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<head>
<title>Master en Data Science</title>
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<meta name="keywords" content="Master,Data,Science,CSIC,UIMP,UC" />
<meta name="description" content="Master en Data Science impartido por el CSIC, UIMP y UC" />
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<a href="tfm.html">Ofertas TFM</a>
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<a href="contacto.html">Contacto</a>
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<div class="title"><h1>Ofertas TFM</h1></div>
<div class="pagenation"> <a href="index.html">Inicio</a> <i>/</i> <a href="#">Páginas</a> <i>/</i> Ofertas TFM</div>
</div>
</div>
<div class="clearfix"></div>
<div class="container">
<div class="content_fullwidth">
<p><h2><center>Ofertas TFM</center></h2></p>
<p align="center">En este apartado podrá encontrar los posibles Trabajos Fin de Master que se han ofertado.<br/><br/>
Si desea algún TFM para este curso puede enviarnos un mail a:
<a href="mailto:[email protected]" target="blank"><i class="fa fa-envelope"></i> info-masterdatascience (at) listas.csic.es </a>
<br/><br/>
Si desea ofertar un nuevo TFM (empresa o profesor) puede rellenar el siguiente documento:
<a href="Propuesta_Trabajos_Fin_de_Master-Interuniversitario.odt">(odt)</a> <a href="Propuesta_Trabajos_Fin_de_Master-Interuniversitario.docx">(docx)</a>
<br/><br/>
</div>
<div class="content_fullwidth">
<div class="accrodation">
<p><b>Ofertas TFM 2018-2019</b></p>
<br/>
<p>- - -</p>
</div>
<br/>
<div class="accrodation">
<p><b>Ofertas TFM 2017-2018</b></p>
<br/>
<!-- section 1 -->
<span class="acc-trigger active"><a href="#">1.- Evaluación y despliegue de tecnologías BigData mediante una arquitectura lambda sobre un IDS (ASIGNADO)</a></span>
<div class="acc-container">
<div class="content">
El objetivo de este Trabajo de Fin de Máster consiste en evaluar distintas tecnologías de BigData enfocadas a streaming y procesado de datos para, posteriormente, desplegar las soluciones elegidas sobre el IDS (Intrusion Detection System) del IFCA (Instituto de Física de Cantabria).
<br/><br/>
En líneas generales, se analizarán y evaluarán las posibles tecnologías existentes de streaming de datos (Apache Kafka) y de procesado, tanto por lotes (Apache Spark), como mediante streaming (Apache Flink). Las soluciones elegidas se desplegarán mediante una arquitectura lambda con el actual IDS desplegado en el IFCA, Snort.
<br/><br/>
Este trabajo implica conocer distintas tecnologías de streaming, procesado y transmisión de datos de BigData, así como la arquitectura de detección de intrusos instalada en el IFCA.
</div>
</div>
<!-- section 2 -->
<span class="acc-trigger"><a href="#">2.- Clasificacion de imagenes de especies de plancton utilizando Deep Learning (ASIGNADO)</a></span>
<div class="acc-container">
<div class="content">
Proyecto cuyo objetivo se centra en la clasificacion de imagenes de distintas especies de plancton. Para su realizacion se utilizaran algoritmos de aprendizaje atomatico y mas concretamente tecnicas avanzadas de Deep Learning. Tambien se hara uso de tecnologia relacionada con bases de datos no relacionales, como es MongoDB
</div>
</div>
<!-- section 3 -->
<span class="acc-trigger"><a href="#">3.- Análisis de perturbaciones en Fibra Óptica con técnicas de Machine Learning (ASIGNADO)</a></span>
<div class="acc-container">
<div class="content">
Se estudia la aplicación de técnicas de machine learning con el objeto de analizar e identificar perturbaciones que afecten a la transmisión de luz en fibra óptica. Para el estudio se usan datos recogidos de fibras ópticas con diferentes características y/o perturbaciones reales, proporcionados por el Grupo de Ingeniería Fotónica (GIF)
</div>
</div>
<!-- section 4 -->
<span class="acc-trigger"><a href="#">4.- Log clustering tool (ASIGNADO)</a></span>
<div class="acc-container">
<div class="content">
En la actualidad, la cantidad de información generada por los sitemas IT y de comunicaciones sigue en clara expansión, haciendo aún más difícil, si cabe, su gestión y monitorización. Existen en el mercado diversas herramientas para la correlación de alertas, que facilitan y ayudan a los operadores a supervisar los sistemas; no obstante, el problema de resumir y sintetizar la actividad de los sistemas, mediante la extracción de patrones, no ha sido tan ampliamente implementado a nuestro entender.
<br/><br/>
Es por ello que este proyecto investigará diversos algoritmos, que permitan mediante su combinación, obtener un extracto fiable de la actividad diaria de un sistema IT (CPD). Los resultados deberán ser explotados mediante una interfact gráfica de usuario.
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="content_fullwidth">
<p align="center">Si desea algún TFM de la lista para este curso puede enviarnos un mail a:
<a href="mailto:[email protected]" target="blank"><i class="fa fa-envelope"></i> info-masterdatascience (at) listas.csic.es </a>
</p>
<br/><br/>
</div>
<!-- <div class="content_fullwidth"> -->
<!-- <p><h2><center>DE ACUERDO, ¿COMO ME MATRICULO?</center></h2></p> -->
<!-- <p> Al ser un máster muy especializado sólo hay un máximo de 25 plazas. Hay que hacer una preinscripción, que puedes realizar tanto en la Secretaria de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Cantabria, rellenando un formulario impreso, como on-line a través de la plataforma de la UIMP:</p> -->
<!-- <br/> -->
<!-- <p align="center"><b><font color="red">El plazo de preinscripción está abierto hasta el 18 de Septiembre, pero no lo dejes para el último día!</font></b></p> -->
<!-- <br/><br/> -->
<!-- <p align="center"><a href="preinscripcion.html" class="readmore_but13"> Preinscribase desde aqui <i class="fa fa-arrow-circle-right"></i></a></p> -->
<!-- </div> -->
</div>
<div class="clearfix margin_top4"></div>
<div class="footer1">
<div class="container">
<div class="one_fourth">
<ul class="faddress">
<p align="center"><img src="images/logo_3.png" alt="" /></p>
<p align="center">Master en Data Science</p>
</ul>
</div><!-- end address -->
<div class="one_fourth">
<div class="ftags">
<br/><br/>
<p align="center"><a href="http://www.csic.es" target="blank"> <img src="images/csic.jpg" title ="csic" alt="csic" /></a><br/>Consejo Superior<br/>Investigaciones Científicas</p>
</div>
</div>
<div class="one_fourth">
<div class="twitter_feed">
<br/><br/>
<p align="center"><a href="http://www.uimp.es" target="blank"> <img src="images/uimp.jpg" title ="uimp" alt="uimp" /></a><br/>Universidad Internacional<br/>Menéndez Pelayo</p>
</div>
</div>
<div class="one_fourth last">
<br/><br/>
<p align="center"><a href="http://www.unican.es" target="blank"> <img src="images/uc.jpg" title ="uc" alt="uc" /></a><br/>Universidad de Cantabria</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="clearfix"></div>
<div class="copyright_info">
<div class="container">
<div class="one_half">
<!-- <i class="fa fa-pencil"></i> <a class="nav-link " href="preinscripcion.html">Preinscripcion</a> -->
<!-- | -->
<i class="fa fa-comment"></i> <a class="nav-link " href="faq.html">Preguntas Frecuentes</a>
|
<i class="fa fa-envelope"></i> <a class="nav-link " href="contacto.html">Contacto</a>
</div>
<div class="one_half last">
<ul class="footer_social_links">
Copyright © 2017 | Todos los derechos reservados.
</ul>
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<a href="#" class="scrollup">Scroll</a>
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