El objetivo general de la asignatura es que el alumno comprenda el importante papel que tienen los protocolos y soluciones aplicados en el nivel de red de la arquitectura TCP/IP para la creación de una red global que dé soporte a todo tipo de servicios telemáticos. En particular, se busca que:

1. Comprenda el funcionamiento del nivel de red de las redes IP en el contexto de Internet, centrándose en el protocolo IP y su función de protocolo interred, que facilita la interconexión de subredes heterogéneas, y en los protocolos de encaminamiento y soluciones administrativas que permiten la interconexión a gran escala de las redes y organizaciones que componen la Internet.
2. Conozca los últimos avances en tecnologías de red asociados a las tecnologías de computación en la nube y los centros de datos que las soportan, prestando especial atención a las redes definidas por software (SDN), a la virtualización de redes y a la virtualización de funciones de red (NFV).

La asignatura tiene como objetivo que los alumnos conozcan, comprendan y sepan utilizar las principales tecnologías y arquitecturas y los aspectos fundamentales de ingeniería para el desarrollo, despliegue y gestión de aplicaciones del software y servicios telemáticos.

Las aplicaciones y servicios se situarán en el contexto de su uso en el ámbito empresarial y de negocio. lo que incluye elementos económicos, estratégicos, técnicos y tecnológicos.

La metodología de aprendizaje de la asignatura está basada en el aprendizaje activo con clases magistrales, clases de prácticas y ejercicios, sesiones de laboratorio y material de auto-estudio.

El objetivo de la asignatura es que los estudiantes sean capaces de comprender, diseñar e implementar sistemas de información capaces de manejar lo que se conoce como Big Data. Estos son complejos sistemas distribuidos con capacidad de gestionar una gran variedad de información, en gran cantidad y producida a gran velocidad. Deben entender cuales son las diferentes tecnologías existentes para poder realizar la captura, análisis, conceptualización, búsqueda, almacenamiento, transferencia y visualización de dicha información; así como las implicaciones legales y sobre la privacidad de las personas.

Estos sistemas usan diferentes aspectos de la computación distribuida y de las matemáticas. Esto incluye tecnologías como Cloud Computing, Bases de datos (especialmente NoSQL) y diferentes paradigmas de computación distribuida (tales como Map-Reduce o Spark Resilient-Distributed-Datasets). También deben entender qué enfoques hay que utilizar para analizar y visualizar los datos (como análisis bayesiano, aprendizaje máquina, clustering, etc).

Los alumnos serán capaces de evaluar las ofertas existentes en el Mercado para dichos sistemas, o incluso implementar el suyo propio usando soluciones en código abierto.

El objetivo de la asignatura es que el estudiante comprenda el papel de las bases de datos dentro de un Sistema de Información, conozca las propiedades más relevantes que las definen y adquiera una metodología para su desarrollo y explotación. Adicionalmente, se abordarán las bases de datos NoSQL mas relevantes en sistemas distribuidos como la Web y BigData, el desarrollo de ORM sobre las mismas y su uso en aplicaciones informáticas.

Esta asignatura pretende que se conozca el uso de blockchain para el diseño de diversas aplicaciones distribuidas que utilizan las características de dicho tipo de bases de datos. Se conocerá el funcionamiento básico de Blockchain, así como sus características principales. Se conocerán y utilizarán diversas implementaciones existentes. Siendo capaz de utilizarlas.

Objetivos:

1. Los alumnos comprenderán la estructura de las aplicaciones distribuidas sobre Blockchain ( “dapps” o “Smart contracts”).
2. Serán capaces de escribir programas en los lenguajes utilizados actualmente para la construcción de dapps (SOLIDITY).
3. Serán capaces de interoperar aplicaciones web (node.js) con dapps.
4. Conocer las diferentes blockchains disponibles (Ethereum, Alastria (Quorum), Hyperledger) y sus diferencias de uso.
5. Desarrollar diversos casos de usos tanto con criptomonedas como tockens criptográficos.

La computación en la nube permite ofrecer complejos servicios y aplicaciones a través de la red de forma segura, eficiente, fiable y altamente escalable. Para ofrecer estos servicios, se require el uso de multiples tecnologías, tradicionales y novedosas, que permiten coordinar el uso de grandes infraestructuras de computación, almacenamiento y red localizados en centros de datos.

La asignatura aborda el estudio de las tecnologías sobre las que se asienta la denominada computación en la nube, centrándose en:

1. Los arquitecturas, componentes básicos y modelos de servicio utilizados.
2. Las tecnologías de virtualización utilizadas, aplicadas tanto a la computación, como al almacenamiento y a las redes.
3. Las arquitecturas de los centros de datos que soportan la nube, haciendo énfasis en las nuevas tecnologías de red utilizadas, tales como las redes definidas por software.

La computación en la nube permite ofrecer complejos servicios y aplicaciones a través de la red de forma segura, eficiente, fiable y altamente escalable. Para ofrecer estos servicios, se requiere el uso de múltiples tecnologías, tradicionales y novedosas, que permiten coordinar el uso de grandes infraestructuras de computación, almacenamiento y red localizados en centros de datos.

Una de las tecnologías claves en la evolución de la computación en la nube son los sistemas distribuidos. La implementación de los mecanismos necesarios para poder proporcionar servicios en la nube requiere de algoritmos distribuidos que permitan la comunicación fiable y ordenada, replicación de servicios, exclusión mutua distribuida, detección de fallos o acuerdo entre procesos cooperantes.

La asignatura aborda el estudio de las tecnologías sobre las que se asienta la denominada computación en la nube, centrándose en:

1. Las características fundamentales de los sistemas distribuidos y la computación en la nube
2. Los algoritmos básicos utilizados en las aplicaciones distribuidas utilizados en la nube.
3. Las arquitecturas, componentes básicos y modelos de servicio utilizados

El curso incluye varias prácticas de laboratorio, en las que los alumnos experimentarán directamente con las tecnologías presentadas durante el curso.

Los objetivos de esta asignatura se articulan en tres grandes temas:

1. Organización y Gobierno de la Seguridad en Corporaciones
2. Gestión y Operación de la Seguridad en Corporaciones
3. Ingeniería de Privacidad.

El primer tema tiene como objetivo que el alumno conozca la problemática asociada a la implantación de una política de seguridad en una organización, siendo capaz de realizar una planificación y diseño de la misma, a nivel de estrategia corporativa, análisis de riegos, políticas de seguridad, organización de la seguridad, desarrollo de normativa, plan director de la seguridad e implantación en un Sistema de Gestión de la Seguridad de la Información.

El segundo tema trata sobre la problemática de la gestión y monitorización de incidentes de ciberseguridad en una organización, tratando los servicios necesarios a implantar en un Centro de Operaciones de Ciberseguridad (SOC), y los modelos de gestión existentes para estos centros.

El tercer tema trata sobre la ingeniería de la privacidad, en el que se pretende que el alumno conozca y comprenda los riesgos derivados del procesamiento incorrecto de datos personales, la legislación y normativa de aplicación para protección de datos de carácter personal y sepa aplicar algunos métodos, técnicas y herramientas para el desarrollo de sistemas respetuosos con la privacidad.

La asignatura tiene como objetivo que el alumno conozca las tecnologías de inteligencia artificial aplicables al análisis de datos, principalmente tecnologías de aprendizaje automático, de procesamiento de lenguaje natural y de minería de datos masivos.

Para ello se presentarán los principales algoritmos de clasificación y agrupamiento (clustering), modelos y tecnologías de la web de datos, filtrado colaborativo, extracción de características en textos y análisis de sentimientos, así como su aplicación al etiquetado semántico, el desarrollo de sistemas de recomendación y el análisis de opiniones en una plataforma de Big Data. Para afianzar los conocimientos se propondrán a los estudiantes proyectos de tema a realizar individualmente en sesiones presenciales de prácticas de laboratorio con sus correspondientes entregas, más un proyecto final, individual o en grupo, en el que deberán integrar las tecnologías estudiadas para resolver un caso real, elaborar una memoria del proyecto y realizar una presentación en clase.

La parte práctica se desarrolla en el lenguaje Python, introduciendo bibliotecas de análisis de datos (pandas), visualización (seaborn), aprendizaje automático (scikit-learn), lenguaje natural (nltk) y lenguajes de la web de datos (rdflib).

Esta asignatura, orientada al desarrollo profesional, se ofrece como alternativa a las Prácticas Externas.

Incluye la impartición de Seminarios por parte de las empresas del sector, la organización de visitas a empresas y la asistencia a seminarios y presentaciones externas relacionadas con el desarrollo profesional y el mercado laboral en el área de la ingeniería telemática.

Esta asignatura, orientada al desarrollo profesional, se ofrece como alternativa a las Prácticas Externas.

La asignatura plantea trabajos en grupo en coordinación con varias asignaturas, que permitan adquirir las competencias relacionadas con la capacidad para integrarse, colaborar e intervenir en un equipo profesional del ámbito de la ingeniería de redes y servicios telemáticos, y contribuir junto a los demás miembros del equipo a la consecución de objetivos comunes.

Esta asignatura pretende que se conozcan los fundamentos, así como las arquitecturas de despliegues de infraestructura de BlockChain, y conocer los diversos algoritmos de consenso distribuido y sus implicaciones en la construcción de aplicaciones distribuidas (dapps).

Objetivos:

1. Ser capaz de entender el funcionamiento de Bases de Datos basadas en Blockchain.
2. Comprender los diversos algoritmos de consenso así como sus implicaciones en los sistemas que los usen.
3. Ser capaz de desplegar infraestructuras de blockchain propias, así como conectarse a las ya existentes utilizando las siguientes tecnologías (Ethereum, Alastria (Quorum), Hyperledger, y otros).
4. Ser capaces de desplegar y configurar redes de nodos de Blockchain en forma pública, con permisos y privadas, usando las diferentes tecnologías existentes.

El Trabajo Fin de Máster (TFM) es un trabajo realizado por el estudiante bajo la dirección de un tutor o tutora, consistente en un proyecto integral de ingeniería de naturaleza profesional en el ámbito de las redes y servicios telemáticos, en el que se sinteticen las competencias adquiridas en las enseñanzas.

El TFM puede desarrollarse en los dos semestres, y puede examinarse en las convocatorias de julio, septiembre o febrero.