 |
Guia docente |
| DATOS IDENTIFICATIVOS |
2023_24 |
| Asignatura |
TRABAJO FIN DE MÁSTER |
Código |
01742777 |
| Enseñanza |
| 1742 - M.U. EN INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y BIG DATA EN ENTORNOS SEGUROS - A DISTANCIA |
|
|
|
| Descriptores |
Cr.totales |
Tipo |
Curso |
Semestre |
| 9 |
Obligatoria |
Trabajo fin carrera |
Segundo
|
| Idioma |
|
| Prerrequisitos |
|
| Departamento |
DERECHO PRIV. Y DE LA EMPRESA
|
| Responsable |
|
Correo-e |
halvc@unileon.es
mcong@unileon.es
|
| Profesores/as |
| ÁLVAREZ CUESTA , HENAR | | CONDE GONZALEZ , MIGUEL ANGEL |
|
| Web |
http:// |
| Descripción general |
El TFM tiene como objetivo principal el análisis, diseño, implementación y validación de un proyecto de Ingeniería Informática en el ámbito del Big Data, la Inteligencia de Negocios y la Seguridad en los Datos. Este proyecto
será realizado de forma individual, siguiendo las metodologías estándar del desarrollo de proyectos, y enfatizando algunas de las competencias adquiridas en las asignaturas del máster. Se llevará a cabo bajo la supervisión de un
tutor académico, y, en el caso de que se realice en una empresa, también existirá un tutor por parte de la empresa que supervise y dirija el trabajo. El TFM debe promover la aportación de valor añadido por parte del estudiante
en proyectos innovadores y su relación directa con la empresa tecnológica relacionada con el Big Data, la inteligencia de negocios y con la seguridad en los datos. Un objetivo esencial del TFM es que el estudiante comprenda la importancia en el ámbito laboral de un conjunto de capacidades y actitudes tales como la iniciativa, el emprendimiento, el liderazgo y el compromiso con la calidad del trabajo. Para cada TFM en concreto los contenidos específicos estarán condicionados por el tipo de trabajo y su ámbito de aplicación |
| Tribunales de Revisión |
| Tribunal titular |
| Cargo |
Departamento |
Profesor |
| Presidente |
ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP. |
MATELLAN OLIVERA , VICENTE |
| Secretario |
ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP. |
PANIZO ALONSO , LUIS |
| Vocal |
ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP. |
FERNANDEZ LLAMAS , CAMINO |
| Tribunal suplente |
| Cargo |
Departamento |
Profesor |
| Presidente |
ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP. |
RODRIGUEZ DE SOTO , ADOLFO |
| Secretario |
ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP. |
ALFONSO CENDON , JAVIER |
| Vocal |
ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP. |
CASTEJON LIMAS , MANUEL |
|
|
|
Tipo A
|
Código |
Competencias Específicas |
| |
A17941 |
1742CBD1. Capacidad de diseñar e implementar sistemas de descubrimiento de conocimiento en grandes bases de datos distribuidas. |
| |
A17942 |
1742CBD2. Capacidad de analizar, diseñar y construir o configurar sistemas de almacenamiento escalable y procesamiento escalable. |
| |
A17943 |
1742CBI1. Adquisición de competencias teóricas y prácticas sobre conceptos básicos financieros y de gestión de la empresa, en sus cuatro vertientes: clientes-marketing, personal, producción e innovación. |
| |
A17944 |
1742CBI2. Capacidad para aplicar el Business Intelligence en el desarrollo de proyectos de optimización de la gestión de la empresa (clientes-marketing, personal, producción e innovación), y de la mejora de la toma de decisiones |
| |
A17945 |
1742CBI3. Capacidad de diseñar y crear visualizaciones a partir de información extraída de datos masivos y complejos. |
| |
A17946 |
1742CBI4. Capacidad de análisis, diseño e implementación de aplicaciones que proporcionen visualizaciones de modo continuo sobre flujos de datos cambiantes. |
| |
A17947 |
1742CBI5. Capacidad de diseñar, parametrizar y construir sistemas complejos de inteligencia de negocio sobre herramientas específicas. |
| |
A17948 |
1742CBI6. Adquisición de competencias teóricas y prácticas acerca del proceso ETL (extraer, transformar y cargar) sobre los datos de la empresa, para el diseño e implementación de sistemas de análisis y extracción de información con el objetivo de optimizar la gestión y mejorar los procesos de toma de decisiones. |
| |
A17949 |
1742CDS1. Capacidad de aplicar, validar y evaluar métodos de Ciencia de Datos/Data Science e Inteligencia Artificial sobre conjuntos y flujos de datos masivos y complejos. |
| |
A17950 |
1742CDS2 Capacidad de dirigir proyectos para la extracción de conocimiento basados en métodos eficientes de análisis de datos. |
| |
A17951 |
1742CDS3. Capacidad para el análisis, exploración y síntesis de conjuntos complejos de datos no estructurados y de diseñar soluciones que permitan extraer de los mismos información relevante y valiosa para el soporte a la toma de decisiones. |
| |
A17952 |
1742CSD1. Capacidad de aplicar, validad y evaluar métodos de Ciencia de Datos/Data Science e Inteligencia Artificial sobre conjuntos y flujo de datos masivos y complejos |
| |
A17953 |
1742CSD2. Capacidad de dirigir proyectos para la extracción de conociemiento basados en métodos eficientes de anális de datos. |
| |
A17954 |
1742CSD3. Capacidad para el análisis, explotación y síntesis de conjuntos complejos de datos no estructurados y de diseñar soluciones que permitan extraer de los mismos información relevante y valiosa para el soporte a la toma de decisiones. |
| |
A17955 |
1742CSD4. Capacidad para acceder, analizar y aplicar la información generada en Centros de Respuesta a Incidentes de Seguridad, así como conocer sus principios de funcionamiento y normativas. |
| |
A17956 |
1742CSD5. Capacidad de diseñar y aplicar soluciones relativas a los aspectos relativos a temas de la seguridad y privacidad en entornos de Big Data. |
| |
A17957 |
1742CSD6. Conocer y aplicar las últimas tendencias y tecnologías emergentes en el campo de la seguridad con aplicaciones a Big Data. |
|
Tipo B
|
Código |
Competencias Generales y Transversales |
| |
B5577 |
1742CG1. Adquisición de competencias teóricas y prácticas para el análisis y diseño de soluciones empresariales en Big Data (almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de información heterogénea). |
| |
B5578 |
1742CG2. Capacidad de planificar y construir sistemas que permitan una gestión segura de los datos. |
| |
B5579 |
1742CG3. Capacidad de diseñar e implementar sistemas capaces de extraer conocimiento práctico de grandes volúmenes de datos aplicado al mundo de la empresa (Inteligencia de Negocio/Business Intelligence) |
|
Tipo C
|
Código |
Competencias Básicas |