Guía docente de la asignatura
(6606) INTERNET DE NUEVA GENERACIÓN Y TRATAMIENTO DE DATOS

Curso académico 2026/2027

  1. Identificación

    1. De la asignatura

      Curso Académico
      2026/2027
      Titulación
      GRADO EN CIENCIA E INGENIERÍA DE DATOS
      Nombre de la asignatura
      INTERNET DE NUEVA GENERACIÓN Y TRATAMIENTO DE DATOS
      Código
      6606
      Curso
      CUARTO
      Carácter
      OPTATIVA
      Número de grupos
      1
      Créditos ECTS
      4.5
      Estimación del volumen de trabajo
      112.5
      Organización temporal
      1º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte
      Español
      Curso Académico 2026/2027
      Titulación

      GRADO EN CIENCIA E INGENIERÍA DE DATOS
      Nombre de la asignatura INTERNET DE NUEVA GENERACIÓN Y TRATAMIENTO DE DATOS
      Código 6606
      Curso CUARTO
      Carácter OPTATIVA
      Número de grupos 1
      Créditos ECTS 4.5
      Estimación del volumen de trabajo 112.5
      Organización temporal 1º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte Español

    2. Del profesorado: Equipo docente

      • PEREÑIGUEZ GARCIA, FERNANDO Docente: GRUPO 1 Coordinación de los grupos: GRUPO 1 Coordinador de la asignatura

        Categoría

        PROFESOR AYUDANTE DOCTOR

        Área

        INGENIERÍA TELEMÁTICA

        Departamento

        INGENIERÍA DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        pereniguez@um.es Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        A         		Día:
        Jueves         		Horario:
        09:30-11:00         		Lugar:
        868881437, Facultad de Informática B1.1.047 (DESPACHO POSTDOCTORALES: RUIPEREZ Y RAMALLO)
        Observaciones:
        Se recomienda que el alumnado confirme su asistencia a la tutoría con una antelación mínima de 24 horas. La tutoría podrá realizarse de forma presencial o telemática, según la preferencia del estudiante. En caso de que se opte por la modalidad telemática, esta se llevará a cabo a través del siguiente enlace: https://umurcia.zoom.us/j/7517301277
        Duración:
        A         		Día:
        Martes         		Horario:
        09:00-10:30         		Lugar:
        868881437, Facultad de Informática B1.1.047 (DESPACHO POSTDOCTORALES: RUIPEREZ Y RAMALLO)
        Observaciones:
        Se recomienda que el alumnado confirme su asistencia a la tutoría con una antelación mínima de 24 horas. La tutoría podrá realizarse de forma presencial o telemática, según la preferencia del estudiante. En caso de que se opte por la modalidad telemática, esta se llevará a cabo a través del siguiente enlace: https://umurcia.zoom.us/j/7517301277

  2. Presentación

    El Internet de las Cosas (IoT) configura un escenario en el que millones de sensores, dispositivos inteligentes y sistemas conectados generan continuamente enormes volúmenes de datos sobre ciudades, industrias, salud, agricultura, transporte o medio ambiente. Más allá de las tecnologías que hacen posible este ecosistema, el verdadero valor reside en la capacidad de convertir esos datos en información útil para la toma de decisiones. Es por ello que los ingenieros de datos desempeñan un papel esencial, ya que son los profesionales capaces de adquirir, integrar, gestionar, procesar, analizar y visualizar los datos para que los sistemas IoT aporten un valor real.

    Esta asignatura tiene como objetivo mostrar al estudiante cómo se generan los datos en un entorno IoT, cómo se transmiten y almacenan, qué plataformas y arquitecturas facilitan su gestión, así como las tecnologías que permiten explotarlos de forma eficiente, segura y escalable. En definitiva, se pretende complementar la formación adquirida en cursos anteriores para capacitar al estudiante para trabajar con una de las fuentes de datos con mayor crecimiento e impacto en la actualidad.

  3. Condiciones de acceso a la asignatura

    1. Incompatibilidades

      No constan

    2. Requisitos

      No constan

    3. Recomendaciones

      No constan

  4. Competencias

    1. Competencias básicas

      • CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
      • CB4: Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
      • CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía

    2. Competencias de la titulación

      • CG3: Capacidad para desarrollar experimentos y para implementar sistemas, infraestructuras, procesos y herramientas con el fin de soportar la manipulación de los datos durante todo el ciclo de vida de estos.
      • CG5: Conocer, desarrollar e implementar estrategias de gestión de datos con el fin de realizar su recolección, almacenamiento, preservación y disponibilidad para posteriores procesamientos.
      • CE3: Extraer información de fuentes tipos y formatos de datos semiestructurados y estructurados de interés para la ciencia de datos, incluyendo texto, imágenes, y conjuntos de datos de libre disposición, y hacerlos disponibles para análisis y usos posteriores.
      • CE15: Procesar y analizar datos procedentes de fuentes, tipos y formatos de datos semi estructurados y estructurados de interés para Ciencia de datos.
      • CE22: Conocer la arquitectura y funcionamiento de las redes computadores, de Internet de las cosas, la interconexión entre sistemas y los protocolos de Internet.

    3. Competencias transversales y de materia

      No constan

  5. Contenidos

    1. Teoría

      Tema 1: Introducción al Internet de las Cosas

      • Concepto y origen del IoT.
      • Características diferenciales frente a redes y sistemas convencionales.
      • Arquitectura de comunicaciones en redes IoT.
      • Escenarios y dominios de aplicación del IoT.

      Tema 2: Tecnologías de comunicación IoT

      • Tipos de redes y tecnologías inalámbricas para IoT.
      • Redes de corto alcance: Bluetooth Low Energy (BLE), Zigbee, Thread, Wi-Fi
      • Redes de largo alcance (LPWAN): LoRa, Sigfox
      • Redes celulares para IoT: NB-IoT, LTE-M.

      Tema 3: Protocolos de intercambio de datos en IoT

      • Modelos de comunicación
      • Protocolos de comunicación: CoAP, MQTT, HTTP
      • Consideraciones de eficiencia, latencia y consumo energético

      Tema 4: Gestión de datos masivos en IoT

      • Modelos de procesamiento de datos.
        • Edge, Fog y Cloud computing en IoT
        • Computación distribuida
      • Arquitecturas de referencia
      • Adquisición
        • Sensores IoT
        • Fuentes abiertas de datos
      • Gestión de datos e interoperabilidad en IoT
        • Plataformas de datos IoT
        • FIWARE: NGSI y ETSI NGSI-LD
        • Matter
      • Visualización y análisis básico de datos en tiempo real

      Tema 5: Seguridad y privacidad

      • Riesgos y amenazas.
      • Vulnerabilidades comunes y ataques frecuentes en dispositivos y redes IoT.
      • Principios de privacidad de los datos.
      • Autenticación, autorización y gestión de credenciales.
      • Protocolos para comunicaciones seguras: PKI, TLS, DTLS.
      • Buenas prácticas en diseño seguro de redes IoT.

      Tema 6: Blockchain y tecnologías DLT

      • Concepto de tecnologías de registro distribuido (DLT).
      • Principios del blockchain: bloques, hash, cadena, inmutabilidad.
      • Tipos de redes blockchain: públicas, privadas e híbridas.
      • Protocolos de consenso: Proof of Work (PoW), Proof of Stake (PoS), Proof of Authority (PoA).
      • Smart contracts.
      • Aplicaciones y casos de uso.

    2. Prácticas

      • Práctica 1: Introducción a los dispositivos IoT.

        Introducción a los dispositivos IoT.

        Relacionado con:
        • Tema 1: Introducción al Internet de las Cosas

      • Práctica 2: Configuración y administración de una red IoT

        Configuración y administración de una red IoT

        Relacionado con:
        • Tema 2: Tecnologías de comunicación IoT
        • Tema 3: Protocolos de intercambio de datos en IoT

      • Práctica 3: Gestión y visualización de datos IoT

        Gestión y visualización de datos IoT

        Relacionado con:
        • Tema 4: Gestión de datos masivos en IoT

      • Práctica 4: Despliegue de una red blockchain privada.

        Despliegue de una red blockchain privada.

        Relacionado con:
        • Tema 5: Seguridad y privacidad
        • Tema 6: Blockchain y tecnologías DLT

  6. Actividades Formativas

    Actividad Formativa Metodología Horas Presencialidad
    AF1: Exposición teórica: Exposición de los contenidos teóricos de la asignatura por parte del profesor. También se contemplan las sesiones informativas sobre el desarrollo del trabajo de fin de grado o prácticas externas. 14.0 100.0
    AF2: Seminarios y actividades de aula: Exposición, análisis y debate dentro del contexto de aplicaciones específicas de contenidos teóricos, así como planteamiento y resolución de ejercicios y casos prácticos en el aula, tanto al grupo completo como en grupos reducidos. También se contemplan conferencias, debates y seminarios temáticos. 4.0 100.0
    AF3: Prácticas de laboratorio: Ejercicios y resolución de problemas, aprendizaje orientado a proyectos, estudio de casos, exposición y discusión de trabajos, simulaciones y/o prácticas con ordenadores, generalmente desarrolladas en grupos reducidos. 22.0 100.0
    AF4: Trabajo autónomo del alumno: Estudio y preparación de contenidos teórico-prácticos, trabajo individual consistente en lecturas, búsquedas de información, sistematización de contenidos, elaboración de informes o estudio para la elaboración de casos entre otras actividades. 67.5 0.0
    AF5: Tutorías formativas y resolución de dudas: Asistencia individualizada -tutorías individuales- o en grupo -tutorías colectivas- a los estudiantes por parte del profesor. 2.0 100.0
    AF6: Evaluación: Pruebas individuales, ya sean escritas, orales o con medios informáticos, donde el estudiante demostrará los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos durante las actividades formativas asociadas a la enseñanza de la materia. 3.0 100.0
    Totales 112,50

  7. Horario de la asignatura

    https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2026-27#horarios

  8. Sistemas de Evaluación

    Identificador Denominación del instrumento de evaluación Criterios de Valoración Ponderación
    SE1 Exámenes individuales: Pruebas objetivas, de desarrollo, de respuesta corta, de ejecución de tareas o de escala de actitudes, realizadas por los estudiantes para mostrar los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos ya sea de forma oral, escrita o utilizando un ordenador.

    Este sistema de evaluación consiste en la realización de un examen final de teoría que representa el 40% de la nota de la asignatura.

    Esta parte de teoría debe ser aprobada de forma independiente de la parte práctica para superar la asignatura. Para hacer media con la parte de prácticas habrá que sacar al menos un 5.0 (sobre 10).

    		 40.0
    SE3 Procedimientos de observación del trabajo del estudiante: Registros de participación, de realización de actividades, cumplimiento de plazos, participación en foros, informes de seguimiento del trabajo fin de grado y registros sobre el desarrollo de las prácticas externas. 0.0
    SE4 Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas y posibles resúmenes del estado del arte sobre temas concretos. La opción de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.

    Este sistema de evaluación evalúa la formación práctica adquirida por el alumno. Está formado por dos actividades de evaluación:

    • Prácticas de Laboratorio. Se aplicará un sistema de evaluación continua para valorar el seguimiento del estudiante de las prácticas de laboratorio semanales (ver el programa de formación práctico). El procedimiento de evaluación de esta parte será indicado por el profesor al comienzo del curso académico. Esta actividad de evaluación representa el 50% de la nota de prácticas.
    • Proyecto. Los alumnos deberán entregar un proyecto final consistente en el diseño e implementación de una red IoT. El procedimiento de evaluación de esta parte será indicado por el profesor al comienzo del curso académico. Esta actividad de evaluación representa el 50% de la nota de prácticas.

    La nota de prácticas se calculará como una media ponderada de la calificación obtenida en las Prácticas de Laboratorio (50%) y el Proyecto (50%). La parte de prácticas se considera aprobada si el estudiante obtiene una nota mayor o igual a 5.0 (sobre 10).

    Para superar la asignatura el estudiante debe aprobar la parte de prácticas de forma independiente de la parte de teoría. Por lo tanto, para hacer media con la parte de teoría, el alumno debe sacar al menos un 5.0 (sobre 10).

    La nota de Prácticas de Laboratorio se trata de un mecanismo de evaluación continua y, por tanto, es recuperable (ver apartado de observaciones).

    		 60.0

  9. Fechas de exámenes

    https://www.um.es/web/estudios/grados/ciencia-ingenieria-datos/2026-27#examenes

  10. Resultados del Aprendizaje

    1. Elegir las tecnologías adecuadas para desarrollar, estructurar e instrumentar máquinas, experimentos, procesos y sistemas.
    2. Recopilar datos desde diferentes fuentes.
    3. Examinar y visualizar la conexión entre diferentes fuentes de datos.
    4. Aplicar el estudio sistemático hacia un conocimiento o comprensión más completos de los hechos observables.
    5. Definir requisitos técnicos para permitir la interconexión de redes.
    6. Conocer y aplicar las características, funcionalidades y estructura de las tecnologías del Internet de las cosas y diseñar e implementar aplicaciones basadas en ellas.
    7. Adquirir la capacidad para seleccionar, diseñar, desplegar, integrar y gestionar redes e infraestructuras de la Internet de nueva generación en una organización.

  11. Bibliografía

    Bibliografía complementaria

    • IGUAL, Laura; SEGUÍ, Santi. Introduction to Data Science: A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications. Cham: Springer International Publishing, 2024. ISSN 1863-7310.

  12. Observaciones

    NECESIDADES EDUCATIVAS ESPECIALES

    Aquellos estudiantes con discapacidad o necesidades educativas especiales podrán dirigirse al Servicio de Atención a la Diversidad y Voluntariado (ADYV - https://www.um.es/adyv) para recibir orientación sobre un mejor aprovechamiento de su proceso formativo y, en su caso, la adopción de medidas de equiparación y de mejora para la inclusión, en virtud de la Resolución Rectoral R-358/2016. El tratamiento de la información sobre este alumnado, en cumplimiento con la LOPD, es de estricta confidencialidad.

    EVALUACIÓN

    En el procedimiento de evaluación resultarán de aplicación el artículo 135.1.v) de los Estatutos de la Universidad de Murcia, el artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) y la instrucción SG 18/2026 del secretario general de la Universidad de Murcia que interpreta estas normas, disponible en este enlace: https://sede.um.es/sede/documento/normativa/instruccion-del-secretario-general-sg-18-2026-sobre-la-interpretacion-y-aplicacion-del-art-135-1-v-estatutos-umu/24199.pdf

    Se recuerda asimismo que el artículo 22.1 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) estipula que "el o la estudiante que se valga de conductas fraudulentas, incluida la indebida atribución de identidad o autoría, o esté en posesión de medios o instrumentos que faciliten dichas conductas, obtendrá la calificación de cero en el procedimiento de evaluación y, en su caso, podrá ser objeto de sanción, previa apertura de expediente disciplinario".

    OBSERVACIONES DEL EQUIPO DOCENTE

    RECUPERACIÓN EVALUACIÓN CONTINUA

    En la convocatoria en la que se imparte la docencia de esta asignatura no existe derecho a recuperar la nota de evaluación continua de las Prácticas de Laboratorio, salvo en los casos del art. 8.6 del REVA. En estos casos, la prueba global consistirá en un examen teórico final (40 %), un examen práctico de laboratorio (30%) y la realización de un proyecto (30%).

    La calificación de la evaluación continua de las Prácticas de Laboratorio se conservará en las siguientes convocatorias hasta que la asignatura se vuelva a impartir, salvo que se solicite su recuperación.

    En las convocatorias siguientes a aquella en la que se imparte la docencia, el estudiante podrá solicitar la recuperación de su nota de evaluación continua de Prácticas de Laboratorio. Quienes deseen recuperar su calificación deberán comunicarlo enviando un email al profesor coordinador de la asignatura en los cinco días siguientes a partir de la publicación del llamamiento en el Aula Virtual.

    La calificación de evaluación continua de Prácticas de Laboratorio se recuperará realizando un examen práctico, según las condiciones que se anuncien en la convocatoria del mismo.

    CALIFICACIÓN

    Cada parte, teoría y práctica, se consideran aprobadas si se obtiene una calificación igual o superior a 5.0 en una escala de 0 a 10. La nota final será la media ponderada de la teoría (40%) y las prácticas (60%) en el caso de haber aprobado ambas, o la nota del menor de los suspensos en el caso de haber suspendido alguna de las dos. En cualquier otro caso, será No Presentado (NP).

    La nota que aparecerá en el acta de cada convocatoria responderá al siguiente criterio:

    Para poder superar la asignatura en una determinada convocatoria (I, II o III), el alumno deberá aportar al profesor todas aquellas evidencias necesarias para poder realizar una evaluación global aprobando cada una de ellas por separado.

    Para esta asignatura se entiende por evidencias:

    1. Presentarse físicamente al examen de teoría en la fecha y hora establecidos en el pertinente llamamiento rellenar sus datos, firmar y entregar el examen al profesor
    2. Realizar la entrega de la memoria de todas las prácticas y presentarse a la entrevista de prácticas, cuando sea convocado a ello. El cauce para esta asignatura será entregándolas mediante el aula virtual de la Universidad de Murcia (https://aulavirtual.um.es)

    En este caso y para cada convocatoria:

    • Si el estudiante ha aportado todas las evidencias de evaluación que permitan una calificación global de la asignatura, se consignará en el acta la calificación global que proceda tras aplicarle los criterios de evaluación: Suspenso, Aprobado, Notable, Sobresaliente, Matricula de Honor
    • Si el estudiante ha dejado de aportar TODAS las evidencias de evaluación que permitan una calificación global de la asignatura, se consignará en el acta la calificación de "No Presentado "