Premios a los mejores Trabajos Final de Grado en Big Data y Ciberseguridad 2021/22

Primera. Objeto de la convocatoria

La presente convocatoria tiene por objeto la concesión de premios a los mejores de Trabajos Fin de Grado (en adelante TFG) en Ciberseguridad y Big Data del Aula OESIA-UCLM con el objetivo de reconocer la calidad académica y el impacto del tema tratado en aspectos relacionados con Big Data y/o Ciberseguridad

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Segunda. Requisitos

Podrán participar en la presente convocatoria las personas que cumplan los siguientes requisitos
1. Estar matriculados en el curso académico 2021 – 2022 para la elaboración de su TFG en la Universidad de Castilla-La Mancha.
2. Presentar su TFG en la convocatoria ordinaria o extraordinaria del presente curso 2021 – 2022.
3. Que el trabajo sea original e inédito, así como, represente un avance dentro del ámbito del conocimiento al que corresponda.
4. Cada TFG presentado deberá estar dirigido, como mínimo, por un profesor de la Universidad de Castilla-La Mancha.
5. No estar incurso en alguna de las prohibiciones para obtener la condición de beneficiario recogidas en el art. 13 de la Ley 38/2003, de 17 de noviembre, General de Subvenciones. El beneficiario ha de estar al corriente de sus obligaciones legales, tributarias y ante la Seguridad Social.

Tercera. Forma y plazo de presentación de solicitudes de inscripción y de obras, en su caso

1. Las solicitudes de inscripción, cuya presentación se ajustará a lo previsto en el derecho administrativo, se harán conforme al modelo que figura como anexo I de la presente convocatoria y se dirigirán a los directores del Aula OESIA-UCLM.

2. Las solicitudes se presentarán a través del enlace disponible en la página web del aula (https://blog.uclm.es/proyectoaulaoesia/) o por cualquier otro medio recogido en la Ley 39/2015, de 1 de octubre del Procedimiento Administrativo Común de las Administraciones Públicas, entre ellos el registro electrónico de la UCLM.

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3. El plazo de presentación de solicitudes permanecerá abierto desde el 15 de junio de 2022 hasta las 23:59 del 2 de octubre de 2022.

4. Junto a la solicitud se deberá presentar la siguiente documentación:

  1. Formulario de participación con datos personales y descriptivos del TFG
  2. Fotocopia del DNI, pasaporte o NIE.
  3. Certificado académico de notas, incluyendo la calificación obtenida en el TFG durante el curso 2021-2022.
  4. Copia del TFG en formato pdf, en cuya portada debe constar el título del trabajo, el nombre del estudiante y del tutor/es, la titulación cursada por el estudiante y la Escuela/Facultad.
  5. Presentación audiovisual (PowerPoint, Prezi, etc.) empleada para la defensa del trabajo.

Envío de documentación

Toda la documentación anterior escaneada, así como los TFG completos se enviarán en formato digital (PDF) junto a cualquier otro formato de presentación audiovisual (video, PPT, Prezi, etc.) través del siguiente enlace.

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5. La organización podrá rechazar cualquier propuesta que no se ajuste estrictamente a lo establecido en las bases y, cuando proceda, expedirá los correspondientes justificantes de participación a los participantes admitidos, que servirán posteriormente para retirar las obras en caso de no ser premiados.

6. Cualquier gasto que ocasione el envío o retirada de los trabajos correrá por cuenta del participante.

7. Las comunicaciones relacionadas con esta convocatoria se realizarán exclusivamente a través de la cuenta de correo electrónico aportada por el participante

Cuarta. Premios y cuantía.

1. Los premios estarán dotados con las siguientes cantidades:

  • Premio al mejor TFG en Big Data 750€ brutos
  • Premio al mejor TFG en Ciberseguridad 750€ brutos

2. Si para alguno de los dos temas de la convocatoria no se recibieran trabajos, o éstos no cumplieran los requisitos, o no tuvieran suficiente calidad, la organización podrá destinar la ayuda de ese tema para adjudicar otro premio al otro tema.

Quinta. Dotación presupuestaria y fiscalidad.

  1. La presente convocatoria cuenta con un presupuesto máximo de MIL QUINIENTOS EUROS (1.500€) y el premio será financiada con cargo a la aplicación presupuestaria 005430021/541A/480 correspondiente al Aula OESIA-UCLM, existiendo crédito adecuado y suficiente. Ese crédito ha sido debidamente retenido con anterioridad a la fecha en la que se hace pública esta convocatoria.
  2. El premio objeto de este concurso estará sujeto a retención del IRPF (Impuesto sobre la renta de personas físicas) o del IRNR (Impuesto sobre la renta de no residentes) de acuerdo con la normativa vigente en el momento de hacer efectivo el abono.
  3. El resto de las repercusiones que la obtención de los premios tenga en la fiscalidad de las personas premiadas, serán por cuenta de esta, por lo que la Universidad de Castilla-La Mancha queda exonerada de cualquier responsabilidad al respecto.

Sexta. Obligaciones de los premiados.

1. La presentación de la solicitud supone la aceptación de todos los puntos de la presente convocatoria por parte de la persona solicitante. Para los aspectos no contemplados expresamente en ella se aplicará cualquier otra normativa que para esta materia resulte procedente.
2. Los premiados se comprometen a entregar el trabajo (en su caso en formato editable) para su adaptación a otros posibles soportes por parte de la organización.
3. Los trabajos premiados tendrán la obligación de indicar en posteriores publicaciones el siguiente texto, según corresponda: Premio al mejor TFG en Big Data o Ciberseguridad concedido por el Aula OESIA-UCLM el año 2022.
4. Los/as autores/as de las obras o trabajos premiados autorizan a la UCLM a publicar y divulgar su nombre y apellidos por diferentes vías.
5. El incumplimiento de las bases de la convocatoria, así como la ocultación de datos, su alteración o manipulación, podrá ser causa de desestimación y, en su caso, de reintegro de las cantidades percibidas en concepto de premio.

Séptima. Compatibilidad e incompatibilidad de los premios.

Estos premios son compatibles con otros premios recibidos previamente por la misma obra o trabajo, procedentes de cualquier administración o ente público o privado, nacionales, de la Unión Europea o de organismos internacionales.

Octava. Organización.

1. La organización de estos premios corresponde a los directores del Aula OESIA-UCLM, quienes informarán de todo el procedimiento y de sus distintas fases en la página web de https://blog.uclm.es/proyectoaulaoesia/.
2. Se habilita a la organización para resolver cualquier imprevisto sobrevenido no contemplado en estas bases, incluyendo aquellas eventualidades derivadas de las circunstancias sanitarias de cada momento.
3. Cualquier duda o consulta puede dirigirse a:

Nombre del organizador: Aula OESIA-UCLM
Dirección: Escuela Superior de Ingeniería Informática de Albacete
Email: aula.oesia@uclm.es

Novena. Comisión de selección, criterios de valoración, propuesta de adjudicación y resolución.

1. Se constituirán dos comisiones de selección, una para cada uno de los dos temas previstos en la convocatoria, y cada una de ellas estará compuestas por tres miembros, que serán designados por la dirección del Aula OESIA-UCLM y se harán públicos antes de la constitución de las comisiones.
2. Cada una de las comisiones evaluará y seleccionará los proyectos presentados en el tema que le corresponda en función de los siguientes criterios:

  • Adecuación del trabajo a los temas propuestos por el Aula OESIA-UCLM de Big Data y Ciberseguridad (4 puntos).
  • Calidad académica, valorada ésta en aspectos como la profundidad investigadora, la metodología utilizada o la correcta cohesión entre las partes del trabajo, entre otros (3 puntos).
  • Impacto del trabajo sobre los temas del Aula a través de las aportaciones que el TFG haga en dichos aspectos (2 puntos).
  • Calidad de la presentación (1 puntos).

3. A la vista de la propuesta formulada por las Comisiones, el Vicerrector de Estudios, Calidad y Acreditación de la UCLM dictará la correspondiente resolución de adjudicación de los premios. La resolución se publicará en la página web del promotor. Asimismo, la resolución de concesión definitiva se comunicará a la base de datos nacional de subvenciones.
4. Al acto de entrega del premio deben asistir los/as premiados/as. En caso de ser imposible dicha asistencia, por razones justificadas, podrá ser representado por quien estime conveniente.
5. Los premios pueden ser declarados desiertos por las comisiones.
6. Las decisiones de las comisiones será inapelable.
7. Los/as premiados/as autorizan expresamente a la Dirección del Aula a publicar y divulgar sus nombres y apellidos en el momento de hacerse público.
8. Adicionalmente, la proclamación de los/as beneficiarios/as también se hará en el acto de graduación de la Escuela Superior de Ingeniería Informática del presente curso cuyos detalles serán transmitidos a los/as premiados/as de forma personal en el momento oportuno.

Decima. Renuncia, suspensión y revocación del premio.

1. La persona premiada deberá renunciar al mismo cuando deje de cumplir los requisitos que fundamentan la concesión del premio. La renuncia deberá presentarse mediante escrito dirigido a los directores del Aula OESIA-UCLM. El escrito motivará la causa de dicha renuncia y concretará la fecha a partir de la cual dicha causa concurra.
2. Será causa de revocación del premio el incumplimiento de las obligaciones establecidas en la presente convocatoria. En estos casos, la persona premiada deberá reintegrar el premio percibido.
3. En el caso de que el concurso quedase vacante por renuncia, revocación o cualquier otra causa, se otorgaría a la persona suplente que correspondiera en el orden establecido, si lo hubiera y cumpliera las condiciones requeridas.

Undécima. Aplazamiento o suspensión del concurso.

1. En casos de fuerza mayor, el organizador podrá aplazar o suspender el concurso publicándolo en los mismos medios donde se publicó esta convocatoria.

2. En caso de suspensión del concurso, previa solicitud dirigida a la organización, los/as participantes podrán retirar el material presentado, pudiendo recogerlo en un plazo máximo de 30 días en el lugar que se indique desde la fecha de notificación de la suspensión. El material no retirado será destruido.

3. En caso de aplazamiento, será igualmente comunicada a los/as participantes esta incidencia, publicándolo en los mismos medios donde se publicó esta convocatoria. El material presentado podrá ser retirado o dejado en depósito hasta la reanudación del concurso.

Duodécima. Responsabilidad sobre la autoría y contenido de las obras y trabajos presentados.

  1. Los/as participantes en el concurso responderán personalmente de la legítima titularidad y originalidad de la obra o trabajo presentado, así como de la cesión del derecho de la imagen de las personas que aparezcan, garantizando, por la sola participación en este concurso, dicha titularidad, así como el carácter original de la obra o trabajo. En caso de incumplimiento, la persona responsable será única y exclusivamente aquella que haya presentado la obra o trabajo, quedando la organización eximida de cualquier conflicto derivado por la no autoría de las obras o trabajos presentados.
  2. El/la autor/a garantiza que el contenido de la obra o trabajo presentado, ya sea escrito o gráfico, no dará lugar por su publicación a ningún tipo de responsabilidad civil o penal para la UCLM, y que no contiene declaraciones difamatorias, fórmulas, recetas o instrucciones dañosas, violaciones de derechos de autor, de nombres comerciales, de marcas, de patentes o de otras formas de protección de la propiedad industrial, del derecho a la intimidad u otros derechos, y se compromete expresamente a indemnizar a la UCLM o sus licenciatarios de cualesquiera gastos, daños y perjuicios derivados de cualquier incumplimiento de esta garantía o como consecuencia de reclamaciones de terceros en relación con las materias cubiertas por estas estipulaciones y garantías.

Décimo tercera. Derechos de propiedad. Exposición y divulgación de las obras o trabajos premiados por la entidad organizadora.

  1. La autoría de las obras o trabajos premiados corresponderá a los/as legítimos/as autores/as de ellos, en los términos establecidos en las bases de esta convocatoria.
  2. Los/as autores/as de los trabajos ganadores cederán a la UCLM los derechos de explotación, distribución, exhibición, divulgación, reproducción, comunicación pública, etc., y, en general, cualquier derecho legalmente transmisible sin limitación temporal o territorial de los trabajos premiados, pudiéndolos utilizar expresamente la UCLM en spots, página web, redes sociales, medios de comunicación, cartelería, repositorio institucional RUIdeRA de la UCLM, etc. siempre que se haga con una finalidad acorde con los fines de la universidad pública en el ámbito de la educación superior y la investigación y que no sea un fin comercial. Para ello se utilizará el formato del anexo II “Cesión de derechos de contenidos a la Universidad de Castilla-La Mancha”.

Décimo quinta. Recursos.

Contra la presente convocatoria, y contra la resolución de concesión, que agotan la vía administrativa, podrá interponerse recurso contencioso-administrativo ante el Juzgado de lo Contencioso-Administrativo de Ciudad Real, sede del órgano autor del acto, en el plazo de dos meses a contar desde el día siguiente al de su publicación en la página web de la Universidad de Castilla-La Mancha, así como en los tablones oficiales de anuncios de esta Universidad.

No obstante, las personas interesadas podrán optar por interponer contra esta resolución, recurso de reposición en el plazo de un mes, a contar desde el día siguiente al de su publicación, ante el mismo órgano que la dictó, en cuyo caso no cabrá interponer el recurso contencioso-administrativo anteriormente citado en tanto no recaiga resolución expresa o presunta del recurso de reposición, de conformidad con lo establecido en los artículos 123 y 124 de la Ley 39/2015, de 1 de octubre, del Procedimiento Administrativo Común de las Administraciones Públicas.

Premios a los mejores Trabajos Final de Grado en Big Data y Ciberseguridad 2020/21

Primera. Objeto de la convocatoria

La presente convocatoria tiene por objeto la concesión de premios a la realización de Trabajos Fin de Grado (en adelante TFG) cuyo objetivo es reconocer la calidad académica y el impacto del tema tratado sobre las áreas de interés del aula. Todos los trabajos han de versar sobre aspectos relacionados con Big Data y/o Ciberseguridad.

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Segunda. Características y cuantía

Se procederá a la adjudicación de 2 premios por un importe total de MIL QUINIENTOS EUROS (1.500,00€). Los premios serán financiados con cargo a la aplicación presupuestaria 005430021 correspondiente al Aula de Big Data y Ciberseguridad.
Se concederán un premio por cada uno de los temas: Big Data (750€) y Ciberseguridad (750€).
En previsión de que algún tema no cubriese la ayuda ofertada porque no se hayan presentado solicitudes suficientes, se podrá adjudicar para el otro tema las dos existentes.

 Tercera. Requisitos

Los solicitantes deberán cumplir con los siguientes requisitos:
1. Estar matriculados en el curso académico 2020 – 2021 para la elaboración de su TFG en la Universidad de Castilla-La Mancha.
2. Presentar su TFG en la convocatoria ordinaria o extraordinaria del presente curso 2020-2021.
3. Que el trabajo sea original e inédito, así como, representar un avance dentro del ámbito del conocimiento al que corresponda.
4. Cada trabajo presentado deberá estar dirigido, como mínimo, por un profesor universitario.

Cuarta. Solicitudes, documentación y plazos de presentación

Las solicitudes deberán presentarse en el Registro General de cualquiera de los Campus o del Rectorado de la Universidad de Castilla – La Mancha hasta el día 1 de octubre de 2021 e irán dirigidas al Aula de Big Data y Ciberseguridad, Escuela Superior de Ingeniería Informática de Albacete, Edificio Infante Don Juan Manuel, Avda. de España s/n, 02071 Albacete con el asunto: “CONVOCATORIA DE PREMIOS A TRABAJOS FIN DE GRADO CURSO 2020 – 2021 AULA OESíA” y constarán de:

  1. Impreso de solicitud debidamente cumplimentado (Ver ANEXO I).
  2. Copia del justificante de matrícula correspondiente al curso 2020-2021.
  3. Certificado académico de las notas, incluyendo la calificación obtenida en el TFG
  4. Portada impresa del TFG en la que debe constar el título del trabajo, el nombre del estudiante y del tutor/es, la titulación cursada por el estudiante y la Escuela/Facultad.
  5. Resumen en pdf que incluya una explicación sobre la relación del trabajo con uno de los temas indicados en la base primera de esta convocatoria (máximo 220 palabras).
  6. Declaración jurada de no recibir otras ayudas o subvenciones públicas o privadas por el mismo concepto (Ver ANEXO II).

Toda la documentación anterior escaneada, así como los TFG completos se enviarán en formato digital (PDF) junto a cualquier otro formato de presentación audiovisual (video, PPT, Prezi, etc.) a la siguiente dirección electrónica:
aula.oesia@uclm.es
No se admitirá documentación adicional una vez terminado el plazo de admisión de los trabajos.

Descarga el Anexo I

Descarga el Anexo II

COVID – 19

En la base cuarta de la III Convocatoria de Premios a Trabajos Fin de Grado se hace referencia a solicitudes, documentación y plazos; y se hace constar que las solicitudes deben entregarse en el Registro General de cualquier Campus o del Rectorado de la UCLM. Sin embargo, ANTE LA SITUACIÓN EXTRAORDINARIA GENERADA POR EL COVID-19, SE AUTORIZA LA POSIBILIDAD DE ENVÍO DE SOLICITUDES A TRAVÉS DE MS FORMS

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Quinta. Proceso de evaluación

Habrá un comité evaluador, designado por el Aula de Big Data y Ciberseguridad y compuesto por tres miembros, para cada uno de los dos temas del aula. Cada uno de los dos comités evaluará y seleccionará los proyectos presentados en función de los siguientes criterios

  1. Adecuación del trabajo a los temas propuestos por el Aula de Big Data y Ciberseguridad.
  2. Calidad académica, valorada ésta en aspectos como la profundidad investigadora, la metodología utilizada o la correcta cohesión entre las partes del trabajo, entre otros
  3. Impacto del trabajo sobre los temas del Aula a través de las aportaciones que el TFG haga en dichos aspectos.
  4. Se valorará la calidad de la presentación.
  5. Se valorará la nota puesta por el correspondiente tribunal al TFG..

Sexta. Aceptación de las bases

La participación en la presente convocatoria lleva implícita la aceptación íntegra de sus bases y la decisión del Jurado.

Septima. Resolución de concesión

  1. El fallo del Jurado se publicará mediante la resolución de concesión del órgano convocante, se dará a conocer de modo expreso y personal a los beneficiarios y será inapelable. Además,se publicará en las páginas web de la UCLM y del Aula.
  2. Los beneficiarios autorizan expresamente a la Dirección del Aula publicar y divulgar sus nombres y apellidos en el momento de hacerse público.
  3. Adicionalmente, la proclamación de los beneficiarios también se hará en el acto de graduación de la Escuela Superior de Ingeniería Informática del presente curso cuyos detalles serán transmitidos a los premiados de forma personal en el momento oportuno.
  4. El jurado podrá declarar desierto el premio, sin que su decisión requiera motivación expresa alguna.

Premios a los mejores Trabajos Final de Grado en Big Data y Ciberseguridad 2019/2020

La Universidad de Castilla – La Mancha ha dado a conocer el fallo de la II edición de los premios a los mejores Trabajos Final de Grado (TFG) en Ciberseguridad y Big Data, impulsados por el aula OESÍA-UCLM. El Aula Oesía-UCLM se plantea como una forma de colaboración de la UCLM con la compañía tecnológica Grupo Oesía, que tiene como objetivo la realización de actividades de docencia, difusión y transferencia del conocimiento en las áreas de Big Data y Ciberseguridad, para contribuir al fomento del talento joven castellano manchego en el ámbito de la tecnología.

La Universidad de Castilla – La Mancha ha dado a conocer el fallo de la II edición de los premios a los mejores Trabajos Final de Grado (TFG) en Ciberseguridad y Big Data, impulsados por el aula OESÍA-UCLM. El Aula Oesía-UCLM se plantea como una forma de colaboración de la UCLM con la compañía tecnológica Grupo Oesía, que tiene como objetivo la realización de actividades de docencia, difusión y transferencia del conocimiento en las áreas de Big Data y Ciberseguridad, para contribuir al fomento del talento joven castellano manchego en el ámbito de la tecnología.
El Grupo Oesía, de capital 100% español y privado, es uno de los grandes impulsores globales de la innovación gracias a su conocimiento y trabajo puntero tanto en Consultoría y Servicios Avanzados TIC en Big Data, I-Cloud, Ciberseguridad, Smart Cities o Salud digital. A Grupo Oesía pertenece Tecnobit, empresa puntera en el área de ingeniería a nivel mundial y que se encuentra situada en Valdepeñas, todo un referente en productos de Ingeniería avanzada en los sectores de Aeroespacial, Seguridad y Defensa desde hace más de 40 años.
En esta II edición los premios han recaído en dos alumnos de la Escuela Superior en Ingeniería Informática (ESII) de Albacete.
Debido a las especiales medidas de prevención vigentes en la región los galardones han sido entregados en un acto sencillo de muy reducida presencia en la sede de la Universidad de Castilla – La Mancha.

Premio al mejor TFG en Ciberseguridad

El premio al mejor TFG en Ciberseguridad ha sido otorgado a Jesús Gregorio Martínez de los Reyes por su TFG titulado “Seguridad en IoT con honeypots” bajo la supervisión del profesor José Luis Martínez Martínez y el investigador Javier Carrillo Mondejar. Dicho TFG tiene como objetivo analizar el mundo del Internet de las Cosas (IoT) desde la perspectiva de los honeypots. En un mundo en el que cada dispositivo de nuestro entorno, desde nuestro reloj hasta el frigorífico, está conectado a la red, la ciberseguridad se convierte en un elemento esencial. En este TFG se analiza la utilización de honeypots, recursos que actúan como señuelos en la red imitando el comportamiento de dispositivos IoT para que los atacantes lancen ataques contra ellos, mientras el honeypot recopila información sobre ellos. Se permite así identificar el modus operandi de los atacantes, el comportamiento de los mineros de criptomonedas, analizar el ransomware que intentan instalarse en los dispositivos, etc.

Premio al mejor TFG en BigData

El premio al mejor TFG en Ciberseguridad ha sido otorgado a Jesús Gregorio Martínez de los Reyes por su TFG titulado “Seguridad en IoT con honeypots” bajo la supervisión del profesor José Luis Martínez Martínez y el investigador Javier Carrillo Mondejar. Dicho TFG tiene como objetivo analizar el mundo del Internet de las Cosas (IoT) desde la perspectiva de los honeypots. En un mundo en el que cada dispositivo de nuestro entorno, desde nuestro reloj hasta el frigorífico, está conectado a la red, la ciberseguridad se convierte en un elemento esencial. En este TFG se analiza la utilización de honeypots, recursos que actúan como señuelos en la red imitando el comportamiento de dispositivos IoT para que los atacantes lancen ataques contra ellos, mientras el honeypot recopila información sobre ellos. Se permite así identificar el modus operandi de los atacantes, el comportamiento de los mineros de criptomonedas, analizar el ransomware que intentan instalarse en los dispositivos, etc.

XIV Olimpiada Informática

El Aula OESIA-UCLM patrocina la XIV edición de la Olimpiada Informática de Castilla-La Mancha.

La Escuela Superior de Ingeniería Informática de Ciudad Real y la Escuela Superior de Informática de Albacete; de la Universidad de Castilla-La Mancha organizan la XIV Olimpiada de Informática de Castilla-La Mancha.

El objetivo de este certamen es promocionar y fomentar la Informática entre los estudiantes de Enseñanza Secundaria de Castilla-La Mancha. Así pues, podrá participar en esta competición cualquier alumno matriculado en cualquier Centro de Enseñanza Secundaria de Castilla-La Mancha.

Más info

Tecnobit Grupo Oesía, desarrollo de sistemas avanzados en Castilla la Mancha

Dónde: Escuela Superior de Ingeniería Informática, Salón de actos

Cuando: 26/2/2020 – 11:30 – 13:00

Descripción

El objetivo de esta charla es que los asistentes conozcan el entorno de los proyectos de desarrollo de Software Empotrado en Sistemas de Defensa. Además, mostraremos como es el día a día de una empresa como Tecnobit, la forma de trabajo en un proyecto, su ciclo de vida, la organización del equipo, herramientas, lenguajes, tecnologías y normativas aplicables de calidad.

Jesús Megía Vega

Ingeniero Software en Tecnobit Grupo Oesía

Ingeniero Software en Tecnobit Grupo Oesía en el ámbito de Seguridad y Cifra. Con más de 20 años de experiencia en el mundo del desarrollo software, Jesús ha participado en numerosos proyectos punteros de la compañía, implementando procesos de desarrollo en línea con los estándares ISO/IEC 12207 y certificaciones NATO-AQAP 2210, DO-178B/C, entre otros. Además, ha coordinado y liderado equipos de desarrollo, estando a su vez muy involucrado en iniciativas relacionadas con la universidad, impartiendo charlas magistrales en diferentes centros. LinkedIn

Women in Data Science – Albacete (WiDS – Albacete)

El evento anual Global Women in Data Science (WiDS) Conference está organizado por la Universidad de Standford, al que se suman unas 150 o más localizaciones distribuidas por todo el mundo. Asistentes de todos los géneros son bienvenidos en los eventos regionales, donde se mostrará el trabajo de mujeres relevantes en el ámbito de la ciencia de datos.

Este año 2020 WiDS-Albacete se incorpora como un WiDS regional event, asociado a la conferencia global WiDS. El #AulaOESIA-UCLM es uno de los patrocinadores de este evento en el que además de dos charlas, impartidas por dos mujeres relevantes en el ámbito profesional y de la investigación, se ofrecen paneles para mostrar usos de la ciencia de datos aplicados a diferentes dominios, como son el educativo, el biomédico o la robótica social.

Más información en: https://eventos.uclm.es/43516/detail/women-in-data-science-albacete-wids-albacete.html

Premios a los mejores Trabajos Final de Grado en Big Data y Ciberseguridad 2018/19

El pasado viernes 18 de octubre se entregaron los premios a los mejores Trabajos Fin de Grado en Big Data y Ciberseguridad del Aula Oesía -UCLM de la Escuela Superior de Ingeniería Informática. La creación del Aula Oesía-UCLM de Big Data y Ciberseguridad se plantea como una forma de colaboración de la UCLM con Grupo Oesía que tiene como objeto la realización de actividades de docencia, difusión y transferencia del conocimiento en las áreas de Big Data y Ciberseguridad. Las áreas de Big Data y Ciberseguridad son de gran interés no sólo para ámbas instituciones sino también para el entorno económico y social, contribuyendo con la innovación a construir una sociedad mejor, más justas y más segura. En esta primera edición se otorgan los premios a los mejores TFGs defendidos durante el curso académico 2018-209 cuyas temáticas están relacionadas con ciberseguridad y big data. Dichos premios están valorados en 750 euros, cada uno. La entrega de premio corrió a cargo de D. Tomás Martínez, Director Territorial de la sede de Valdepeñas del grupo Oesía, en el acto de graduación de la Escuela Superior de Ingeniería Informática.

Premio al mejor TFG en Ciberseguridad

El premio al mejor TFG en ciberseguridad fue para Eduardo Coloma González. El trabajo se centra en el despliegue de una topología Internet of Thing (IoT) formada por sensores, actuadores, raspberry que simulan un escenario real para su análisis de seguridad. El objetivo del TFG es poder detectar y corregir las vulnerabilidades que afectan a esta tecnología. Con la infraestructura propuesta, se podrán capturar las comunicaciones de dispositivos IoT, impedir su correcta comunicación o incluso falsificar los datos que se transmiten por la red. Dado que para aprender a defenderse ante fallos de seguridad primeramente han de identificarse cuales son las vulnerabilidades existentes en una tecnología, este TFG supone una ayuda para la protección de sistemas.

Premio al mejor TFG en BigData

El premio al mejor TFG en Big data recayó en Bernardo Martínez Parras. Este TFG se ha centrado en el análisis de la información recopilada en una red social (Yelp) con respecto a la actividad de cerca de 175.000 restaurantes. Mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático, el alumno ha elaborado un modelo a partir de cerca de siete millones de comentarios de los usuarios. Éste ha permitido identificar áreas concretas de interés así como establecer relaciones entre éstas, las valoraciones, y los tipos de negocio.