Internship

Proyecto formativo: 1. OBJETIVOS EDUCATIVOS ESPECÍFICOS ¿ Gestionar responsabilidades y realizar reportes semanales sistemáticos en estructura organizativa técnico-militar ¿ Redactar memorias técnicas validando hipótesis mediante método científico ¿ Desarrollar y mejorar algoritmos de análisis de datos navales operacionales ¿ Crear scripts de análisis basados en reglas sobre datos SQL de buques en operación ¿ Evaluar mejoras de modelos predictivos aplicados a plataformas navales de la Armada ¿ Programar en Python con librerías Scikit-Learn, Pandas, Matplotlib y TensorFlow ¿ Trabajar colaborativamente con analistas en reuniones semanales de coordinación ¿ Procesar datos de sistemas SICP/SMBC de propulsores, DDGGs y equipos auxiliares ¿ Dominar documentación científica usando Mendeley y LaTeX 2. ACTIVIDADES A DESARROLLAR Fase de Inmersión (Semanas 1-2): Formación en Armada, Arsenal de Cartagena y protocolos CESADAR-Central Capacitación en SICP, SMBC: formatos de datos y procesamiento Entrenamiento en SIL-ATAVIA y demostrador MAPRE Fase de Desarrollo (Semanas 3-14): Creación de scripts de análisis para datos SQL Cache 2009 Desarrollo de algoritmos para procesamiento de datos de plataforma naval Implementación de modelos sobre propulsores, DDGGs y equipos auxiliares Automatización de tareas identificadas con analistas Evaluación de mejoras implementadas Briefings semanales lunes y recapitulaciones viernes Validación de hipótesis aplicando método científico Fase de Documentación (Semanas 15-16): Redacción de memoria de experimentación científica Documentación de análisis y automatizaciones Referencias bibliográficas con Mendeley Informe final en LaTeX o MS Word 3. MEDIOS MATERIALES Puesto de trabajo cliente (portátil si necesario) Acceso a SIL-ATAVIA Datos SICP y SMBC Bases de datos SQL Cache 2009 Python con librerías científicas Soporte técnico del equipo CESADAR 4. CRONOGRAMA Duración: 16 semanas (ampliables 12 semanas) Semana 1: Inmersión organizativa y protocolos Semana 2: Formación SICP, SMBC, SIL-ATAVIA, MAPRE Semanas 3-14: Desarrollo modelos con reuniones semanales Semanas 15-16: Memoria técnica Semanas 17-28 (opcionales): Ampliación según interés

Métodos formativos: La metodología integra aprendizaje técnico, desarrollo algorítmico y rigor científico en el Centro de Supervisión y Análisis de Datos de la Armada (CESADAR-Central), creado en 2011 en el Arsenal de Cartagena para supervisar datos diarios de buques de guerra optimizando mantenimiento. El estudiante de último curso de ingeniería UPCT, con formación en análisis numérico y funcional/sistémico, desarrollará algoritmos beneficiando capacidades del CESADAR-Central. La primera semana comprende inmersión institucional en Armada, Arsenal y protocolos CESADAR, estableciendo comprensión del contexto militar-técnico. La segunda semana proporciona formación intensiva en SICP, SMBC (datos de buques, formatos, procesamiento), SIL-ATAVIA y demostrador MAPRE, garantizando dominio técnico necesario. La fase central, semanas 3-14, adopta metodología profesional con ciclos semanales: briefings lunes con equipo CESADAR para planificar y recapitulaciones viernes donde el alumno presenta avances, fomentando comunicación técnica y colaboración. Durante estas semanas, creará scripts de análisis basados en reglas procesando datos SQL Cache 2009 de buques en operación, enfocándose en plataforma naval (propulsores, grupos diésel-generadores, equipos auxiliares), desarrollando modelos predictivos que permitan evaluar mejoras en análisis de datos navales reales. La metodología enfatiza aprendizaje en Python con librerías Scikit-Learn para machine learning, Pandas para manipulación de datos, Matplotlib para visualización y TensorFlow para modelos avanzados, proporcionando herramientas computacionales modernas. El enfoque científico es transversal: el alumno formula hipótesis sobre comportamiento de equipos, diseña experimentos computacionales, analiza resultados críticamente y documenta conclusiones siguiendo método científico, desarrollando rigor intelectual. Se fomenta documentación profesional mediante Mendeley para gestión bibliográfica y LaTeX para documentos científicos, alternando con MS Word según experiencia. Las últimas dos semanas se dedican a memoria técnica comprehensiva siguiendo estructura de experimentación científica con introducción, metodología, resultados, discusión y conclusiones, con referencias correctamente citadas. El proyecto es ampliable 12 semanas para estudiantes que demuestren interés, permitiendo profundizar en análisis específicos. Esta metodología garantiza adquisición de competencias técnicas en desarrollo algorítmico, análisis de datos y programación, desarrollando habilidades profesionales transversales como gestión del tiempo, comunicación efectiva, trabajo multidisciplinar, pensamiento crítico y adaptación a entornos estructurados, preparándolo para inserción laboral técnico-científica mientras contribuye a capacidades operacionales del CESADAR-Central mediante mejoras algorítmicas aplicadas a datos reales de la Armada.

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Proyecto formativo: 1. OBJETIVOS EDUCATIVOS ESPECÍFICOS ¿ Gestionar responsabilidades y realizar reportes semanales sistemáticos en estructura organizativa técnico-militar ¿ Redactar memorias técnicas validando hipótesis mediante método científico ¿ Desarrollar y mejorar algoritmos de análisis de datos navales operacionales ¿ Crear scripts de análisis basados en reglas sobre datos SQL de buques en operación ¿ Evaluar mejoras de modelos predictivos aplicados a plataformas navales de la Armada ¿ Programar en Python con librerías Scikit-Learn, Pandas, Matplotlib y TensorFlow ¿ Trabajar colaborativamente con analistas en reuniones semanales de coordinación ¿ Procesar datos de sistemas SICP/SMBC de propulsores, DDGGs y equipos auxiliares ¿ Dominar documentación científica usando Mendeley y LaTeX 2. ACTIVIDADES A DESARROLLAR Fase de Inmersión (Semanas 1-2): Formación en Armada, Arsenal de Cartagena y protocolos CESADAR-Central Capacitación en SICP, SMBC: formatos de datos y procesamiento Entrenamiento en SIL-ATAVIA y demostrador MAPRE Fase de Desarrollo (Semanas 3-14): Creación de scripts de análisis para datos SQL Cache 2009 Desarrollo de algoritmos para procesamiento de datos de plataforma naval Implementación de modelos sobre propulsores, DDGGs y equipos auxiliares Automatización de tareas identificadas con analistas Evaluación de mejoras implementadas Briefings semanales lunes y recapitulaciones viernes Validación de hipótesis aplicando método científico Fase de Documentación (Semanas 15-16): Redacción de memoria de experimentación científica Documentación de análisis y automatizaciones Referencias bibliográficas con Mendeley Informe final en LaTeX o MS Word 3. MEDIOS MATERIALES Puesto de trabajo cliente (portátil si necesario) Acceso a SIL-ATAVIA Datos SICP y SMBC Bases de datos SQL Cache 2009 Python con librerías científicas Soporte técnico del equipo CESADAR 4. CRONOGRAMA Duración: 16 semanas (ampliables 12 semanas) Semana 1: Inmersión organizativa y protocolos Semana 2: Formación SICP, SMBC, SIL-ATAVIA, MAPRE Semanas 3-14: Desarrollo modelos con reuniones semanales Semanas 15-16: Memoria técnica Semanas 17-28 (opcionales): Ampliación según interés

Métodos formativos: La metodología integra aprendizaje técnico, desarrollo algorítmico y rigor científico en el Centro de Supervisión y Análisis de Datos de la Armada (CESADAR-Central), creado en 2011 en el Arsenal de Cartagena para supervisar datos diarios de buques de guerra optimizando mantenimiento. El estudiante de último curso de ingeniería UPCT, con formación en análisis numérico y funcional/sistémico, desarrollará algoritmos beneficiando capacidades del CESADAR-Central. La primera semana comprende inmersión institucional en Armada, Arsenal y protocolos CESADAR, estableciendo comprensión del contexto militar-técnico. La segunda semana proporciona formación intensiva en SICP, SMBC (datos de buques, formatos, procesamiento), SIL-ATAVIA y demostrador MAPRE, garantizando dominio técnico necesario. La fase central, semanas 3-14, adopta metodología profesional con ciclos semanales: briefings lunes con equipo CESADAR para planificar y recapitulaciones viernes donde el alumno presenta avances, fomentando comunicación técnica y colaboración. Durante estas semanas, creará scripts de análisis basados en reglas procesando datos SQL Cache 2009 de buques en operación, enfocándose en plataforma naval (propulsores, grupos diésel-generadores, equipos auxiliares), desarrollando modelos predictivos que permitan evaluar mejoras en análisis de datos navales reales. La metodología enfatiza aprendizaje en Python con librerías Scikit-Learn para machine learning, Pandas para manipulación de datos, Matplotlib para visualización y TensorFlow para modelos avanzados, proporcionando herramientas computacionales modernas. El enfoque científico es transversal: el alumno formula hipótesis sobre comportamiento de equipos, diseña experimentos computacionales, analiza resultados críticamente y documenta conclusiones siguiendo método científico, desarrollando rigor intelectual. Se fomenta documentación profesional mediante Mendeley para gestión bibliográfica y LaTeX para documentos científicos, alternando con MS Word según experiencia. Las últimas dos semanas se dedican a memoria técnica comprehensiva siguiendo estructura de experimentación científica con introducción, metodología, resultados, discusión y conclusiones, con referencias correctamente citadas. El proyecto es ampliable 12 semanas para estudiantes que demuestren interés, permitiendo profundizar en análisis específicos. Esta metodología garantiza adquisición de competencias técnicas en desarrollo algorítmico, análisis de datos y programación, desarrollando habilidades profesionales transversales como gestión del tiempo, comunicación efectiva, trabajo multidisciplinar, pensamiento crítico y adaptación a entornos estructurados, preparándolo para inserción laboral técnico-científica mientras contribuye a capacidades operacionales del CESADAR-Central mediante mejoras algorítmicas aplicadas a datos reales de la Armada.

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Proyecto formativo: Proyecto Formativo: Frontend Developer en SETENOVA Breve descripción del departamento: El estudiante se integrará en un equipo joven (4 personas, edad media 26 años) que desarrolla proyectos de vanguardia en Smart Cities, IoT, drones, inteligencia artificial, sistemas de defensa y automatización. Desde el primer día participará en proyectos reales con impacto directo, bajo la guía de desarrolladores experimentados. 1. Objetivos educativos específicos - Desarrollar competencias prácticas en frontend moderno con React, NextJS y TypeScript aplicadas a proyectos reales. - Construir interfaces de visualización de datos en tiempo real usando WebSockets y APIs REST con buenas prácticas de rendimiento y accesibilidad. - Integrar aplicaciones web con servicios externos y backends, gestionando estado, routing, autenticación básica y comunicación en tiempo real. - Participar en decisiones de arquitectura frontend (estructura de proyecto, patrones de componentes, gestión de estado, performance) bajo supervisión del equipo senior. - Mejorar habilidades profesionales transversales: trabajo en equipo, documentación técnica, control de versiones y comunicación efectiva. - Asegurar el cumplimiento de principios de inclusión, igualdad de oportunidades, no discriminación y accesibilidad universal en las interfaces desarrolladas. 2. Actividades a desarrollar - Desarrollo de aplicaciones web complejas con React y NextJS (páginas, componentes reutilizables, SSR/SSG cuando proceda, estilos y theming). - Creación de interfaces para visualización de datos en tiempo real (suscripción a WebSockets, actualización de UI, manejo de estados de carga/errores, optimización). - Integración con APIs REST y WebSockets: consumo de endpoints, gestión de tokens si aplica, validación básica de respuestas y manejo de errores. - Participación en proyectos verticales: Smart Cities (paneles de sensores), control de drones (telemetría/controles UI), chatbots IA (interfaces de conversación), siempre en el ámbito frontend. - Colaboración con el equipo senior en tareas de arquitectura frontend: organización de módulos, estrategias de estado, performance budgeting y convenciones de código. - Documentación de componentes y flujos (readme de módulos, decisiones técnicas, notas de accesibilidad) y uso de control de versiones. 3. Medios materiales a disposición del estudiante - Puesto de trabajo en CEEIM Murcia, con asistencia presencial 2-3 días/semana, y acceso a todos los medios necesarios: equipo informático, licencias, programas y herramientas de desarrollo requeridas. - Acceso al stack moderno de frontend (React, NextJS, TypeScript) y a los entornos/proyectos en curso. - Acompañamiento y mentoría de developers con experiencia durante toda la estancia. 4. Cronograma de actividades - Mes 1: Onboarding e introducción al modelo de negocio. Aprendizaje mano a mano del ciclo de un proyecto (planteamiento a ejecución). Primeras tareas guiadas en React/NextJS e integración básica con APIs. - Mes 2: Participación activa en implantación de proyectos (Smart Cities, control de drones, chatbots IA). Desarrollo de funcionalidades de frontend y primeras UIs de datos en tiempo real. - Mes 3: Profundización en desarrollo de aplicaciones web complejas con React/NextJS. Integración estable con APIs REST/WebSockets y mejora de rendimiento y accesibilidad. - Mes 4: Consolidación en proyectos en producción. Responsabilidad creciente en módulos de UI, monitorización básica de la experiencia de usuario y documentación técnica. - Mes 5: Colaboración con el equipo senior en arquitectura frontend: definición de patrones, refactorización dirigida y establecimiento de buenas prácticas en el repositorio. 5. Conocimientos y habilidades a adquirir - Desarrollo frontend moderno con React, NextJS y TypeScript aplicado a casos reales. - Integración con APIs REST y WebSockets; construcción de interfaces de datos en tiempo real. - Principios de accesibilidad, rendimiento y calidad en aplicaciones web. - Trabajo en equipo, control de versiones y documentación técnica orientada a producción. - Experiencia directa en proyectos de Smart Cities, drones e IA, con resultados incorporables al portfolio profesional. Observaciones de cumplimiento normativo - Las actividades se limitan al ámbito formativo y no implican responsabilidades que excedan los cometidos de prácticas. - El proyecto se alinea con los estudios técnicos del estudiante, promoviendo inclusión, igualdad de oportunidades, no discriminación y accesibilidad en las soluciones desarrolladas.

Métodos formativos: Formas de aprendizaje - Observación inicial y participación guiada en el ciclo completo de proyectos (del planteamiento a la ejecución) en el entorno de SETENOVA. - Aprendizaje práctico en el puesto mediante desarrollo incremental de funcionalidades con React, NextJS y TypeScript sobre proyectos reales. - Uso de herramientas del stack de la empresa y lectura de documentación técnica interna de los proyectos. Metodología de acompañamiento y tutorización - Mentoría continua por parte de developers senior: asignación de tareas, aclaración de dudas y acompañamiento técnico. - Revisiones periódicas de código (code reviews) para asegurar calidad, accesibilidad y rendimiento, con feedback accionable. - Reuniones de seguimiento breves para priorizar tareas y revisar progresos, ajustando la carga formativa al ritmo del estudiante. Procedimientos didácticos para desarrollar competencias - Learning by doing con complejidad creciente: desde tareas de UI básicas y consumo de APIs hasta integración en tiempo real y colaboración en arquitectura frontend. - Estudio de casos de proyectos en producción (Smart Cities, drones, chatbots IA) para extraer buenas prácticas de diseño de interfaces y gestión de estado. - Guías internas y convenciones de código para estandarizar patrones de componentes, accesibilidad y performance. - Documentación y trazabilidad de cambios en repositorios, promoviendo lenguaje inclusivo y diseños accesibles. - Evaluación continua basada en la calidad del código, cumplimiento de buenas prácticas, capacidad de integración con APIs y colaboración en equipo, garantizando que el estudiante no asuma responsabilidades fuera del alcance de las prácticas.

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