento académico sobre
la pertinencia de las materias elegidas en función de la formación previa)
Suscripción de los convenios y Learning Agreement
Orientación, ayuda y apoyo a lo largo de su estancia.
SISTEMA DE RECONOCIMIENTO Y ACUMULACIÓN DE CRÉDITOS ECTS.
El Sistema de reconocimiento y acumulación de créditos de los estudiantes propios se basa
en los siguientes presupuestos:
Alumno y coordinador de título acuerdan qué materias/asignaturas cursará el alumno
a lo largo de su estancia y qué materias se le reconocerán cuando se reincorpore a
los estudios en esta Escuela.
La propuesta se recoge en el Learning Agreement.
El alumno puede proponer cambiar el Learning Agreement original, pero debe
argumentar los motivos de dicha modificación.
Si el coordinador de título considera suficientemente motivada la propuesta, admite
la modificación.
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Cuando el alumno finaliza la estancia en el extranjero se le reconocen los créditos
dejados de cursar en esta Escuela con una carga lectiva total en créditos similar a la
que acredita haber obtenido en la Institución extranjera (según el Learning
Agreement).
Los créditos reconocidos según lo recogido en los apartados anteriores, serán
calificados con calificaciones numéricas, de acuerdo a lo dispuesto en el artículo 5
del R.D. 1125/2003, de 5 de septiembre y de acuerdo a la TABLA DE CONVERSIÓN
DE LAS CALIFICACIONES DE SISTEMAS UNIVERSITARIOS EXTRANJEROS A
LAS CALIFICACIONES DEL SISTEMA UNIVERSITARIO ESPAÑOL (SUE)
https://www.mecd.gob.es/mecd/dms/mecd/servicios-al-ciudadano-
mecd/catalogo/general/educacion/203615/ficha/203615/ANEXO_I_ESCALAS.pdf.
Las calificaciones de las materias correspondientes a los créditos reconocidos por
estancias de movilidad será la media ponderada del producto entre la calificación
obtenida por el alumno en cada una de las materias por el número de créditos
asignado a cada una de ellas.
Como se ha indicado anteriormente, en el expediente académico del alumno se
recogerán también los créditos reconocidos. En este caso se hará constar la
siguiente información referida a las enseñanzas de procedencia: la(s)
universidad(es), las enseñanzas oficiales y la rama a la que estas se adscriben; las
materias y/o asignaturas obtenidas y el nº de créditos, y la calificación obtenida.
En el Suplemento Europeo al Título se harán constar expresamente, en apartado específico, las
estancias de movilidad realizadas por el alumno: la(s) universidad(es), las enseñanzas oficiales
y la rama a la que estas se adscriben; las materias y/o asignaturas obtenidas y el nº de créditos,
y la calificación obtenida.
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7. DISPONIBILIDAD Y ADECUACIÓN DE RECURSOS MATERIALES Y SERVICIOS
7.1.‐ Materiales y servicios disponibles en la universidad
Aulas de docencia
Para los dos primeros años se ha hecho la siguiente previsión de alumnado:
Tabla 1 – Número de plazas de nuevo ingreso previstas
Curso/Año académico 2019‐2020 2020‐2021 2021‐2022
1º 30 30 30
2º 27 27
TOTAL ALUMNOS EN
MÁSTER 30 57 57
Los alumnos y alumnas matriculados en el Master Análisis de datos, Ciberseguridad, y Desarrollo y
Operaciones contarán con aulas de capacidad para 40 personas/grupo que garantiza la adecuación en
cantidad a las previsiones de alumnado.
Todas las aulas de teoría están dotadas de pizarra, retroproyector, cañón, ordenador (o terminal) y acceso a
red. Son adecuadas en cantidad y calidad a las necesidades del grupo de alumnos que deben acoger en cada
caso y a las metodologías previstas para el desarrollo de la docencia: clases participativas, trabajo en equipo,
etc.
Todos los puestos tienen conexión a Internet a través del servidor de aplicaciones. Desde cualquier PC, y a
través del servidor de aplicaciones, se accede a todos los programas y recursos que se encuentran en los
servidores, haciendo de cada PC un puesto de alumno completo y flexible.
Además de garantizar la seguridad de acceso, el servidor de aplicaciones permite el control de la ejecución
de los alumnos. Para terminar, y como complemento al aula, cada alumno dispone de una cuota de disco
localizada en otro servidor donde guardar sus documentos y trabajos.
Para el estudio y el desarrollo de trabajos individuales y en equipo fuera del horario lectivo, los alumnos del
título disponen (compartiéndolos con los alumnos del resto de titulaciones de la Escuela) de las aulas de
docencia libres, de varias salas de trabajo en la biblioteca, de dos salas de proyectos y de 16 salas de
ordenadores conectados a red, que garantizan el uso individual de los ordenadores. Además, en el campus
existe conexión a red inalámbrica.
En la Intranet se les informa de los recursos de sistemas de información de que disponen y se explica el
funcionamiento de las aulas informáticas en horario lectivo y no lectivo. Las necesidades de aulas y equipos
informáticos para la docencia las gestiona el Departamento responsable de la gestión de horarios; y el uso
discrecional por parte del alumnado es atendido por los propios alumnos, en función de la disponibilidad de
los citados recursos; información que es pública y a la que puede accederse desde todos los PCs de la Escuela
y desde la Secretaría Virtual.
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Finalmente, existe una “Normativa para la utilización de los recursos informáticos de la EPS” recogida en la
Intranet que tiene por objeto: 1) Proteger la reputación y buen nombre de esta EPS en la Red (Internet); 2)
Garantizar la seguridad, rendimientos y privacidad de los sistemas y máquinas de nuestra organización y de
las demás; 3) Evitar situaciones que puedan causar a la EPS algún tipo de responsabilidad civil o penal; 4)
Preservar la privacidad y seguridad de nuestros usuarios; 5) Garantizar el correcto funcionamiento de los
recursos informáticos de la EPS; y 6) Proteger la labor realizada por las personas que trabajan en nuestros
servicios informáticos.
Equipamiento y laboratorios
En este apartado se resumen los diferentes recursos de MU para la realización de las diferentes prácticas,
ejercicios y proyectos contemplados en el master.
Personal de gestión de infraestructuras:
Se dispondrá de un técnico de laboratorio dedicado exclusivamente a la administración y gestión de la
diferente infraestructura, el equipamiento y los servicios Cloud ofrecidos en el master.
Por otro lado, los recursos ofrecidos por el departamento de Sistema de Información de MU para la
realización de prácticas en el master serán gestionados por el personal de Sistemas de información en
coordinación con el técnico de laboratorio.
Infraestructura para la materia de Ciberseguridad:
Equipamiento de red avanzado para la creación de una red privada destinada a la materia de Ciberseguridad
: Routers , switch , supervisores gigabyte ethernet (Cisco 4507,2 Cisco 2960XR , 2 RB3011UiAS‐RM ,
RB3011UiAS‐RM )
Solución de seguridad Fortinet. La universidad posee varios equipos de la gama FortiGate de dispositivos de
gestión unificada de amenazas de Fortinet, la cual incluye una serie de funciones de seguridad como firewalls,
prevención de intrusiones, filtrado web y protección frente a malware o correo no deseado. Los dispositivos
disponen además de soporte específico para protocolos de red industriales, por lo que es posible realizar
laboratorios en estos entornos específicos, aparte de los escenarios IT habituales. La universidad dispone de
los siguientes dispositivos:
‐ Fortigate FS‐224E
‐ Fortigate FG‐101EBDL‐871‐36
‐ 2 x Fortigate FWF‐60EBDL‐871‐36
‐ 2 x Fortigate FAP‐221C‐E
‐ 2 x Fortigate FS‐108E
Además, se dispone del laboratorio de telemática el cual es un espacio destinado a la docencia y a la
investigación donde los alumnos realizan prácticas de diseño, montaje, configuración y administración de
redes de área local (LAN) y de área extensa (WAN). Para ello disponen de routers profesionales CISCO (tanto
de cableado de cobre y fibra óptica como inalámbricos), switches Catalyst, teléfonos IP, servidores de red,
herramientas para el montaje de rosetas y armarios de cableado, analizadores de red, certificadores de red
y firewalls. Además, se utiliza un simulador para probar diferentes escenarios antes de su implementación.
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Recursos para la virtualización de infraestructuras
La virtualización es una estrategia actual de las empresas para modernizar y optimizar sus infraestructuras,
por ello es fundamental ofrecer a los alumnos del Master la posibilidad de gestionar, administrar y utilizar
recursos virtualizados. Para la impartición de este master se utilizarán diferentes contratos con proveedores
de servicios Cloud, así como la infraestructura de MU para la virtualización de servidores.
Los servicios cloud contratados se utilizarán tanto para prácticas de análisis de datos, escalabilidad de
aplicaciones, seguridad, disponibilidad ante fallos y conceptos de desarrollo y operaciones (DevOps). Los
servicios Cloud estarán destinados principalmente a las materias de Análisis de Datos y Desarrollo y
Operaciones.
Las infraestructuras para la virtualización de los sistemas de Información de MU se utilizarán principalmente
para que los alumnos desplieguen máquinas virtuales con los diferentes servidores requeridos por las
diferentes materias. Por ejemplo, servidores Jenkins que permiten crear cadenas automatizadas de
integración y despliegue continuo, o servidores con aplicaciones objetivo, como Metasploitable o similares,
que han sido diseñadas especialmente para ser explotadas y comprometidas. En el entorno de ejecución de
máquinas virtuales, también se dispone la posibilidad de crear maquinas relacionadas con el mundo de la
seguridad, principalmente en el campo de la seguridad ofensiva. El mayor ejemplo de dicho tipo de máquinas
es Kali, una distribución Linux con suites completas de herramientas de auditoría de seguridad (seguridad
ofensiva, búsqueda de vulnerabilidades, ingeniería inversa...) por lo que la convierten en una herramienta
muy útil para la enseñanza de ciberseguridad. La infraestructura de máquinas virtuales, también permite
ofrecer a los alumnos de forma local servidores que permiten ejecutar aplicaciones basadas en contenedores
y orquestar su ejecución.
• Infraestructura Cloud:
– Contratos de servicios Cloud con los diferentes proveedores para el despliegue de
infraestructuras
– Se están trabajando diferentes contratos universitarios con los principales proveedores de
servicios cloud. (AWS Educate , Google Academy,….)
– Actualmente MU esta dado de alta en la iniciativa académica de AWS.
• Infraestructura para la virtualización de los sistemas de Información de MGEP
– 3 servidores: 2 procesadores E5‐2650v4 (2,2 GHz, 12 cores), 384 GB de RAM, 2 discos SAS de
300 GB, 4 puertos 10 GbE, Soporte 3 años, con cobertura 24x7x4h
– 1 Cabina de almacenamiento con doble controladora: 2 puertos FC a 16Gbps; 2 puertos
Ethernet a 1Gbps, 2 puertos SAS de 6Gbps para conexión de bandejas de discos, 1 puerto ACP
para tráfico de control, 1 puerto SP para gestión remota de la cabina, 4 discos SSD de 400Gb,
20 discos SAS de 900Gb a 10k, Protocolos FC, iSCSI, NFS y CIFS, Software opcional incluido:
Premium Bundle (SnapRestore, SnapManager Suite, SnapMirror, SnapVault, FlexClone,
SnapLock…), Cabina de respaldo
– 1 Cabina de respaldo con una controladora: 2 puertos FC a 16Gbps; 2 puertos Ethernet a
1Gbps, 2 puertos SAS de 6Gbps para conexión de bandejas de discos, 1 puerto ACP para
tráfico de control, 1 puerto SP para gestión remota de la cabina, 12 discos NL‐SAS de 4 TB a
7,2k
Aulas Multifuncionales
Preparados para el desarrollo de teoría, prácticas y proyectos.
Proyector y pantalla.
Pizarra.
Acceso inalámbrico WiFi 802.11n.
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Mesas con tomas eléctricas y reorganizables.
Armario para material compartido.
Taquillas personales.
Además de todo lo mencionado la universidad cuenta con varios laboratorios que en caso de necesidad
podrán ser utilizadas para el master: Laboratorio Industry 4.0 (equipamento industrial, maquetas FESTO y
SMC, Robots Stäubli TX60 de 6 ejes, banco de pruebas Equipe con software para la experimentación Emulab,
ABB AC800M , Siemens S7 S300...), Laboratorio de Sistemas Embebidos (6 Placas Texas Instruments DK‐
LM3S9D96, 10 placas Spartan‐3A DSP 1800ª, 1 Analizador Lógico HP – PNS...) y el Laboratorio de HW de PC.
Espacios y equipamiento del personal académico y del personal de servicio
El personal académico con docencia en este título (19 profesores) pertenece a 2 Departamentos: el de
MECÁNICA Y PRODUCCIÓN INDUSTRIAL, y el de ELECTRÓNICA E INFORMÁTICA, distribuido en las siguientes
áreas de conocimiento:
- Automaatismos
- Electrónica
- Organización industrial
- Máquinas y Automática
- Mecánica de Fluidos
- Materiales y Conformado
- Mecánica Aplicada
- Diseño Mecánico
- Sistemas Distribuidos
- Tratamiento de Señal y Comunicaciones
La superficie total estimada en m2 para el desarrollo y coordinación de las funciones del docente e
investigador (PDI) suman en torno a 1500 m2 lo que hace una ratio de 11,53 m2 por persona. Todos los
puestos de trabajo están dotados de ordenador y acceso a la red.
El personal de Administración y Servicios (PAS) (66 personas a fecha de 31/12/2016) de la Escuela Politécnica
Superior cuenta con una superficie total de 768,12 m2, lo que hace un ratio de 11,63 m2/persona. También
para este colectivo la dotación de medios y recursos es adecuada. Además, todos los puestos de trabajo
tienen un ordenador de uso exclusivo con punto de conexión a la red.
Aparte de las superficies contempladas en cada uno de los Departamentos, existen varias salas de reuniones
multifuncionales que incrementan la superficie a disposición tanto del PDI como del PAS.
Biblioteca y acceso a fondos documentales
La Biblioteca es un centro de recursos para el aprendizaje y la Investigación de 1650 m2, equipada con red
inalámbrica, en el que se encuentran los siguientes equipamientos: 294 puestos de trabajo, 8 salas de trabajo
individuales y en grupo, y 1 aula de trabajo de libre acceso.
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Sus espacios son flexibles y están adaptados a las necesidades de todas las personas usuarias: dispone de
zonas de trabajo de ruido moderado, una planta dedicada al trabajo en silencio y espacios de descanso.
Ofrece 21 pc/terminales que dan acceso a la mayoría de las aplicaciones informáticas necesarias para el
desarrollo formativo del alumnado.
Cuenta también con impresora/escáner/fotocopiadora y equipos de lectura de VHS, CD, DVD.
El horario de apertura habitual es de 8:00 a 24:00h de lunes a jueves y de 8:00 a 18:00 horas; adecuando el
horario a las necesidades de los alumnos en periodos especiales.
Al objeto de cumplir con los cometidos que tiene asignados, la biblioteca ofrece, entre otros, los siguientes
recursos de información:
Acceso al catálogo conjunto de las bibliotecas de Mondragon Unibertsitatea y a otros catálogos
nacionales e internacionales.
Acceso a la información más relevante en el mundo de la ingeniería a través del portal
Engineering Village, con acceso a Compendex e Inspect; el portal Web of Science, que incluye la
herramienta Journal Citations Reports; la base de datos interdisciplinar Scopus.
Acceso a las colecciones de libros y revistas electrónicas de editoriales científicas y académicas
(Springer, Elsevier, Emerald; ASM, plataformas MyiLibrary y e‐libro, etc.)
Acceso a la colección UNE en línea de normas técnicas de Aenor.
Acceso a una selección de recursos científicos y académicos de acceso abierto (Recolecta,
Dialnet, Oaister, DOAJ, DOAB, etc.)
Acceso al gestor bibliográfico Refwoks
Y entre los servicios que presta, destacan los siguientes:
Información bibliográfica especializada.
Préstamo interbibliotecario.
Préstamo de aulas, equipamiento tecnológico y recursos no bibliográficos a través de una
Aplicación de Reservas: reserva espacios de trabajo, ordenadores portátiles, videocámaras,
cámaras de fotos, e‐readers, tabletas, equipos de tratamiento y edición de imágenes, y una gran
variedad de materiales de "uso cotidiano”, como tarjetas de memoria, ratones, cargadores etc. Formación del alumnado y personal docente e investigador para el uso de los recursos de
información y asesoramiento en la búsqueda, uso, evaluación y gestión de la información
Otras instalaciones al servicio de los alumnos
Se incluyen en este apartado varios espacios comunes que, sin estar ligados directamente con la formación
académica de los alumnos ni a ninguna enseñanza en concreto, contribuyen a su integración en el campus
universitario y a su desarrollo personal, tales como:
El Colegio Mayor Pedro Viteri y Arana, con capacidad para 280 estudiantes. Ofrece a los alumnos
alojamiento y formación complementaria
Locales comunes, cafetería y comedor para todo el personal (alumnos, PDI o PAS que requieran
de estos servicios).
Instalaciones deportivas integradas en el campus universitario.
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7.2.‐ Mecanismos para garantizar la revisión y el mantenimiento de los materiales y servicios, y su
actualización
Todas estas instalaciones son adecuadas en cantidad y en calidad; y la labor de mantenimiento desarrollada
a distintos niveles por el departamento de Gestión de Edificios de esta Escuela Politécnica Superior es
fundamental. Entre otras destacamos:
el mantenimiento preventivo de todos los edificios, instalaciones, talleres y laboratorios.
la responsabilidad de limpieza y celaduría de los edificios.
la responsabilidad sobre el equipamiento didáctico de las aulas, proponiendo la incorporación
de las nuevas tecnologías de la información, y haciendo especial hincapié en la ergonomía del
puesto del alumno.
la prevención de riesgos laborales y la gestión medioambiental.
El Plan de Gestión económico anual, contempla la Previsión de Gastos e Ingresos del ejercicio, tanto de la
Institución como de cada Unidad Estratégica de Gestión; y la Previsión de Inversiones en función de las
subvenciones y de los resultados que se esperan obtener. Estas partidas presupuestarias se destinan a la
remodelación de espacios, la renovación, la adaptación a las normas de seguridad y a la adecuación a la norma
de accesibilidad universal y diseño para todos. Merced a estas continuas mejoras todos los espacios
exteriores del Campus y todos los edificios en los que se ubican las aulas y espacios experimentales que
requieren los alumnos del título están adaptados a dicha norma de accesibilidad.
7.3.‐ Medios materiales y servicios disponibles en las instituciones colaboradoras
Los alumnos pueden realizar las prácticas y el TFM en otras Instituciones, bien en programas de movilidad,
bien en empresas nacionales.
Los programas de movilidad al amparo del programa Erasmus se realizan en Universidades y laboratorios de
Investigación, de prestigio y calidad reconocidos a nivel europeo. No obstante, el Departamento de
Relaciones Internacionales verifica ‘in situ’ estos extremos con visitas periódicas a los alumnos a lo largo de
su estancia en el extranjero, y a través de las encuestas de satisfacción cumplimentadas por los alumnos que
participan en los programas de movilidad.
En el caso de la realización de prácticas y TFM en empresa, a los estudiantes que participan en ellas se les
asigna un director y un tutor: el director orienta al alumno en los aspectos técnicos del proyecto; y los
cometidos del tutor, cuya responsabilidad recae siempre en una persona de la universidad, son
principalmente, velar por que el trabajo reúna los requisitos académicos exigidos, y por que el alumno cuente
en la empresa con los materiales y servicios, en cantidad y calidad suficiente, para el desarrollo de las prácticas
y/o el TFM. Actualmente la tutoría de estas actividades se lleva a cabo con ayuda de la plataforma Moodle.
Al finalizar la estancia en la empresa los alumnos cumplimentan una encuesta en la que exponen su nivel de
satisfacción en relación a los medios materiales y servicios de los que ha dispuesto para el desarrollo del TFM.
Cuando la satisfacción no es la adecuada se emprenden las acciones de mejora que el Comité de prácticas y
proyecto fin de carrera estime adecuadas al caso.
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Con el mismo objeto, los responsables de las empresas cumplimentan otra encuesta de satisfacción que sirve
también como contraste externo del perfil profesional y de las competencias adquiridas por nuestro
alumnado.
7.4.‐ Conclusión
Concluimos este capítulo indicando que la titulación dispone de todos los recursos materiales y servicios
requeridos para el desarrollado de las actividades formativas planificadas; y que se contemplan mecanismos
para realizar o garantizar la revisión y el mantenimiento de los materiales y servicios disponibles en la
universidad y en las instituciones colaboradoras, así como los mecanismos de su actualización.
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10. CALENDARIO DE IMPLANTACIÓN.
10.1. CRONOGRAMA DE IMPLANTACION DEL TÍTULO.
La implantación de los nuevos estudios se hará de forma progresiva, de acuerdo con
la temporalidad prevista en el plan de estudios. Así:
Cronograma de implantación del título
Titulación 2019-20 2020-21 2021-22 Máster Universitario en Análisis de datos,
ciberseguridad, y desarrollo y operaciones
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2º 2º
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ACCESO Y ADMISION
4.1.- Sistemas de información previa
El proceso MFRPI.- PUBLICACIÓN DE INFORMACIÓN SOBRE TITULACIONES definido por la
EPS-MU en su Sistema de Garantía Interna de la Calidad tiene por objeto ‘Garantizar la publicación
periódica de la información actualizada y de calidad relativa a las titulaciones orientada a los grupos
de interés’. Para ello, cuenta con las siguientes entradas o inputs:
-La oferta educativa y planificación
-Los objetivos de las titulaciones
-Las actividades de aprendizaje y evaluación
-El Plan de Gestión
-La Política y Objetivos de Calidad, SST y MA
-Los criterios de acceso y admisión de estudiantes
-Las actuaciones de orientación a los estudiantes
-La movilidad / inserción laboral
-Las prácticas de profesionalización
-Los recursos materiales y servicios de apoyo
-Los resultados de la enseñanza
-Acciones de mejora identificadas en el proceso con respecto a la ejecución del mismo en años
anteriores.
Con todas estas entradas define los mecanismos de obtención de información sobre las titulaciones
y programas; recopila la información que debe publicar; la elabora; identifica los soportes más
adecuados para cada caso y define el plan de acciones de difusión pública.
El citado proceso recoge que la información publicada en los distintos soportes se orienta a los
diferentes grupos de interés:
-Los alumnos/as potenciales
-Los Centros de enseñanza secundaria
-las Universidades de destino
-La Sociedad
-Las Instituciones públicas
-Las empresas y centros tecnológicos
Se trata, pues, de un proceso que contempla tanto la fase previa a la matriculación de los alumnos
como su de orientación académica y profesional en la medida que aquellos avanzan en el título. De
ahí que en este apartado nos ceñiremos a exponer los sistemas de información previa a la
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matriculación y procedimientos de acogida accesibles y orientación de los estudiantes de nuevo
ingreso para facilitar su incorporación a la universidad y la titulación.
Información previa a la matriculación
La información requerida por los estudiantes para decidir qué y dónde estudiar (perfil, objetivos,
competencias, requisitos de acceso, admisión, plan de estudios, etc.) se materializa a través de las
siguientes acciones y/o soportes documentales:
- Edición de catálogos del título.- Cada título edita un catálogo con el fin de ilustrar en él
las características específicas del título. Estos catálogos se entregan a los alumnos en
las Jornadas de Puertas Abiertas (JPAs), en las oficinas de información, y en los Foros y
Ferias en los que se presentan la Universidad y la oferta académica.
- Presentaciones públicas organizadas por MONDRAGON UNIBERTSITATEA.- En
ocasiones, en lugar de atraer el alumnado potencial al Centro mediante las JPAs, es la
Universidad la que acerca la oferta y la información a los potenciales alumnos y a sus
prescriptores
- Presencia en foros y ferias.- Como se ha indicado más arriba, es habitual la presencia de
la Universidad en Foros y Ferias organizados ‘ex profeso’ para facilitar a los alumnos
potenciales la posibilidad de acceder a la información de las distintas Universidades y
comparar las ofertas académicas de unas y otras.
- Difusión en la Web.- La web y la página web del título se revisan y se actualizan cada
vez con más detalle y esmero, con el fin de recoger la información que más relevante
pueda resultar al alumnado potencial. En ella se da una información de conjunto de la
titulación.
- Jornadas de puertas abiertas.- Muchos alumnos – sus prescriptores- a menudo, suelen
querer conocer ‘in situ’ y de ‘primera mano’ la titulación, conocer a los interlocutores,
apreciar la calidad de las instalaciones (comunes y específicas de la titulación, etc. con
este fin se define un plan de JPAs que se comunica previamente mediante diferentes
canales.
- Atención personalizada al alumno que lo solicita, sea presencial o virtual.- Cuando los
alumnos (y/o sus prescriptores) lo requiere se atiende a título personal a los alumnos con
el fin de responder a sus dudas (o aclararlas) en relación a la información del título que
le interese.
- Inscripción del alumno.- Algunos de los títulos (normalmente más propio del Grado que
del Máster) ofrecen a los alumnos información sobre el proceso mismo de inscripción y
matrícula, sobre las condiciones de acceso, y el perfil de ingreso más adecuado al título,
etc. con el fin de orientar al alumnado potencial en la elección de las enseñanzas que
desee cursar.
- Automatrícula en modo local o virtual.- Cuando los alumnos pertenecen a colectivos con
alguna singularidad, p. ejemplo, deportistas de alto rendimiento, alumnos con alguna
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discapacidad, otros que deseen cursar el título con dedicación parcial, etc., si lo desean
o lo solicitan, se les orienta en el momento de formalizar la matrícula con el fin de
adecuarla a sus circunstancias específicas.
Como se ha indicado previamente, estas actuaciones se enmarcan en un plan de acciones de
difusión pública que contempla los objetivos que se pretenden, las acciones que se han planificado,
los responsables de su ejecución y su asignación presupuestaria, así como los indicadores que
medirán la eficacia de las acciones y el grado de cumplimiento de los objetivos con el fin de
identificar acciones mejoras para futuras ediciones.
Orientación de los estudiantes de nuevo ingreso para facilitar su incorporación a la universidad y la
titulación
La labor de orientación previa descrita anteriormente se contempla con un plan de orientación
dirigido a los alumnos de nuevo ingreso en la titulación e incluso en la Universidad. Este plan
contiene los siguientes elementos:
-Un plan de acogida propiamente dicho.- Se trata de una presentación que busca contextualizar la
Universidad, la Escuela Politécnica Superior y la titulación concreta en el marco de las actividades
de docencia e investigación de la Institución y en la oferta académica de la Universidad.
-Un índice temático que contiene información práctica habitualmente requerida por los alumnos en
el día a día, con enlace a otros documentos que la completan o matizan. A lo largo del mismo se
informa a los alumnos sobre aspectos tales como: calendario del curso, horarios de clases y aulas
asignadas, normativa académica, mecanismos para garantizar la cercanía del alumno con el
profesor y el Centro, sistemas de información (accesos, instalaciones de software específico en los
ordenadores de los alumnos, y normativa de sistemas de información), información sobre seguridad
y salud, becas a las que tienen derecho y dónde y cómo solicitarlas, etc.
-Un díptico de acogida donde se le da información para contactar con las personas de referencia
para él como son: el coordinador de título, la secretaria de ingeniería, la Secretaria Académica, el
Coordinador Académico, el Secretario del Consejo de Alumnos. Además, en este díptico se detalla
el calendario de actividades que se desarrollarán en la fase de acogida que normalmente se
prolongan durante varios días.
Perfil de ingreso recomendado:
Independientemente del título de procedencia, siempre y cuando adquiera las competencias
necesarias si fuera el caso, el perfil de la persona adecuada debería de cumplir características tales
como:
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o Deben ser profesionales de la ingeniería con gran interés en conocer las novedosas
técnicas y dispositivos médicos, y contribuir así a la mejora del Servicio de Salud,
aplicando conceptos, conocimientos y aproximaciones de prácticamente todas las
disciplinas de la ingeniería, con la finalidad de solucionar problemas específicos del
área de la salud.
o Habiéndose identificado las tecnologías biomédicas como una línea estratégica con
un tejido empresarial en alza, otras características deseables del alumno potencial
de la persona son: emprendedora y con capacidades de afrontar nuevos y grandes
retos.
o El ingeniero que se adentre en el ámbito profesional biomédico, deberá de trabajar
con profesionales de otras áreas, como por ejemplo farmacéuticos, médicos o
biólogos. Por ello, es recomendable que la persona posea capacidad de trabajar en
equipos multidisciplinares.
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6.1. Justificación de adecuación de los recursos humanos disponibles
Personal académico
Profesorado
MECANISMOS DE QUE SE DISPONE PARA ASEGURAR LA IGUALDAD ENTRE HOMBRES Y MUJERES Y LA NO DISCRIMINACIÓN DE PERSONAS CON DISCAPACIDAD
En las siguientes líneas se exponen los mecanismos de que dispone esta Institución para asegurar la igualdad entre hombres y mujeres y la no discriminación de personas con discapacidad. Para ello se resumirán los procesos
relacionados con la gestión de las personas, de donde concluiremos que los propios procesos son el aval más importante con que cuenta esta Institución para garantizar la igualdad y la no discriminación.
Esta EPS considera que la Gestión de las Personas es una cuestión clave en Gestión de la Institución. No en vano todas las cuestiones referidas al reconocimiento de las personas, el desarrollo de estas dentro de la Institución y
las actuaciones desde la inteligencia emocional están adquiriendo una relevancia inusitada en la empresa actual. Por eso, para garantizar que la gestión es adecuada y de calidad, tiene definida su política de personal en los
siguientes términos
POLÍTICA Y OBJETIVOS DE PDI Y PAS Para el PE del cuatrienio 2012‐2016 se aprobó la siguiente Política y Objetivos de PDI y PAS: POLÍTICA Y OBJETIVOS DE PDI Y PAS Mondragon Goi Eskola Politeknikoa José Maria Arizmendiarrieta S. Coop. (MGEP), es un proyecto compartido, integrado en MU y MONDRAGON, de personas altamente cualificadas e implicadas en el cumplimiento de su misión, que es la transformación de la sociedad a través de la formación integral de las personas y la generación y socialización del conocimiento en el ámbito científico‐tecnológico. Nuestro modelo organizativo está inspirado en nuestra esencia cooperativa y por lo tanto desarrollamos una organización basada en las personas, cuyos pilares son: la confianza, la comunicación y el trabajo en equipo fundamentado en la autogestión, el compromiso, el liderazgo distribuido, la generosidad y la capacidad de decisión. Conscientes de la importancia de las personas en el desarrollo de nuestro proyecto compartido, MGEP fomenta, evalúa y valora en las personas de la Institución la actitud positiva‐constructiva, la responsabilidad, el compromiso, la disponibilidad, la flexibilidad y su capacidad de liderazgo y motivación. Y se tienen en cuenta tanto en el desarrollo de las personas ya integradas en MGEP, como en la selección e incorporación de nuevas personas. En MGEP prestamos especial atención a la capacidad pedagógica, la capacidad científico‐tecnológica, la generación de nuevas oportunidades de negocio, la capacidad de gestión y la calidad en el servicio de todas las personas que se incorporan a la Institución. La formación reglada en un modelo lingüístico trilingüe, la movilidad de nuestros estudiantes e investigadores, el apoyo a nuestras empresas y su internacionalización requieren el desarrollo de una política de selección, formación y capacitación de las personas de MGEP en tres idiomas: euskera, castellano e inglés. La Ley Orgánica de Universidades, la Ley de la Ciencia, la excelencia en la investigación y transferencia, y la calidad de la docencia, requieren la incorporación creciente de PDIs con titulación de doctor. Para cumplir con este requisito, MGEP fomentará la incorporación de doctores y doctoras, promoverá que el PDI obtenga el grado de doctor e impulsará el incremento de PIF (Personal Investigador en Formación).
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La orientación práctica de nuestra formación reglada requiere también de perfiles de PDIs que lideren nuestra actividad de ciclos formativos de grado superior y la parte más práctica de las ingenierías. El reto de desarrollar la actividad de formación continua acorde con la formación especializada requerida por las empresas, nos exige también la integración de personas con titulación superior y experiencia profesional contrastada. La implantación en nuevos ámbitos: salud, ecotecnologías y energía, así como el nuevo campus en Donostialdea, requieren el desarrollo de una política de selección, formación y capacitación de las personas de MGEP que refuerce el conocimiento en esos tres ámbitos, y nos permita contar con personas capacitadas que desarrollen su actividad en el nuevo campus. Por todo ello, el equipo de coordinación general se compromete a gestionar nuestra institución liderando e impulsando esta política en cooperación con otras instituciones y agentes, aportando todos los medios a su alcance necesarios para el cumplimiento de los objetivos previstos en ella materializándola en el plan de gestión anual. El Equipo de Coordinación General y en su nombre: Vicente Atxa Uribe. Aprobado en la reunión del Consejo Rector del 31 de octubre de 2012.
Igualmente tiene definidos varios procesos encaminados a la materialización de dicha política. Los siguientes:
Captación, selección, y contratación de PDI y PAS cuya misión es:
Incorporar personas que respondan al perfil requerido para el desarrollo de las actividades que se les asignen.
Consolidación societaria de PDI y PAS, cuya misión es: Incorporar personas capacitadas como socios trabajadores
Evaluación, promoción, reconocimiento y retribución de PDI y PAS, cuya misión es:
Mejorar el desempeño y la aportación de las personas al desarrollo de MGEP
Formación de PDI y PAS, cuya misión es:
Ampliar el conocimiento y formación de las personas para el desarrollo profesional alineado con la estrategia de MGEP.
Gestión de la participación de colaboradores externos en la docencia, cuya misión es:
Incorporar personal colaborador especializado y/o con experiencia contrastada
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Como puede verse, son procesos concatenados entre sí que configuran la visión específica de esta Escuela para la gestión de las personas. Del mismo modo puede apreciarse que todos ellos giran en torno a la PERSONA (sean
hombres o mujeres). Y, desde esta perspectiva, tanto la contratación del nuevo personal como el desarrollo de la curva de carrera del PDI (y del PAS) de esta Institución, se hacen en función de indicadores que para nada tienen
que ver con el sexo o la mayor o menor capacidad física, sino con el correcto desempeño profesional y el cumplimiento de los objetivos previstos en el Plan Estratégico y Plan de Gestión. Ni en sus textos ni en su espíritu se
observan actuaciones que conculquen ninguno de los principios recogidos en la Ley 51/2003, de 2 de diciembre, de igualdad de oportunidades, no discriminación y accesibilidad universal de las personas con discapacidad; ni en la
Convención de Naciones Unidas sobre la eliminación de todas las formas de discriminación sobre la mujer.
A continuación se detalla la relación de profesores con docencia en el Máster indicándose para cada uno de ellos, si es doctor o no, si domina o no el inglés.
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PDI del Máster Universitario en Análisis de datos, Ciberseguridad, y Desarrollo y Operaciones Datos al 31.12.2017
PDI1 Área de conocimiento Relación de asignaturas 1 ECTS Relación de asignaturas 2 ECTS total ECT
S im
partidos
Nº PD
I
Doctor/no
Doctor; Si=1; No
Fecha ob
tención do
ctorad
o
Acredita nivel In
glés C1 o
equivalente
Fijo=1
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poral:0
Acreditado
figu
ra
Profesor Universidad
Privad
a
PDI con
1 quinq
uenio
acreditado
(DOCE
NTIA)
Año incorporación
Universidad
Quinq
uenios antigüe
dad
Trienios
nº sexen
ios (actividad
eq
uivalente a sexenio)
Aitor Aguirre Ortuzar Ciencia de la computacón e inteligencia artificial Fundamentos del Aprendizaje Automático 3 Aprendizaje Automático 3 6 1 1 2013 0 0 0 0 2017 0 0 0Mkel Iturbe Urretxa Ciencia de la computacón e inteligencia artificial Seguridad en Infraestructuras y Redes I 3 Seguridad del Software 3 6 1 1 2017 1 1 0 0 2017 0 0 0Iñaki Garitano Garitano Ciencia de la computacón e inteligencia artificial Seguridad en Infraestructuras y Redes I 3 Inteligencia de Datos (Big Data) 3 6 1 1 2014 1 1 0 0 2015 0 0 0Enaitz Ezpeleta Gallastegui Ciencia de la computacón e inteligencia artificial Seguridad Ofensiva 3 Inteligencia de Datos (Big Data) 3 6 1 1 2016 1 1 0 0 2016 0 0 0Joseba Andoni Agirre Bastegieta Lenguajes y Sistemas Informáticos Plataformas e Infraestructura 6 6 1 1 2017 0 1 0 1 2002 3 5 0Felix Larrinaga Barrenechea Ingeniería de Sistemas y Automática Arquitecturas Avanzadas de Software 3 3 1 1 1999 1 1 0 0 2010 1 2 0Alain Pérez Riaño Ciencia de la computacón e inteligencia artificial Arquitecturas Avanzadas de Software 3 3 1 1 2016 1 0 0 0 2016 0 0 0Daniel Reguera Bakhache Ciencia de la computacón e inteligencia artificial Visualización de Datos 3 3 1 0 0 1 0 0 2012 1 1 0Ekhi Zugasti Urigüen Ciencia de la computacón e inteligencia artificial Aprendizaje Automático Avanzado (Deep Learning) 3 3 1 1 2014 1 0 0 0 2017 0 0 0Urko Zurutuza Ortega Ciencia de la computacón e inteligencia artificial Seguridad del Software 3 3 1 1 2008 1 1 1 1 2008 1 3 1Jesus Mª Lizarraga Durandegui Ingeniería telemática Gestión de la Seguridad 3 3 1 0 0 1 0 0 1992 4 8 0Goiuria Sagardui Mendieta Ciencia de la computacón e inteligencia artificial Integración y Despliegue Continuo 6 6 1 1 1999 1 1 0 0 2000 3 5 1Urtzi Markiegi González Lenguajes y Sistemas Informáticos Integración y Despliegue Continuo 6 6 1 0 0 1 0 1 2003 2 4 0Eñaut Muxika Olasagasti Teoría de la señal y comunicaciones Sensores y captación 3 3 1 1 2002 1 1 1 0 1997 4 6 0Arrate Alonso Gómez Teoría de la señal y comunicaciones Tecnologías para IoT 3 3 1 1 2013 1 1 0 2015 0 0 0Daniel Soler Mallol Física aplicada Métodos Cuantitativos para la Investigación 3 Producción de Textos Científicos 3 6 1 1 2003 0 1 1 1 2003 3 4,7 1José Manuel Abete Huici Ingeniería mecánica Pautas Metodológicas para la Elaboración de una Tesis Doctoral 3 3 1 1 1994 0 1 1 0 1994 5 7,7 1Roberto Uribetxeberria Ezpeleta Arquitectura y tecnología de computadores Gestión de Proyectos de Investigación 3 3 1 1 2001 1 1 1 0 2001 3 5,3 0Nekane Errasti Lozares Organización de empresas Modelización y Simulación 3 3 1 1 2009 1 1 0 0 2008 1 3 0
Total 66 Total 15 81 19 16 12 16 5 4 31 55 4
Resumen Nº PorcentajePDI total 19 100%PDI doctor total 16 84%Nº total ECTS impartidos 81 100%Nº total ECTS impartidos por PDI doctor 66 81%PDI fijo 16 84%PDI acreditado UNIBASQ 5 26%Nº PDI con quinquenio DOCENTIA 4 21%Nº quinquenios totales PDI 31 1,63 Promedio de quinquenios por PDINº trienios totales PDI 54,67 2,88 Promedio de trienios por PDINº PDI imparte docencia en INGLÉS 12 63%Nº sexenios (experiencia equivalente a sexenios) 4 21%
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MÁSTER UNIVERSITARIO EN ANÁLISIS DE DATOS, CIBERSEGURIDAD, Y DESARROLLO Y OPERACIONES
Patentes del equipo de PDI del títuloQuartil Patente
PDI Título Patente Pci Issn Añojmabete Device and method for measuring the volume of a cavity (en blanco) 2015
Total general
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MÁSTER UNIVERSITARIOMÁSTER UNIVERSITARIO EN ANÁLISIS DE DATOS, CIBERSEGURIDAD, Y DESARROLLO Y OPERACIONES
Publicaciones en revista Publicaciones en revistas de impacto del equipo de PDI del títuloPer Nombre Completo O(Todas)
Cuenta de Quartil Quartil
PDI Autores Título artículo ISSN Año Q1 Q2 Q3 Q4
aalonso A. Alonso Gomez, C.F. MecklenbraeukerDependability of Decentralized Congestion Control for varying VANET density 0018954 2016 1 0 0 0
aperezAlain Perez, Rosa Basagoiti, Ronny Adalberto Cortez, Felix Larrinaga, Ekaitz Barrasa, Ainara Urrutia
A case study on the use of machine learning techniques for supporting technology watch 0169023X 2018 0 0 1 0
dregueraErik Aranburu Zabalo, Ganix Lasa Erle, Daniel Reguera, Jon Kepa Gerrikagoitia, Garikoitz Iruretagoiena
Nuevas metodologías centradas en el usuario para la creación de software en la industria 4.0 00127361 2017 0 0 0 1
dsolerBentejui Medina‐Clavijo, Mikel Saez‐de‐Buruaga, Christian Motz, Daniel Soler, Andrey Chuvilin, Pedro J. Arrazola
Microstructural aspects of the transition between two regimes in orthogonal cutting of AISI 1045 steel 09240136 2018 1 0 0 0
D. Soler, P. X. Aristimuño, A. Garay, P. J. Arrazola, F. Klocke, D. Veselovac, M. Seimann
Finding correlations between tool life and fundamental dry cutting tests in finishing turning of steel 18777058 2015 0 1 0 0
D. Soler, P.X. Aristimuño, M. Saez de Buruaga, A. Garay, P.J. ArrazolaNew Calibration method to measure Rake Face Temperature of the tool during Dry Orthogonal Cutting using Thermography 13594311 2018 1 0 0 0
Daniel Soler, P.X. Aristimuño, A. Garay, P.J. ArrazolaUncertainty of Temperature Measurements in Dry Orthogonal Cutting of Titanium Alloys 13504495 2015 0 1 0 0
Daniel Soler, Thomas H. C. Child, Pedro Jose ArrazolaA Note on Interpreting Tool Temperature Measurements from Thermography 10910344 2015 0 0 1 0
J. Llosa, A. Molina, D. Soler A relativistic generalisation of rigid motions 00017701 2012 1 0 0 0
M. Saez‐de‐Buruaga, J.A. Esnaola, P. Aristimuno, D. Soler, T. Björk, P.J. Arrazola
A Coupled Eulerian Lagrangian Model to Predict Fundamental Process Variables and Wear Rate on Ferrite‐pearlite Steels 22128271 2017 1 0 0 0
Miren Larrañaga, M. Mounir Bou‐Ali,Daniel Solera, Manex Martinez‐Agirre, Aliaksandr Mialdun, Valentina Shevtsova
Remarks on the analysis method for determining diffusion coefficient in ternary mixtures 16310721 2013 0 1 0 0
Pedro‐J. Arrazola, Patxi Aristimuno, Daniel Soler, Tom Childs
Metal cutting experiments and modelling for improved determination of chip/tool contact temperature by infrared thermography 00078506 2015 1 0 0 0
emuxika J. I. Aizpurua, Y. Papadopoulos, E. Muxika, F. Chiacchio, G. MannoOn Cost‐effective Reuse of Components in the Design of Complex Reconfigurable Systems 10991638 2017 0 1 0 0
flarrinagaAlain Perez, Rosa Basagoiti, Ronny Adalberto Cortez, Felix Larrinaga, Ekaitz Barrasa, Ainara Urrutia
A case study on the use of machine learning techniques for supporting technology watch 0169023X 2018 0 0 1 0
gsagardui Aitor Arrieta, Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria, Justyna ZanderAutomatic generation of test system instances for configurable cyber‐physical systems 09639314 2016 0 1 0 0
Aitor Arrieta, Sergio Segura, Urtzi Markiegi, Goiuria Sagardui and Leire Etxeberria Spectrum‐based fault localization in software product lines 09505849 2018 1 0 0 0
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gsagarduiAitor Arrieta, Shuai Wang, Urtzi Markiegi, Goiuria Sagardui and Leire Etxeberria
Employing Multi‐Objective Search to Enhance Reactive Test Case Generation and Prioritization for Testing Industrial Cyber‐Physical Systems 15513203 2018 1 0 0 0
Aitor Murguzur, Karmele Intxausti, Aitor Urbieta, Salvador Trujillo, Goiuria Sagardui
Process flexibility in service orchestration : a systematic literature review Online 17936365 2014 0 0 0 1
Aitor Murguzur, Salvador Trujillo, Hong Linh Truong, Schahram Dustdar, Óscar Ortiz, Goiuria Sagardui Run‐Time variability for context‐aware smart workflows 07407459 2015 0 0 1 0
Leire Etxeberria, Goiuria Sagardui and Lorea Belategi Quality aware software product line engineering Print 01046500 2008 0 0 0 1
Lorea Belategi, Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria, Maider AzanzaEmbedded software product lines: domain and application engineering model based analysis processes 20477473 2014 0 0 1 0
M.S.M.A. Notare, Xabiel Garcia Paneda, David Melendi, Roberto Garcia, Goiuria Sagardui, Antonio Vallecillo, Luis Collantes Abril CITA 2009, JISBD 2009, TELECOM I+D 2009 15480992 2010 0 0 0 1
igaritano Enaitz Ezpeleta, Inaki Garitano, José Marıa Gómez, Urko ZurutuzaShort Messages Spam Filtering Combining Personality Recognition and Sentiment Analysis Online 17936411 2017 0 0 1 0
Iñaki Garitano, Roberto Uribeetxeberria, Urko Zurutuza A review of SCADA anomaly detection systems Online 18675670 2011 0 0 1 0
Iñaki Garitano, Seraj Fayyad, Josef NollMulti‐Metrics Approach for Security, Privacy and Dependability in Embedded Systems Print 09296212 2015 0 0 0 1
Josef Noll, Iñaki Garitano, Seraj Fayyad, Erik Asberg, and Habtamu Abie Measurable Security, Privacy and Dependability in Smart Grids Print 22451439 2014 0 0 0 1
Mikel Iturbe, Iñaki Garitano,Urko Zurutuza, Roberto UribeetxeberriaTowards Large‐Scale, Heterogeneous Anomaly Detection Systems in Industrial Networks: A Survey of Current Trends 19390122 2017 0 0 0 1
jmabete A. Iturrospe, V. Atxa, J.M. AbeteState space analysis of mode‐coupling in orthogonal metal cutting under wave regeneration 08906955 2007 1 0 0 0
Jon García‐Barruetabeña, Fernando Cortés, José Manuel AbeteInfluence of Nonviscous Modes on Transient Response of Lumped Parameter Systems With Exponential Damping 10489002 2011 0 1 0 0
Jon García‐Barruetabeña, Fernando Cortés, José Manuel Abete, Pelayo Fernández, Maria Jesús Lamela, Alfonso Fernández‐Canteli
Experimental characterization and modelization of the relaxation and complex moduli of a flexible adhesive 02613069 2011 1 0 0 0
Jon García‐Barruetabeña, Fernando Cortés, José Manuel Abete, Pelayo Fernández, María Jesús Lamela, Alfonso Fernández‐Canteli
Relaxation modulus complex modulus interconversion for linear viscoelastic materials 13852000 2013 0 1 0 0
Jon García‐Barruetabeña, Fernando Cortés,José Manuel Abete A low modulus adhesive characterization by means of DMTA testing 00218464 2011 0 1 0 0
Jon García‐Barruetabeñaa, Fernando Cortés,José Manuel AbeteDynamics of an exponentially damped solid rod: Analytic solution and finite element formulations 00207683 2012 1 0 0 0
Ondiz Zarraga, Ibai Ulacia, José Manuel Abete, Huajiang OuyangReceptance based structural modification in a simple brake‐clutch model for squeal noise suppression 08883270 2017 1 0 0 0
Xabier Arrasate, Stefan Kaczmarczyk, Gaizka Almandoz, José M. Abete, Inge Isasa
The modelling, simulation and experimental testing of the dynamic responses of an elevator system 08883270 2014 1 0 0 0
miturbe Mikel Iturbe, Iñaki Garitano,Urko Zurutuza, Roberto UribeetxeberriaTowards Large‐Scale, Heterogeneous Anomaly Detection Systems in Industrial Networks: A Survey of Current Trends 19390122 2017 0 0 0 1
ruribeetxeberria Iñaki Garitano, Roberto Uribeetxeberria, Urko Zurutuza A review of SCADA anomaly detection systems Online 18675670 2011 0 0 1 0
Mikel Iturbe, Iñaki Garitano,Urko Zurutuza, Roberto UribeetxeberriaTowards Large‐Scale, Heterogeneous Anomaly Detection Systems in Industrial Networks: A Survey of Current Trends 19390122 2017 0 0 0 1
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ruribeetxeberriaOscar Somarriba, Urko Zurutuza, Roberto Uribeetxeberria, Laurent Delosières, and Simin Nadjm‐Tehrani Detection and Visualization of Android Malware Behavior 20900147 2016 0 0 1 0
umarkiegiAitor Arrieta, Sergio Segura, Urtzi Markiegi, Goiuria Sagardui and Leire Etxeberria Spectrum‐based fault localization in software product lines 09505849 2018 1 0 0 0
Aitor Arrieta, Shuai Wang, Urtzi Markiegi, Goiuria Sagardui and Leire Etxeberria
Employing Multi‐Objective Search to Enhance Reactive Test Case Generation and Prioritization for Testing Industrial Cyber‐Physical Systems 15513203 2018 1 0 0 0
uzurutuza Álvaro Herrero, Urko Zurutuza, Emilio Corchado A neural visualization IDS for honeynet data 01290657 2012 1 0 0 0
Enaitz Ezpeleta, Inaki Garitano, José Marıa Gómez, Urko ZurutuzaShort Messages Spam Filtering Combining Personality Recognition and Sentiment Analysis Online 17936411 2017 0 0 1 0
Enaitz Ezpeleta, Urko Zurutuza, José María Gómez HidalgoA study of the personalization of spam content using Facebook public information Online 13689894 2016 0 0 1 0
Iñaki Garitano, Roberto Uribeetxeberria, Urko Zurutuza A review of SCADA anomaly detection systems Online 18675670 2011 0 0 1 0
Mikel Iturbe, Iñaki Garitano,Urko Zurutuza, Roberto UribeetxeberriaTowards Large‐Scale, Heterogeneous Anomaly Detection Systems in Industrial Networks: A Survey of Current Trends 19390122 2017 0 0 0 1
Oscar Somarriba, Urko Zurutuza, Roberto Uribeetxeberria, Laurent Delosières, and Simin Nadjm‐Tehrani Detection and Visualization of Android Malware Behavior 20900147 2016 0 0 1 0
S. González, Á. Herrero, J. Sedano, U. Zurutuza, and E. CorchadoDifferent approaches for the detection of SSH anomalous connections Online 13689894 2015 0 0 0 1
aagirre A. Aguirre, A. Lozano‐Rodero, L.M. Matey, M. Villamañe, B. Ferrero A novel approach to diagnosing motor skills 19391382 2013 0 0 1 0
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MÁSTER UNIVERSITARIO EN ANÁLISIS DE DATOS, CIBERSEGURIDAD, Y DESARROLLO Y OPERACIONES
Nº de publicaciones en revistas de impacto y patentes registradas por el equipo de PDI del título
Cuenta de Quartil Quartilusername Año Patente Q1 Q2 Q3 Q4 Total general
aalonso 2016 0 1 0 0 0 1aperez 2018 0 0 0 1 0 1dreguera 2017 0 0 0 0 1 1dsoler 2012 0 1 0 0 0 1
2013 0 0 1 0 0 12015 0 1 2 1 0 42017 0 1 0 0 0 12018 0 2 0 0 0 2
emuxika 2017 0 0 1 0 0 1flarrinaga 2018 0 0 0 1 0 1gsagardui 2014 0 0 0 1 1 2
2015 0 0 0 1 0 12016 0 0 1 0 0 12018 0 2 0 0 0 22008 0 0 0 0 1 12010 0 0 0 0 1 1
igaritano 2011 0 0 0 1 0 12014 0 0 0 0 1 12015 0 0 0 0 1 12017 0 0 0 1 1 2
jmabete 2007 0 1 0 0 0 12011 0 1 2 0 0 32012 0 1 0 0 0 12013 0 0 1 0 0 12014 0 1 0 0 0 12015 1 0 0 0 0 12017 0 1 0 0 0 1
miturbe 2017 0 0 0 0 1 1ruribeetxeberria 2011 0 0 0 1 0 1
2017 0 0 0 0 1 12016 0 0 0 1 0 1
umarkiegi 2018 0 2 0 0 0 2uzurutuza 2011 0 0 0 1 0 1
2012 0 1 0 0 0 12015 0 0 0 0 1 12017 0 0 0 1 1 22016 0 0 0 2 0 2
aagirre 2013 0 0 0 1 0 1Total general 1 16 8 14 11 50
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Máster universitario en Análisis de datos, Ciberseguridad, y Desarrollo y Operaciones
Relación de comunicaciones de Congreso con índice de impactoPer Nombre Completo Of (Todas)Autores itulo Public Ambito Congreso Año Base Impacto A A- B B-
Aitor Arrieta, Goiuria Sagardui and Leire Etxeberria Test Control Algorithms for the Validation of Cyber-Physical Systems Product Lines Internacional 2015 GII-GRIN-SCIE (GGS) 0 1 0 0
Aitor Arrieta, Goiuria Sagardui, Leire EtxeberriaTowards the automatic generation and management of plant models for the validation of highly configurable cyber-physical systems Internacional 2014 GII-GRIN-SCIE (GGS) 0 0 1 0
Aitor Arrieta, Shuai Wang, Goiuria Sagardui, Leire EtxeberriaSearch-Based Test Case Selection of Cyber-Physical System Product Lines for Simulation-Based Validation Internacional 2016 GII-GRIN-SCIE (GGS) 0 1 0 0Test Case Prioritization of Configurable Cyber-Physical Systems with Weight-Based Search Algorithms Internacional 2016 GII-GRIN-SCIE (GGS) 1 0 0 0
Aitor Arrieta, Shuai Wang, Urtzi Markiegi, Goiuria Sagardui and Leire Etxeberria Search-Based Test Case Generation for Cyber-Physical Systems Internacional 2017 GII-GRIN-SCIE (GGS) 0 2 0 0Aitor Murguzur, Goiuria Sagardui, Karmele Intxausti, Salvador Trujillo Process variability through automated late selection of fragments Internacional 2013 GII-GRIN-SCIE (GGS) 1 0 0 0
Alain Perez, Felix Larrinaga, Edward Curry The role of linked data and semantic-technologies for sustainability idea management Internacional 2013 GII-GRIN-SCIE (GGS) 0 0 2 0
Leire Etxeberria, Felix Larrinaga, Urtzi Markiegi, Aitor Arrieta, Goiuria Sagardui Enabling Co-Simulation of Smart Energy Control Systems for Buildings and Districts Internacional 2017 GII-GRIN-SCIE (GGS) 0 0 3 0
Leire Etxeberria, Xabier Elkorobarrutia and Goiuria Sagardu Action Research for improving System Engineering teaching in Embedded Systems Master Internacional 2017 GII-GRIN-SCIE (GGS) 0 0 0 1
Mikel Iturbe, Jose Camacho, Iñaki Garitano, Urko Zurutuza, Roberto UribeetxeberriaOn the Feasibility of Distinguishing Between Process Disturbances and Intrusions in Process Control Systems using Multivariate Statistical Process Control Internacional·Internacional 2016 GII-GRIN-SCIE (GGS) 4 0 0 0
Miren Illarramendi, Leire Etxeberria, Xabier Elkorobarrutia, Goiuria Sagardui Increasing dependability in Safety Critical CPSs using Reflective Statecharts Internacional·Internacional 2017 GII-GRIN-SCIE (GGS) 0 0 0 1Silvia González, Javier Sedano, Urko Zurutuza, Enaitz Ezpeleta, Diego Martínez, Álvaro Herrero, Emilio Corchado Classification of SSH anomalous connections Internacional 2014 GII-GRIN-SCIE (GGS) 0 0 1 0
Urtzi Markiegi Test optimisation for Highly-Configurable Cyber-Physical Systems Internacional 2017 GII-GRIN-SCIE (GGS) 0 1 0 0Urtzi Markiegi, Aitor Arrieta, Goiuria Sagardui and Leire Etxeberria Search-based product line fault detection allocating test cases iteratively Internacional 2017 GII-GRIN-SCIE (GGS) 0 2 0 0
X. De Carlos, G. Sagardui, S. Trujillo Two-Step Transformation of Model Traversal EOL Queries for Large CDO Repositories Internacional·Internacional 2016 GII-GRIN-SCIE (GGS) 0 0 1 0
Xabier Elkorobarrutia, Mikel Muxika, Goiuria Sagardui, Frank Barbier, Xabier Aretxandieta Framework for Statechart Based Component Reconfiguration Internacional 2008 GII-GRIN-SCIE (GGS) 0 0 0 1
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Autores Título Publicación Isbn Año Ámbito Congreso
George Suciu, Geaba Alin Nicusor, Iñaki Garitano, Josef Noll Basic Internet: Mobile Content Delivery to Everyone (en blanco) 2015 (en blanco)
A. Aizpuru, J. M. AbeteActive Structural Acoustic Control of a Clamped‐free by means of Modal Reduction 9789059660335 2005 InternacionalStabilitation of a Non‐collocated Active Structural Acoustic Control on a Clampled‐free Beam 9783950155440 2006 Internacional
A. Alonso and C. Mecklenbräuker Effects of co‐located transmissions in the performance of DCC IEEE802.11p MAC and Self‐Organizing TDMA for VANETs (en blanco) 2011 Intelligent Transport Systems
A. Alonso and T. Coosemans Educational Needs on Electromobility (en blanco) 2014 Intelligent & Electric MobilityStandardisation Needs on Electromobility (en blanco) 2014 Intelligent & Electric Mobility
A. Alonso, A. Paier, T. Zemen, N. Czink and F. TufvessonCapacity Evaluation of Measured Vehicle‐to‐Vehicle Radio Channels at 5.2 GHz (en blanco) 2010 Intelligent Transport Systems
A. Alonso, C. MecklenbräukerEffects of co‐located transmissions in the performance of DCC IEEE802.11p MAC and Self‐Organizing TDMA for VANETs (en blanco) 2012 Internacional
A. Alonso, C. Mecklenbräuker, A. Paier, T. Zemen, N. Czink, F. Tufvesson
Temporal Evolution of Channel Capacity in Vehicular MIMO Channels in the 5 GHz Band 9781424451555 2010 Internacional
A. Alonso, C. Mecklenbräuker, A. Paier, T. Zemen, N. Czink, F. Tufvesson
Temporal Evolution of Channel Capacity in Vehicular MIMO Channels in the 5 GHz Band (en blanco) 2010 Electromagnetic propagation
A. Alonso, D. Smely, A. Paier and C. MecklenbräukerImpact of Channel Load and Traffic Priorities on the DCC Mechanism of the IEEE802.11p (en blanco) 2013 Intelligent Transport SystemsImpact of Traffic Priorities on the DCC Mechanism of the IEEE802.11p (en blanco) 2013 Internacional
A. Alonso, K. Sjöberg, E. Uhlemann, E. Ström, and C. Mecklenbräuker
Challenging Vehicular Scenarios for Self‐Organizing Time Division Multiple Access (en blanco) 2010 Intelligent Transport Systems
A. Alonso, K. Sjöberg, E. Uhlemann, E. Ström, C. Mecklenbräuker
Challenging Vehicular Scenarios for Self‐Organizing Time Division Multiple Access (en blanco) 2011 Internacional
A. Alonso, T. Coosemans Educational Needs on Electromobility (en blanco) 2014 InternacionalStandardisation Needs on Electromobility (en blanco) 2014 Internacional
A. Arrieta, G. Sagardui, L. Etxeberria Sistema Ziber‐Fisiko Aldakorrak : analisia, kudeaketa eta 9788484385400 2015 InternacionalA. Dominguez‐Macaya, A. Iturrospe, J.M. Abete, G. Aranguren PWAS inspection in materials with different properties (en blanco) 2016 Internacional
A. Dominguez‐Macaya, J. Romero, J. Vicente, A. Iturrospe, J. M. Abete, F. Martín De La Escalera, A. Alcaide
A novel self‐tuning method for Lamb wave inspection of plate‐like structures (en blanco) 2016 Internacional
A. Isturiz, J.I. Aizpurua, F. E. Hernández, A. Iturrospe, E. Muxika y J. Viñals
A Data‐Driven Health Assessment Method for Electromechanical Actuation Systems 9781936263219 2016 Internacional
A. Iturrospe, V. Atxa, J. M. Abete
Estado del arte de las técnicas de tratamiento de la señal aplicadas a la monitorización de procesos de corte mediante emisiones acústicas 93182842 2002 Nacional
MÁSTER UNIVERSITARIO EN ANÁLISIS DE DATOS, CIBERSEGURIDAD, Y DESARROLLO Y OPERACIONES
Relación de comunicaciones de Congreso sin índice de impacto
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A. Iturrospe, V. Atxa, J. M. Abete, A. Arizaga, I. BarrenoAnálisis de propagación de ondas elásticas de alta frecuencia a través de la herramienta de corte (en blanco) 2004 (en blanco)
A. Iturrospe, V. Atxa, J. M. Abete, I. AltunaEigenvalue analysis of mode‐coupling in orthogonal metal cutting (en blanco) 2005 Internacional
A. Murguzur, G. SagarduiTowards a model based hybrid service composition for dynamic environments
Print 9783642334269; Online 9783642334276 2012 Internacional
A. Paier, R. Tresch, A. Alonso, D. Smely, P. Meckel, Y. Zhou, N. Czink
Average Downstream Performance of Measured IEEE 802.11p Infrastructure‐to‐Vehicle Links 9781424468249 2010 Internacional
(en blanco) 2010 InternacionalA. Paier, R. Tresch, A. Alonso, D. Smely, P. Meckel, Y. Zhou, N. Czink
Average Downstream Performance of Measured IEEE 802.11p Infrastructure‐to‐Vehicle Links (en blanco) 2010 Intelligent Transport SystemsAverage Downstream Performance of Measured IEEE 802.11p Infrastructure‐to‐Vehicle Links (en blanco) 2010 Intelligent Transport Systems
A. Perez , F. Larrinaga, O. Lizarralde , I. SantosINNOWEB : gathering the context information of innovation processes with a collaborative social network (en blanco) 2013 Internacional
A.Perez ,F.Larrinaga, O. Lizarralde , I.Santos.INNOWEB: Gathering the context information of innovation processes with a collaborative social network (en blanco) 2013 (en blanco)
Aitor Aguirre, Alberto Lozano, Luis Matey, Begoña Ferrero, Mikel Villamañe
OLYMPUS: AN INTELLIGENT INTERACTIVE LEARNING PLATFORM FOR PROCEDURAL TASKS (en blanco) 2012 (en blanco)
Aitor Arrieta, Goiuria Sagardui and Leire EtxeberriaTest Control Algorithms for the Validation of Cyber‐Physical Systems Product Lines 9781450336130 2015 Internacional
Aitor Arrieta, Goiuria Sagardui, Leire EtxeberriaA comparative on variability modelling and management approaches in Simulink for embedded systems 8469709720 2014 Nacional
A configurable test architecture for the automatic validation of variability‐intensive cyber‐physical systems 9781634394697 2014 Internacional
A model‐based testing methodology for the systematic validation of highly configurable cyber‐physical systems 9781634394727 2014 Internacional∙InternacionalCyber‐Physical Systems Product Lines : Variability Analysis and Challenges 9788416017546 2015 NacionalTowards the automatic generation and management of plant models for the validation of highly configurable cyber‐physical systems 9781479948468 2014 InternacionalVariability in Test Systems: Review and Challenges 9781612084411 2015 Internacional
Aitor Arrieta, Shuai Wang, Ainhoa Arruabarrena, Urtzi Markiegi, Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria
Multi‐Objective Black‐Box Test Case Selection for Cost‐Effectively Testing Simulation Models 9781450356183 2018 Internacional∙Internacional
Aitor Arrieta, Shuai Wang, Goiuria Sagardui, Leire EtxeberriaSearch‐Based Test Case Selection of Cyber‐Physical System Product Lines for Simulation‐Based Validation 9781450340502 2016 Internacional
Test Case Prioritization of Configurable Cyber‐Physical Systems with Weight‐Based Search Algorithms 9781450342063 2016 Internacional
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Aitor Arrieta, Shuai Wang, Urtzi Markiegi, Goiuria Sagardui and Leire Etxeberria
Search‐Based Test Case Generation for Cyber‐Physical Systems 9781509046010 2017 Internacional
Aitor Arrieta, Urtzi Markiegi and Leire EtxeberriaTowards Mutation Testing of Configurable Simulink Models: a Product Line Engineering Perspective (en blanco) 2017 Internacional
Aitor Murguzur, Goiuria Sagardui, Karmele Intxausti, Salvador Trujillo
Process variability through automated late selection of fragments Online 18651356 2013 Internacional
Aitor Murguzur, Goiuria Sagardui, Salvador TrujilloDynamic variability support in workflow‐based systems: an evaluation of the LateVa framework 9781450331968 2015 Internacional
Aitor Osa, Iñaki Garitano, Ignacio Arenaza‐Nuño, Urko Zurutuza, Cifrado CP‐ABE para el ecosistema Apache Hadoop 9788460846598 2017 Nacional
Aitziber Iglesias, Hong Lu, Cristobal Arellano, Tao Yue, Shaukat Ali and Goiuria Sagardui
Product Line Engineering of Monitoring Functionality in Industrial Cyber‐Physical Systems : A Domain Analysis 9781450352215 2017 Internacional
Aitzol Iturrospe, Bixente Atxa, Jose Manuel Abete, A. Arizaga, I. Barreno
Análisis de la propagación de ondas elásticas de alta frecuencia a través de la herramienta de corte (en blanco) 2003 Nacional
Aizpurua, J.I. ; Eñaut Muxika OlasagastiDependable design : trade‐off between the homogeneity of functions and resources 9781622762934 2012 Internacional
Alain Perez, Felix Larrinaga, Edward CurryThe role of linked data and semantic‐technologies for sustainability idea management 9783319050324 2013 Internacional
Ali Vasallo Belver, Andrea Martín González, Susana María Gutiérrez Caballero, Elena Méndez Bértolo, Iñigo Urra Mardaraz, Asier Martínez Urrutia, Félix Larrinaga, Ignacio Arenaza Nuño y Enrique Fernández Delgado
Proyecto europeo Cityfied. Estrategia para la rehabilitación y transformación de espacios residenciales urbanos en áreas de energía casi nula 978846066755 2015 Nacional
Álvaro Alonso, Santiago Porras, Enaitz Ezpeleta, Ekhiotz Vergara, Ignacio Arenaza, Roberto Uribeetxeberria, Urko Zurutuza, Álvaro Herrero, Emilio Corchado
Understanding honeypot data by an unsupervised neural visualization Print 9783642166259 2011 Internacional
Álvaro Alonso, Santiago Porras, Iñaki Garitano, Ignacio Arenaza, Roberto Uribeetxeberria, Urko Zurutuza, Álvaro Herrero, Emilio Corchado
On the Visualization of Honeypot Data through Projection Techniques 9788461627233 2010 Internacional
Arrate Alonso Gómez, Erislandy Mozo, Laura Bernadó, Stefan Zelenbaba, Thomas Zemen, Francisco Parrilla, Adrián Alberdi
Performance Analysis of ITS‐G5 for Smart Train Composition Coupling (en blanco) 2018 Internacional
Arrate Alonso Gomez, Thierry Coosemans, Pietro Perlo, Mauro Comoglio, Marco Otella, Chris Reeves, Frauke Bierau, Beate Mueller, Gereon Meyer, Ulrich Koehler, Camille Feyder, Ivan Gallego, Mihaela Chefneux, Peter Zegers, Stefan Deix
GO4SEM recommendations to support innovation links for entering global e‐Mobility markets 23521465 2016 Internacional
(en blanco) 2016 Electric Vehicles DevelopmentAsier Martínez, Urko Zurutuza, Roberto Uribeetxeberria, Miguel Fernández, Jesús Lizarraga, Ainhoa Serna and Iñaki Vélez de Mendizabal
Beacon frame spoofing attack detection in IEEE 802.11 networks 0769531024 2008 Internacional
Carlos F. Nicolas, Iban Ayestaran, Tomaso Poggi, Goiuria Sagardui and Jose‐María Martín
A CAN Restbus HiL elevator simulator based on code reuse and device para‐virtualization 9781538615744 2017 Internacional
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Corrado Leita, Olivier Thonnard, Eric Alata, Marco Serafini, Vladimir Stankovic, Jouni Viinikka and Urko Zurutuza Malicious fault characterization exploiting honeypot data 9780769531380 2008 InternacionalD. Soler Rigid motions in general relativity (en blanco) 2005 (en blanco)D. Soler Mallol, A. Garay Araico, L Mª. Iriarte Gurutzeta, P.J. Arrazola Arriola
Incertidumbre en la medición de temperatura en el corte ortogonal de aleaciones de Titanio 02125072 2012 Nacional
Dani Soler, J. Llosa On the degrees of freedom of a Riemannian metric 9788483440599 2007 Internacional
E. Ezpeleta, U. Zurutuza, J. M. G. HidalgoAn analysis of the effectiveness of personalized spam using online social network public information 9783319197135 2015 Internacional∙Internacional
E. Jantunen, G. Di Orio, F. Larrinaga, M. Becker, M. Albano, P. Malo A framework for maintenance 4.0 9780905091327 2018 InternacionalE. Jantunen, U. Gorostegi, U. Zurutuza, F. Larrinaga, M. Albano, G. Di Orio, P. Malo, C. Hegedűs
The Way Cyber Physical Systems Will Revolutionise Maintenance (en blanco) 2017 Internacional
E. Muxika, A. Etxeberria, J. P. RognonIdentificación de un servomecanismo mediante redes neuronales en tiempo real (en blanco) 1999 (en blanco)
Ekhi Zugasti, Mikel Iturbe, Inaki Garitano, Urko ZurutuzaMEDEA: Monitorizando el espacio nulo para la detección de anomalías en sistemas industriales 9788409024636 2018 Nacional
Null is Not Always Empty: Monitoring the Null Space for Field‐Level Anomaly Detection in Industrial IoT Environments (en blanco) 2018 (en blanco)
Elin Sundby Boysen, Iñaki Garitano and Josef Noll Basic Internet Access: Capacity and Traffic Shaping 9781510823525 2016 (en blanco)Enaitz Ezpeleta, Inaki Garitano, Ignacio Arenaza‐Nuno, José Marıa Gómez, Urko Zurutuza
Novel Comment Spam Filtering Method on Youtube: Sentiment Analysis and Personality Recognition 9783319744322 2017 Internacional∙Internacional
Enaitz Ezpeleta, Mikel Iturbe, Iñaki Garitano, Iñaki Velez de Mendizabal, Urko Zurutuza
A Mood Analysis on Youtube Comments and a Method for Improved Social Spam Detection 9783319926384 2018 InternacionalMejorando la Detección de Spam Social Utilizando la Subjetividad 9788409024636 2018 Nacional
Enaitz Ezpeleta, Urko Zurutuza, José María Gómez HidalgoLos spammers no piensan : usando reconocimiento de personalidad para el filtrado de spam en mensajes cortos 9788460894704 2016 (en blanco)
Short Messages Spam Filtering Using Personality Recognition 9781450341417 2016 NacionalEneko Astigarraga, Josu Azpillaga, Luis Fernández, Aitzol Naberan, Daniel Reguera
Turistic RobSoCCollective Intelligence y Robotic Social Curation aplicada al Turismo 9788461599462 2012 Nacional
Erik Aranburu, Ganix Lasa, Daniel RegueraMetodología UCAD: Principios para garantizar el desarrollo de soluciones digitales que tienen en cuenta a los usuarios (en blanco) 2017 Internacional
Erkki Jantunen, Giovanni Di Orio, Csaba Hegedűs, Pal Varga, István Moldován, Felix Larrinaga, Martin Becker, Michele Albano, and Pedro Maló Maintenance 4.0 World of Integrated Information (en blanco) 2018 InternacionalErkki Jantunen, Urko Zurutuza, Luis Lino Ferreira and Pal Varga
Optimising Maintenance : What are the expectations for Cyber Physical Systems 9781509011520 2016 Internacional
F. Hernández, V. Atxa, J. M. AbeteMachine condition monitoring by higher‐order statistical signal processing (en blanco) 2001 (en blanco)
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F. Larrinaga, I. Santos, O. Lizarralde, A. PerezA case study on the use of community platforms for inter‐enterprise innovation Online 9783943024050 2011 Internacional
F. Larrinaga, O. Lizarralde, I. Zugasti, I. Santo Case study in Health industry for early stage innovation 9789522657794 2015 InternacionalFelix Larrinaga, Javier Fernandez, Ekhi Zugasti, Iñaki Garitano, Urko Zurutuza, Mikel Anasagasti, Mikel Mondragon
Implementation of a Reference Architecture for Cyber Physical Systems to support Condition Based Maintenance (en blanco) 2018 (en blanco)
Félix Larrinaga, Urtzi Markiegi, Ignacio Arenaza‐Nuño.MRLab: Laboratorios remotos sobre dispositivos reales para la experimentación (en blanco) 2014 (en blanco)
Frauke Bierau, Arrate Alonso, Chris Reeves, Stefan Deix, Beate Müller, Thierry Coosemans, Gereon Meyer and Joeri Van Mierlo
Global Opportunities for Small/Medium Enterprises in e‐mobility (GO4SEM) 9781510809260 2015 Internacional
(en blanco) 2015 Intelligent and Electric MobilityFrauke Bierau, Pietro Perlo, Beate Müller, Arrate Alonso, Thierry Coosemans, Gereon Meyer
Opportunities for European SMEs in Global Electric Vehicle Supply Chains in Europe and Beyond 9783319208541 2015 Internacional
(en blanco) 2015 Intelligent and Electric MobilityG. Sagardui, J. Agirre, U. Markiegi, A. Arrieta, C.F. Nicolás, and J.M. Martín
Multiplex: A Co‐Simulation Architecture for Elevators Validation 9781509055821 2017 Internacional
G. Sagardui, Josu OnandiaPlan de mejora de la calidad del software en Fagor Automation, S. Coop. (en blanco) 2002 Internacional
G. Sagardui, L. Etxeberria, J. Agirre, A. Arrieta, C.F. Nicolás, J.M. Martín
A Configurable Validation Environment for Refactored Embedded Software : an Application to the Vertical Transport Domain 9781538623879 2017 Internacional
G. Sagardui, S. Bandinelli, R. Lerchundi Product line analysis: Do we go ahead? 1581132069 2000 Internacional
Ganix Lasa, Itsaso Gonzalez, Daniel Reguera, Unai EtxebesteUxer: Nueva herramienta para la evaluación heurística de la experiencia en entornos interactivos y digitales (en blanco) 2017 Internacional
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Método para la Construccion de Modelos de Tráfico de Red para la Evaluacion de la Seguridad de Sistemas de Control de Procesos. (en blanco) 2012 (en blanco)
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Designing a smartphone application for women with gestational diabetes mellitus followed‐up at diabetes outpatient clinics in Norway (en blanco) 2015 (en blanco)
Gentzane Aldekoa , Salvador Trujillo, Goiuria Sagardui, Oscar Díaz
Experience measuring maintainability in software product lines (en blanco) 2006 Nacional
Gentzane Aldekoa, Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria On the evolution of the production plan (en blanco) 2005 InternacionalGentzane Aldekoa, Salvador Trujillo, Goiuria Sagardui, Oscar Díaz Quantifying maintainability in feature oriented product lines
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George Suciu, Geaba Alin Nicusor, Iñaki Garitano and Josef Noll Basic Internet: Mobile Content Delivery to Everyone 9781612084336 2015 (en blanco)
Goiuria Sagardui MendietaGeneración de código ANSI‐C a partir de modelos de componentes UML para sistemas embebidos 9788415261957 2011 Nacional
Goiuria Sagardui, Gentzane Aldekoa, Leire EtxeberriaThe ADOV method: an experience in selecting the relevant views of an architecture 0769525482 2005 Internacional
Goiuria Sagardui, Leire Etxeberria, Txema Perez, Joseba Andoni Agirre Early estimation of quality attributes in multi‐core systems 9788469583173 2013 Nacional
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Goiuria Sagardui, Xabier Aretxandieta, Leire EtxeberriaComponents behaviour specification and validation with abstract state machines (en blanco) 2005 Internacional
Gregor Papa, Urko Zurutuza, Roberto UribeetxeberriaCyber Physical System Based Proactive Collaborative Maintenance Print 9781509037186 2016 Internacional
H. Mazizior, V. Atxa, J. Hernández, R. UribetxeberriaDesarrollo de una plataforma de monitorización y diagnóstico 9788493182830 2002 Nacional
I. Burguera, U. Zurutuza, and S. Nadjm‐TehraniCrowdroid : behavior‐based malware detection system for Android 9781450309486 2011 Internacional
I. Lakarra, J. LizarragaEl sistema de aseguramiento de la calidad mediante una intranet (en blanco) 1997 (en blanco)
Iker Martínez De Aguirre, Daniel Reguera, Félix Larrinaga, Ignacio Arenaza‐Nuño, Ali Vasallo, José Luis Hernández
Desarrollo de una solución de visualización en el proyecto europeo Cityfied 9788461799053 2017 Nacional
Iker Martínez De Aguirre, Félix Larrinaga, Daniel Reguera, Ignacio Arenaza‐Nuño, Javier Cuenca, Susana Maria Gutierrez, Ali Vasallo
Desarrollo y aplicación de una metodología para el diseño de soluciones de visualización en el Proyecto Europeo CITyFiED 9788460827931 2015 Nacional
Imanol Aguirre Peña, Ane Miren Altuna Aranzasti, Javier Rodríguez Zarza, Felix Larrinaga Barrenechea, Ander Goikoetxea Arana Flexibilidad en distritos energía cero (en blanco) 2017 Internacional∙InternacionalIñaki Garitano, Mikel Iturbe, Ignacio Arenaza‐Nuño, Roberto Uribeetxeberria, Urko Zurutuza
Sistema de Detección de Anomalías para protocolos propietarios de Control Industrial 9788497173230 2014 Nacional
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Iñaki Lakarra Arcos, Roberto Uribeetxeberria EzpeletaMarcos de referencia de IT Governance y su indicendia en la estrategia de negocio (en blanco) 2008 Nacional
Iñaki Lakarra, Roberto UribeetxeberriaLa gestión estratégica de las TICs en una corporación cooperativa como soporte a los procesos de negocio (en blanco) 2007 Nacional
Iñaki Vélez de Mendizabal, Enaitz Ezpeleta, Urko Zurutuza, David Ruano‐Ordás
La intención hace el agravio: técnicas de clustering conceptual para la generalización y especialización de intencionalidades en el spear phishing (en blanco) 2018 Nacional
Iñigo Eraña, José Manuel Abete, Ibai Ulacia, Ondiz ZarragaComparison Between Different Complex Eigenvalue Strategies to Reduce Brake Squeal Overprediction 9780957207660 2015 Internacional
Isabel Martín Sanz, Iñigo Urra Mardaraz, Javier Martín Sanz, Francisco Javier Rodríguez, Félix Larrinaga, Susana María Gutierrez Caballero, Carol Pascual Ortiz, Imanol Aguirre, Ali Vasallo Bellver, Andoni Díaz de Mendibil
Plan de gestión energética y mantenimiento de 12 edificios residenciales rehabilitados. Mejora de la eficiencia en 576 viviendas 9788460886860 2016 Nacional
J. Elguezabal, I. Eraña, G. Maria, J.M. Abete, I. UlaciaExperimental study of the influence of axial and tangential damping on brake squeal 9780957207646 2014 InternacionalStudy of the influence of brake caliper stiffness on squeal generation in a simplified test set up 9780957207608 2013 Internacional
J. Elguezabal, J.M. Abete, I. Eraña, I. UlaciaPredicción de inestabilidades dinámicas mediante elementos finitos en un sistema de frenado (en blanco) 2013 Nacional
J. G. Giménez, J. M. Abete, J. M. Busturia Dynamic stability of rail vehicles (en blanco) 1992 (en blanco)J. G. Giménez, J. M. Abete, J. Vinolas Application of active suspensions to rail vehicles (en blanco) 1992 (en blanco)
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J. I. Aizpurua, E. MuxikaDesign of dependable systems : an overview of analysis and verification approaches 9781622762934 2012 Internacional
J. Iriondo, J. M. Abete, L. Aretxabaleta, A. AizpuruCaracterización vibroacústica de un composite de termoplásticos autoreforzado 9788484583523 2013 Nacional
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J. M. Campillo‐Robles, D. Goonetilleke, N. Sharma, D. Soler, U. Garbe, P. Türkyilmaz Seeing inside lead‐acid batteries using neutron imaging 23674881 2017 Internacional
J. M. Campillo‐Robles, X. Artetxe, I. Urrutibeaskoa, D. Soler, D. Goonetilleke, N. Sharma, U. Garbe, P. Türkyilmaz
Neutroi‐tekniketarako egokia den lehenengo berun‐azido bateriaren diseinua eta optimizazioa 9788484386322 2017 Internacional
J. Olaizola, A. Iturrospe, J.M. Abete, E. Saenz de Argandoña, M. Mondragon, M. Anasagasti
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A demonstrator for an eco‐sufficient home within the Arrowhead project 8469709720 2014 Nacional
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Soluciones TIC para la mejora de la eficiencia energética en distritos dentro del proyecto CITyFiED 9781980878469 2018 (en blanco)
Jon García‐Barruetabeña, Fernando Cortés, José Manuel Abete Experimental characterization of a flexible adhesive (en blanco) 2010 Internacional
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Joseba Andoni Agirre, Goiuria Sagardui, Leire EtxeberriaManagement in testing architectures for embedded control systems 9781612082332 2012 InternacionalPlataforma DSDM para la generación de software Basado en componentes en entornos empotrados 9788492812516 2010 Nacional
Keldor Gerrigagoitia, Roberto Uribeetxeberria, Urko Zurutuza, Ignacio Arenaza.
Reputation‐based intrusion detection system for wireless sensor networks 978467316132 2012 Internacional
L. Aretxabaleta, M. Mateos, J. M. Abete, A. AizpuruDe‐icing of carbon composite plates by piezoelectric actuators 9788888785332 2012 Internacional
L. Aretxabaleta, M. Mateos, J.M. Abete, A. AizpuruDevicing of carbon composite plates by piezoelectric actuators 9788888785332 2012 Internacional
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L. Belategi, G. Sagardui, L. EtxeberriaMARTE mechanisms to model variability when analyzing embedded software product lines Print 9783642155789 2010 InternacionalModel based analysis process for embedded software product lines 9781450307307 2011 Internacional
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Performance‐based selection of software and hardware features under parameter uncertainty 9781450325769 2014 Internacional
Leire Etxeberria, Felix Larrinaga, Urtzi Markiegi, Aitor Arrieta, Goiuria Sagardui
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Lorea Belategi, Joseba Andoni Agirre, Leire Etxeberria, Goiuria Sagardui, Maider Azanza
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Mejora del clustering de ataques realizado en una red distribuida de sistemas trampa 9788469151587 2008 Nacional
M. J. Elejabarrieta, E. Iturbe, F. Cortés, J. M. Abete, A. Aizpuru, U. Galfarsoro
Modelos numéricos para caracterizar el comportamiento dinámico de estructuras con recubrimientos viscoelásticos 9729887144 2003 Internacional
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Simulación del comportamiento dinámico de estructuras con recubrimiento viscoelástico en capa libre. Aproximación de amortiguamiento estructural proporcional y no proporcional (en blanco) 2003 Nacional
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M.Osane Lizarralde Urrutia, Txema Pérez Lázare, Felix Larrinaga Barrenechea
La importancia de la relación empresa‐universidad en la formación del alumno (en blanco) 2018 Nacional
Maitane Mazmela, Ganix Lasa, Erik Aranburu, Itsaso Gonzalez, Daniel Reguera
TAMUX model for industrial HMI evaluation from UX and task performance perspective: Extended Abstract 9781450364911 2018 (en blanco)
María Jesús Elejabarrieta, Fernando Cortés, Jose Manuel Abete, Aitziber Aizpuru, Unai Galfarsoro
Numerical methods for the dynamics behaviour characterization of estructures with surface viscoelastic treatments 9781853129889 2004 Internacional
Markel Sainz, Mikel Iturbe, Iñaki Garitano, Urko ZurutuzaSoftware Defined Networking Opportunities for Intelligent Security Enhancement of Industrial Control Systems Print 9783319671796 2017 Internacional∙Internacional∙Internacional
Miguel Fernández, Iñaki Arenaza, Iñaki Garitano, Jesus Lizarraga, Mikel Iturbe
MOOC sobre Hacking ético de MONDRAGON UNIBERTSITATEA ‐ #moocHackingMU (en blanco) 2016 Nacional
Miguel Fernández, Roberto Uribeetxeberria Sistemas trampa : revisión del estado actual 8497324382 2005 Nacional
Mikel IturbePrimer premio al mejor trabajo de estudiante: Deteccion de anomalías en redes industriales guiada por datos (en blanco) 2018 Nacional
Mikel Iturbe, Iñaki Garitano, Ignacio Arenaza‐Nuño, Urko Zurutuza
Hacia un conjunto estandar de ataques contra sistemas de control para la evaluación de contramedidas 9788460846598 2017 Nacional
Mikel Iturbe, Iñaki Garitano, Urko Zurutuza and Roberto Uribeetxeberria
Sistema visual de monitorización de seguridad de flujos de red industriales (en blanco) 2015 (en blanco)
Mikel Iturbe, Iñaki Garitano, Urko Zurutuza, Roberto Uribeetxeberria
Sistema visual de monitorización de seguridad de flujos de red industriales 9788497737425 2015 Nacional
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(en blanco) 2016 (en blanco)
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Mikel Iturbe, Jose Camacho, Iñaki Garitano, Urko Zurutuza, Roberto Uribeetxeberria
On the Feasibility of Distinguishing Between Process Disturbances and Intrusions in Process Control Systems using Multivariate Statistical Process Control 9781509036882 2016 Internacional∙Internacional
Mikel Iturbe, José Camacho, Iñaki Garitano, Urko Zurutuza, Roberto Uribeetxeberria
Distinguiendo entre perturbaciones de proceso e intrusiones en sistemas de control: caso de estudio con el proceso Tennessee‐Eastman 9788460894704 2016 Nacional
Mikel Iturbe, Olga Kähm, Roberto UribeetxeberriaSURF and MU‐SURF descriptor comparison with application in soft‐biometric tattoo matching applications (en blanco) 2012 Nacional
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Diseño de un banco de pruebas híbrido para la investigación de seguridad y resiliencia en redes industriales (en blanco) 2016 Nacional
Miren Illarramendi, Leire Etxeberria, Xabier Elkorobarrutia, Goiuria Sagardui
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E‐democracy factors and It‐governance factors for a best implementation for e‐democracy projects and strategies in a local and regional authorities (RLAs) 9789728924348 2007 Internacional
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Analysis of the vibration phenomena in brake ‐ clutches. Experimental measurement of squeal 9780957207608 2013 Internacional
Oscar Somarriba, Ignacio Arenaza, Roberto Uribeetxeberria, Urko Zurutuza
Análisis visual del comportamiento de aplicaciones para Android 9788497173230 2014 Nacional
P.J. Arrazola, Ainhara Garay, Irantzu Sacristán, L.M. Iriarte, Dani Soler, Felix Le Maitre, Yvon Millet
Mecanizado de aleaciones de titanio empeladas en aeronaútica (en blanco) 2013 Nacional
Pedro J. Arrazola, Luis M. Iriarte, Ainhara Garay, Dani Soler, Patxi X. Aristimuño, J. Aperribay
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Pedro J. Arrazola, Takashi Matsumura, Aitor Kortabarria, Ainhara Garay, Dani Soler
Finite element modelling of chip formation process applied to drilling of Ti64 alloy (en blanco) 2011 Internacional
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Small form factor Cognitive Radio, implemented via FPGA partial reconfiguration, replacing a wired video transmission system (en blanco) 2013 Internacional
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Clustering of windows security events by means of frequent pattern mining 9783642040900 2009 Internacional
S. Bandinelli, G. SagarduiDomain potential analysis: getting serious about product‐lines (en blanco) 2000 (en blanco)
Salvador Trujillo, Gentzane Aldekoa, Goiuria Sagardui Tracking the evolution of feature oriented product lines 9788497325950 2007 Nacional
Sergio Bandinelli, Goiuria SagarduiDomain potential analysis: calling the attention on business issues of product‐lines (en blanco) 2000 (en blanco)
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U. Zurutuza, R. Uribeetxeberria, M. Fernández y D. ZamboniAnálisis de datos procedentes de un Sistema de Detección de Gusanos mediante técnicas de clustering 9788497326070; 8497326075 2007 Nacional
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A data mining approach for analysis of worm activity through automatic signature generation 9781595938107 2008 Internacional
Urko Zurutuza y Roberto UribeetxeberriaRevisión del estado actual de la investigación en el uso de data mining para la detección de intrusiones 8497324382 2005 Nacional
Urko Zurutuza, Enaitz Ezpeleta, Ignacio Arenaza, Iñaki Velez de Mendizabal, Jesús Lizarraga, Roberto Uribeetxeberria, Miguel Fernández Euskalert, red vasca de honeypots 9788469333044 2010 NacionalUrko Zurutuza, Roberto Uribeetxeberria Intrusion detection alarm correlation: a survey 8493397113 2004 Internacional
Urko Zurutuza, Roberto Uribeetxeberria, Diego Zamboni, Miguel Fernández, Iñaki Vélez de Mendizabal
Un marco inteligente para el análisis de tráfico generado por gusanos en Internet 9788469151587 2008 Nacional
Urko Zurutuza, Roberto Uribeetxeberria, Jesús Lizarraga, Iñaki Velez de Mendizabal A methodology for continuous computer security auditing 9729894752 2004 InternacionalUrko Zurutuza, Roberto Uribeetxeberria, Jesús Lizarraga, Iñaki Vélez de Mendizabal
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Urtzi MarkiegiTest optimisation for Highly‐Configurable Cyber‐Physical Systems 9781450351195 2017 Internacional
Urtzi Markiegi, Aitor Arrieta, Goiuria Sagardui and Leire Etxeberria
Search‐based product line fault detection allocating test cases iteratively 9781450352215 2017 Internacional
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V. Shivaldova, A. Paier, T. Paulin, G. Maier, P. Fuxjäger, A. Alonso, D. Smely, B. Rainer, C. Mecklenbräuker
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V. Shivaldova, G. Maier, D. Smely, A. Alonso, A. Winkelbauer, A. Paier, C.F. Mecklenbräuker
Overview of an IEEE 802.11p PHY Performance Measurement Campaign 2011 (en blanco) 2011 Internacional
V. Shivaldova, G. Maier, D. Smely, N. Czink, A. Alonso, A. Winkelbauer, A. Paier, C.F. Mecklenbräuker
Performance Evaluation of IEEE 802.11p Infrastructure‐to‐Vehicle Tunnel Measurements 9781424495399 2011 Internacional
Wissam Aoudi, Mikel Iturbe, Magnus AlmgrenTruth Will Out: Departure‐Based Process‐Level Detection of Stealthy Attacks on Control Systems 9781450356930 2018 Internacional
X. Arrasate, S. Kaczmarczyk, G. Almandoz, J.M. Abete, I. IsasaMeasurement and simulation of machine‐borne vertical vibration in elevator systems (en blanco) 2013 InternacionalThe modelling, simulation and experimental testing of vertical vibrations in an elevator system with 1:1 roping configuration (en blanco) 2012 (en blanco)
X. Arrasate, S. Kaczmarczyk, J. M. AbeteA simulation model of the vertical dynamics and control of an elevator system (en blanco) 2010 Internacional
X. De Carlos, G. Sagardui, S. Trujillo Supporting CRUD Model Operations from EOL to SQL 9789897581687 2016 InternacionalTwo‐Step Transformation of Model Traversal EOL Queries for Large CDO Repositories 9783662496640 2016 Internacional∙Internacional
X. Perez, O. Berreteaga, L. Etxeberria, A. Arrieta, U. Markiegi Modeling Systems Variability with Delta Rhapsody (en blanco) 2017 (en blanco)
Xabier Aretxandieta, Goiuria SagarduiComposition management interfaces for a predictable assembly (en blanco) 2007 Internacional
Xabier Arrasate, José M. Abete, Stefan KaczmarczykDistributed longitudinal vibration model of a lift system including the machine dynamics (en blanco) 2007 InternacionalThe simulation model of the vertical dynamics and control of an elevator system (en blanco) 2008 Internacional
Xabier Arrasate, Stefan Kaczmarczyk, Gaizka Almandoz, José M. Abete, Inge Isasa
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Xabier De Carlos, Goiuria Sagardui, Aitor Murguzur, Salvador Trujillo, Xabier Mendialdua
Model Query Translator. A Model‐level Query Approach for Large‐scale Models 9789897580833 2015 Internacional
Xabier De Carlos, Goiuria Sagardui, and Salvador TrujilloScalable model edition, query and version control through embedded database persistence (en blanco) 2014 Internacional
Xabier Elkorobarrutia, Mikel Muxika, Goiuria Sagardui, Frank Barbier, Xabier Aretxandieta Framework for Statechart Based Component Reconfiguration 0769531407 2008 Internacional
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MÁSTER UNIVERSITARIO EN ANÁLISIS DE DATOS, CIBERSEGURIDAD, Y DESARROLLO Y OPERACIONES
Experiencia profesional previa del PDI del título
Per Nombre Completo Of Entidad Tipo Entidad Categoría/Puesto (es) Fecha Inicio Fecha FinABETE HUICI, JOSE MANUEL CEIT Entidad I+D Investigador 01/01/90 09/30/95ABETE HUICI, JOSE MANUEL Universidad de Navarra Universidad Profesor asociado 10/01/93 07/31/95AGIRRE BASTEGIETA, JOSEBA ANDONI EITB Empresa Becario 09/03/00 09/03/01AGUIRRE ORTUZAR, AITOR CEIT Entidad I+D Ikerlaria 12/15/09 12/31/13AGUIRRE ORTUZAR, AITOR Guretruck Empresa Ingeniari informatikoa 01/02/17 08/31/17AGUIRRE ORTUZAR, AITOR Eyelang Empresa Fundatzailea 01/01/14GARITANO GARITANO, IÑAKI UNIK - University Graduate Centre Universidad Investigador Postdoctoral 03/06/14 03/31/15GARITANO GARITANO, IÑAKI Comisión Europea Entidad I+D Investigador visitante 10/01/11 03/31/12GARITANO GARITANO, IÑAKI Mondragon Unibertsitatea Universidad Investigador predoctoral 09/22/09 02/14/14ITURBE URRETXA, MIKEL Fraunhofer IGD Entidad I+D Ayudante de investigación 10/01/11 06/30/12ITURBE URRETXA, MIKEL Mondragon Unibertsitatea Universidad Doctorando 09/01/14 05/16/17LARRINAGA BARRENECHEA, FELIX LKS Intelcom-MCCTelecom SCoop Empresa Jefe de Proyectos 08/01/05 08/30/10LARRINAGA BARRENECHEA, FELIX Mondragon Conet S.A Empresa Jefe de Proyectos 08/01/01 07/31/05MARKIEGI GONZALEZ, URTZI Orkli S.Coop. Empresa Técnico informático y desarrollador 03/01/03 10/31/03MUXIKA OLASAGASTI, EÑAUT Ikerlan S.Coop. Entidad I+D Asistente Técnico 07/01/91 07/30/94MUXIKA OLASAGASTI, EÑAUT Laboratoire d'Electrotechnique de Grenoble Entidad I+D Investigador 04/01/96 09/28/00PEREZ RIAÑO, ALAIN Mondragon Unibertsitatea Universidad Doctorando 01/01/12 07/17/16PEREZ RIAÑO, ALAIN IKERLAN-IK4 Entidad I+D Miembro del depart. de informát. 09/01/08 05/31/10PEREZ RIAÑO, ALAIN Mondragon Unibertsitatea Centro educativo Miembro del depart. de informát. 06/01/10 12/31/11REGUERA BAKHACHE, DANIEL Codesyntax S.L. Empresa Ingeniero Web 09/01/09 12/31/11REGUERA BAKHACHE, DANIEL Mercedes Benz España S.A. Empresa Becario en prácticas 10/15/05 07/15/06REGUERA BAKHACHE, DANIEL Lantek I+D Empresa Ingeniero Software 09/01/08 03/30/09SAGARDUY MENDIETA, GOIURIA European Software Institute Entidad I+D Ingeniera de software 01/01/99 07/31/99SAGARDUY MENDIETA, GOIURIA European Software Institute Entidad I+D Beca de doctorado 01/01/96 01/01/99SOLER MALLOL, DANIEL Institució cultural CIC Centro educativo Profesor 07/01/96 07/31/97SOLER MALLOL, DANIEL Universitat de Barcelona Universidad Profesor 10/01/00 07/04/01SOLER MALLOL, DANIEL IES Serrat i Bonastre Centro educativo Profesor 09/01/97 07/31/98SOLER MALLOL, DANIEL Universitat de Barcelona Universidad Profesor 10/20/99 02/13/00SOLER MALLOL, DANIEL OAK HOUSE BRITISH SCHOOL Centro educativo Profesor 09/01/98 10/01/03URIBEETXEBERRIA EZPELETA, ROBERTO Stafforshire University Universidad Asistente I+D 09/01/97 09/01/01URIBEETXEBERRIA EZPELETA, ROBERTO Staffordshire University Universidad Profesor a tiempo parcial 09/01/99 09/01/01URIBEETXEBERRIA EZPELETA, ROBERTO Mondragon Unibertsitatea Universidad Asistente I+D 09/01/96 09/01/97ZUGASTI URIGUEN, EKHI IK4-Ikerlan Entidad I+D Investigador 10/01/09 05/03/17ZURUTUZA ORTEGA, URKO Alecop S.Coop. Empresa Montador cableado 11/01/97 03/30/98
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6.2. PERSONAL DE ADMINISTRACIÓN Y SERVICIOS
En el pasado curso 2017-18 la Institución ha contado con 68 personas para el desarrollo de las tareas propias del Personal de Administración y Servicios.
En la siguiente tabla se muestra información detallada (sexo, tipo de contrato, régimen de dedicación y trienios) de cada una de ellas:
Nº AÑO SERVICIO DE APOYO ‐ PAS CATEGORIA ADMINISTRATIVA SEXO TIPO CONTRATO REGIMEN DEDICACION TRIENIOS 1 2017 RELACIONES INTERNACIONALES Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3 2 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo parcial 4 3 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 4 4 2017 PERSONAL APOYO INVESTIGACIÓN Colaborador / ayudante de investigación H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo parcial 3 5 2017 PERSONAL APOYO INVESTIGACIÓN Colaborador / ayudante de investigación H Contrato temporal Dedicación a tiempo completo 0 6 2017 SISTEMAS DE INFORMACIÓN Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 9 7 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo parcial 5 8 2017 PERSONAL DE MANTENIMIENTO Y SERVICIOS Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 6 9 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 0 10 2017 PERSONAL APOYO INVESTIGACIÓN Colaborador / ayudante de investigación H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 9 11 2017 SECRETARIA DE DIRECCIÓN Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo parcial 5 12 2017 PERSONAL DE APOYO SANITARIO Y SOCIAL AL ALUMNO Personal de Servicios Generales H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3 13 2017 PERSONAL DE APOYO SANITARIO Y SOCIAL AL ALUMNO Personal de Servicios Generales H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 7 14 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo parcial 4 15 2017 SERVICIOS ACADÉMICOS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 2 16 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 10 17 2017 PERSONAL APOYO INVESTIGACIÓN Colaborador / ayudante de investigación H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 4 18 2017 SERVICIOS ACADÉMICOS Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3 19 2017 PERSONAL APOYO INVESTIGACIÓN Colaborador / ayudante de investigación M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3 20 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 9 21 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 5 22 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3 23 2017 SISTEMAS DE INFORMACIÓN Personal de Servicios Generales H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 6 24 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3 25 2017 SERVICIOS ACADÉMICOS Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 6 26 2017 SECRETARIA DE DIRECCIÓN Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 7 27 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 9 28 2017 SERVICIOS ACADÉMICOS Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3 29 2017 PERSONAL APOYO INVESTIGACIÓN Colaborador / ayudante de investigación H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 5 30 2017 PERSONAL DE MANTENIMIENTO Y SERVICIOS Personal de Servicios Generales H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3 31 2017 SERVICIOS ACADÉMICOS Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 8 32 2017 PERSONAL DE MANTENIMIENTO Y SERVICIOS Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo parcial 5
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33 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 5 34 2017 SECRETARIA DE DIRECCIÓN Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3 35 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 6 36 2017 PERSONAL DE MANTENIMIENTO Y SERVICIOS Personal de Servicios Generales H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3 37 2017 SERVICIOS ACADÉMICOS Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 2 38 2017 PERSONAL DE MANTENIMIENTO Y SERVICIOS Personal Administrativo H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 10 39 2017 PERSONAL DE MANTENIMIENTO Y SERVICIOS Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 0 40 2017 PERSONAL DE MANTENIMIENTO Y SERVICIOS Personal de Servicios Generales H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 7 41 2017 SISTEMAS DE INFORMACIÓN Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 5 42 2017 PERSONAL DE MANTENIMIENTO Y SERVICIOS Personal de Servicios Generales H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 4 43 2017 SERVICIOS ACADÉMICOS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 10 44 2017 SECRETARIA DE DIRECCIÓN Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3 45 2017 SERVICIOS ACADÉMICOS Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 6 46 2017 PERSONAL APOYO INVESTIGACIÓN Colaborador / ayudante de investigación H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 9 47 2017 PERSONAL APOYO INVESTIGACIÓN Colaborador / ayudante de investigación H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 1 48 2017 SISTEMAS DE INFORMACIÓN Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 0 49 2017 PERSONAL APOYO INVESTIGACIÓN Colaborador / ayudante de investigación H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 1 50 2017 PERSONAL DE MANTENIMIENTO Y SERVICIOS Personal de Servicios Generales H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 8 51 2017 SERVICIOS ACADÉMICOS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 5 52 2017 PERSONAL DE APOYO SANITARIO Y SOCIAL AL ALUMNO Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 4 53 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo parcial 6 54 2017 SECRETARIA DE DIRECCIÓN Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 5 55 2017 SISTEMAS DE INFORMACIÓN Personal de Servicios Generales H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 7 56 2017 SISTEMAS DE INFORMACIÓN Personal de Servicios Generales H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 0 57 2017 ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Personal Administrativo M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 9 58 2017 SERVICIOS ACADÉMICOS Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 6 59 2017 PERSONAL DE MANTENIMIENTO Y SERVICIOS Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 7 60 2017 PERSONAL DE MANTENIMIENTO Y SERVICIOS Personal de Servicios Generales H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3 61 2017 PERSONAL APOYO INVESTIGACIÓN Colaborador / ayudante de investigación H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 4 62 2017 PERSONAL DE APOYO SANITARIO Y SOCIAL AL ALUMNO Personal de Servicios Generales M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 6 63 2017 PERSONAL DE MANTENIMIENTO Y SERVICIOS Personal de Servicios Generales H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 5 64 2017 SISTEMAS DE INFORMACIÓN Personal de Servicios Generales H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3 65 2017 DIRECCIÓN GENERAL Personal de Coordinación / Dirección H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 8 66 2017 RELACIONES INTERNACIONALES Personal de Coordinación / Dirección H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 6 67 2017 SERVICIOS ACADÉMICOS Personal de Coordinación / Dirección H Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 7 68 2017 SERVICIOS ACADÉMICOS Personal de Coordinación / Dirección M Contrato indefinido o fijo Dedicación a tiempo completo 3
El PAS coloreado con este tono presta su servicio en el campus Donostialdea
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En resumen, el PAS de la institución se halla configurado tal como se detalla a continuación, indicando el servicio de apoyo del que se trata en cada caso, la categoría de las persona(s) que presta(n) ese servicio y el número de personas:
* Nota: Se han utilizado las categorías definidas para el PAS en los ficheros del SIIU
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A continuación se detalla la dedicación del PAS TOTAL en los distintos campus:
* Nota: Se han utilizado las categorías definidas para el PAS en los ficheros del SIIU
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Este Máster se impartirá en el Campus Mondragon; por lo que de los 68 PAS de Centro se dedicarán al Máster Universitario en Análisis de datos, Ciberseguridad, y Desarrollo y Operaciones el equivalente a 1,09 PAS EJC (para el cálculo de esta dedicación se han tomado en cuenta el nº de alumnos matriculados en el primer año de implantación del título (30 alumnos) y 2,14 PAS EJC con respecto al nº de alumnos en los años sucesivos (60 alumnos):
* Nota: Se han utilizado las categorías definidas para el PAS en los ficheros del SIIU
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8. Resultados previstos
Justificación de los indicadores
VALORES CUANTITATIVOS ESTIMADOS PARA LOS INDICADORES Y SU JUSTIFICACIÓN: TASA DE GRADUACIÓN, TASA DE ABANDONO, TASA DE EFICIENCIA.
Debido al carácter del título, el perfil profesional que pretende y los conocimientos que aborda, se ha entendido que las estimaciones de tasa de
graduación, tasa de abandono y tasa de eficiencia que se propongan pueden basarse en la experiencia previa de esta Universidad en los títulos de
Máster actuales, que son:
Máster universitario en Diseño Estratégico de Productos y Servicios
Máster universitario en Innovación Empresarial y Dirección de Proyectos
Máster universitario en Ingeniería Industrial
Máster universitario en Sistemas Embebidos
Máster universitario en Energía y Electrónica de Potencia
Nota: no se incluye el Máster universitario en Tecnologías Biomédicas porque la primera promoción de estudiantes no ha finalizado aún los
estudios, por lo que no es posible aportar varios de los indicadores
Tasa de graduación Se entiende por tasa de graduación el porcentaje de estudiantes que finalizan la enseñanza en el tiempo previsto en el plan de estudios o en un
año académico más en relación con su cohorte de entrada.
Datos procedentes del resto de Másteres (utilizados como referencia para este Máster)
Máster Tasa de Graduación
Máster universitario en Diseño Estratégico de Productos y Servicios
Curso 2015‐16 75,0
Curso 2016‐17 93,3
Máster universitario en Innovación Empresarial y Dirección de Proyectos
Curso 2015‐16 97,9
Curso 2016‐17 100
Máster universitario en Ingeniería Industrial
Curso 2015‐16 85,3
Curso 2016‐17 87,9
Máster universitario en Sistemas Embebidos
Curso 2015‐16 81,0
Curso 2016‐17 100
Máster universitario en Energía y Electrónica de Potencia
Curso 2015‐16 69,2
Curso 2016‐17 57,1
TODOS LOS MÁSTERES
Promedio Curso 2015‐16 81,7
Promedio Curso 2016‐17 87,7
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Tasa de abandono Se entiende por tasa de abandono la relación porcentual entre el número total de estudiantes de una cohorte de nuevo ingreso que debieron
obtener el título el año académico anterior y que no se han matriculado ni en ese año académico ni en el anterior.
Datos procedentes del resto de Másteres (utilizados como referencia para este Máster)
Máster Tasa de Abandono
Máster universitario en Diseño Estratégico de Productos y Servicios
Curso 2015‐16 0
Curso 2016‐17 0
Máster universitario en Innovación Empresarial y Dirección de Proyectos
Curso 2015‐16 0
Curso 2016‐17 0,061
Máster universitario en Ingeniería Industrial
Curso 2015‐16 0,017
Curso 2016‐17 0,016
Máster universitario en Sistemas Embebidos
Curso 2015‐16 0
Curso 2016‐17 0
Máster universitario en Energía y Electrónica de Potencia
Curso 2015‐16 0,048
Curso 2016‐17 0,050
TODOS LOS MÁSTERES
Promedio Curso 2015‐16 0,013
Promedio Curso 2016‐17 0,025
Tasa de eficiencia Se entiende por tasa de eficiencia la relación porcentual entre el número total de créditos del plan de estudios a los que debieron haberse
matriculado a lo largo de sus estudios el conjunto de graduados de un determinado año académico y el número total de créditos en los que
realmente han tenido que matricularse.
Datos procedentes del resto de Másteres (utilizados como referencia para este Máster)
Máster Tasa de Eficiencia
Máster universitario en Diseño Estratégico de Productos y Servicios
Curso 2015‐16 100
Curso 2016‐17 100
Máster universitario en Innovación Empresarial y Dirección de Proyectos
Curso 2015‐16 93,6
Curso 2016‐17 100
Máster universitario en Ingeniería Industrial
Curso 2015‐16 90,5
Curso 2016‐17 98,8
Máster universitario en Sistemas Embebidos
Curso 2015‐16 96,3
Curso 2016‐17 93,1
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Máster universitario en Energía y Electrónica de Potencia
Curso 2015‐16 99,2
Curso 2016‐17 99,1
TODOS LOS MÁSTERES
Promedio Curso 2015‐16 95,9
Promedio Curso 2016‐17 98,2
Por todo ello, se proponen los siguientes indicadores:
Tasa de graduación 80.0 Tasa de abandono 10.0 Tasa de eficiencia 70.0
Denominación Definición Valor
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