Insurtech: Praktyczne wprowadzenie dla menedżerów - Plan Szkolenia

Postępy w technologiach i rosnąca ilość informacji zmieniają sposób prowadzenia biznesu w wielu branżach, w tym w sektorze rządowym. Stopy generowania danych i cyfrowego archiwizowania przez rządy są na wzroście ze względu na dynamiczny rozwój urządzeń mobilnych i aplikacji, inteligentnych czujników i urządzeń, rozwiązań chmurowych oraz portalów skierowanych do obywateli. Wraz z rozszerzeniem się cyfrowej informacji i jej złożonością, zarządzanie, przetwarzanie, przechowywanie, bezpieczeństwo i likwidacja danych stają się coraz bardziej złożone. Nowe narzędzia do rejestrowania, wyszukiwania, odkrywania i analizy pomagają organizacjom wyciągać wnioski z ich niestrukturyzowanych danych. Rynkowi rządowy jest na przełomie, uświadamiając sobie, że informacja jest strategicznym aktywem, a rząd musi chronić, wykorzystywać i analizować zarówno strukturyzowane, jak i niestrukturyzowane dane, aby skuteczniej służyć i spełniać cele misji. Kiedy liderzy rządowi starają się ewoluować w organizacje oparte na danych, budują fundamenty, które pozwalają korelować zależności między wydarzeniami, ludźmi, procesami i informacjami.

Wysokowartościowe rządowe rozwiązania powstają dzięki integracji najbardziej innowacyjnych technologii:

• Urządzenia i aplikacje mobilne
• Usługi w chmurze
• Technologie i sieci biznesowe oparte na mediach społecznościowych
• Big Data i analiza danych

Big Data to jedno z inteligentnych rozwiązań branżowych, które pozwala rządowi podejmować lepsze decyzje poprzez działania oparte na wzorcach wykrywanych w wyniku analizy dużych objętości danych — zarówno powiązanych, jak i niespowiązanych, strukturyzowanych i niestrukturyzowanych.

Ale osiągnięcie tych celów wymaga znacznie więcej niż tylko gromadzenie ogromnych ilości danych. „Rozumienie tych wielkich objętości Big Data wymaga zaawansowanych narzędzi i technologii, które pozwalają na analizowanie i wyciąganie użytecznej wiedzy z rozległych i różnorodnych strumieni informacji,” pisał Tom Kalil i Fen Zhao z Biura Nauki i Polityki Technologicznej Białego Domu w swoim wpisie na blogu OSTP.

Biały Domek podjął krok, aby pomóc agencjom znaleźć te technologie, ustanawiając w 2012 roku Narodową Inicjatywę Badawczo-Rozwojową Big Data. Inicjatywa obejmowała ponad 200 milionów dolarów na maksymalne wykorzystanie eksplozji Big Data i narzędzi do jej analizy.

Wyzwania, jakie stawia przed nami Big Data, są prawie tak ogromne jak jego obietnice są zachęcające. Skuteczne przechowywanie danych jest jednym z tych wyzwań. Jak zwykle, budżety są ograniczone, więc agencje muszą minimalizować koszt przechowywania danych na megabajt i utrzymywać dostępność danych, aby użytkownicy mogli je otrzymać, gdy tego potrzebują i tak, jak to wymagają. Tworzenie kopii zapasowych ogromnych ilości danych zwiększa trudność.

Skuteczna analiza danych jest kolejnym głównym wyzwaniem. Wiele agencji korzysta z komercyjnych narzędzi, które umożliwiają im przeszukiwanie gór danych, wykrywając trendy, które mogą pomóc w bardziej efektywnym działaniu. (Ostatnie badanie MeriTalk wykazało, że federalni kierownicy IT uważają, że Big Data może pomóc agencjom oszczędzić ponad 500 miliardów dolarów, jednocześnie spełniając cele misji.).

Niestandardowe narzędzia Big Data pozwalają również agencjom na analizowanie swoich danych. Na przykład Grupa Analityki Obliczeniowej Laboratorium Oak Ridge uczyniła swój system analizy danych Piranha dostępny dla innych agencji. System pomógł badaczom medycznym odnaleźć związek, który może ostrzec lekarzy o aneurysmie aortalnym przed wystąpieniem. Jest również wykorzystywany do bardziej rutynowych zadań, takich jak przeszukiwanie CV, aby łączyć kandydatów na stanowiska pracy z menedżerami rekrutacji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla profesjonalistów IT i menedżerów biznesowych na poziomie średnim, którzy chcą zrozumieć potencjał IoT i obliczeń na krawędzi w celu umożliwienia efektywności, przetwarzania w czasie rzeczywistym i innowacji w różnych branżach.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady IoT i obliczeń na krawędzi oraz ich rolę w transformacji cyfrowej.
• Wykryć przypadki użycia IoT i obliczeń na krawędzi w sektorach produkcji, logistyki i energii.
• Rozróżnić architektury i scenariusze wdrożenia obliczeń na krawędzi i w chmurze.
• Wdrożyć rozwiązania obliczeń na krawędzi dla przewidywania konserwacji i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

Szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla developerów średniozaawansowanych, architektów systemów i profesjonalistów branży, którzy chcą wykorzystać Edge AI do wzbogacenia aplikacji IoT o inteligentne możliwości przetwarzania i analizy danych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jej zastosowanie w IoT.
• Zainstalować i skonfigurować środowiska Edge AI dla urządzeń IoT.
• Tworzyć i wdrażać modele AI na urządzeniach Edge dla aplikacji IoT.
• Wdawać się w przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i podejmowanie decyzji w systemach IoT.
• Integrować Edge AI z różnymi protokołami i platformami IoT.
• Rozwiązywać etyczne kwestie i najlepsze praktyki w dziedzinie Edge AI dla IoT.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla menedżerów produktu i programistów, którzy chcą używać Edge Computing do decentralizacji zarządzania danymi w celu zwiększenia wydajności, wykorzystując inteligentne urządzenia znajdujące się w sieci źródłowej.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe pojęcia i zalety Edge Computing.
• Zidentyfikować przypadki użycia i przykłady, w których można zastosować Edge Computing.
• Projektować i budować rozwiązania Edge Computing w celu szybszego przetwarzania danych i obniżenia kosztów operacyjnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować Federated Learning do optymalizacji rozwiązań IoT i przetwarzania brzegowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady i korzyści Federated Learning w IoT i edge computing.
• Wdrożyć modele Federated Learning na urządzeniach IoT w celu zdecentralizowanego przetwarzania AI.
• Zmniejszyć opóźnienia i usprawnić podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w środowiskach przetwarzania brzegowego.
• Podejmowanie wyzwań związanych z prywatnością danych i ograniczeniami sieciowymi w systemach IoT.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora w Polsce uczestnicy poznają podstawy IoT, krok po kroku budując system czujników IoT oparty na Arduino.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady IoT, w tym składniki IoT i techniki komunikacji.
• Nauczą się używać modułów komunikacyjnych Arduino, które można stosować w różnych systemach IoT.
• Nauczą się używać i programować aplikacji mobilnej do sterowania Arduino.
• Używać modułu Wi-Fi do połączenia Arduino z innym urządzeniem.
• Budować i wdrażać własny system czujników IoT.

W przeciwieństwie do innych technologii, IoT jest znacznie bardziej złożony, obejmując niemal każdą gałąź inżynierii - mechaniczną, Electron ics, firmware, Middleware, Cloud, Analytics i Mobile. Dla każdej z warstw inżynieryjnych istnieją aspekty ekonomiczne, standardy, regulacje i ewoluujący stan wiedzy. Po raz pierwszy oferowany jest skromny kurs obejmujący wszystkie te krytyczne aspekty inżynierii IoT.

Podsumowanie

Zaawansowany program szkoleniowy obejmujący aktualny stan wiedzy na temat Internetu rzeczy.

Obejmuje wiele dziedzin technologii, aby rozwinąć świadomość systemu IoT i jego komponentów oraz tego, w jaki sposób może on pomóc firmom i organizacjom.

Demonstracja na żywo modelowych aplikacji IoT w celu zaprezentowania praktycznych wdrożeń IoT w różnych dziedzinach przemysłu, takich jak przemysłowy IoT, inteligentne miasta, handel detaliczny, podróże i transport oraz przypadki użycia związane z podłączonymi urządzeniami i rzeczami.

Grupa docelowa

Menedżerowie odpowiedzialni za procesy biznesowe i operacyjne w swoich organizacjach, którzy chcą wiedzieć, jak wykorzystać IoT, aby zwiększyć wydajność swoich systemów i procesów.

Przedsiębiorcy i inwestorzy, którzy chcą budować nowe przedsięwzięcia i chcą lepiej zrozumieć krajobraz technologii IoT, aby zobaczyć, jak mogą go skutecznie wykorzystać.

Szacunki dotyczące wartości rynkowej Internetu rzeczy lub IoT są ogromne, ponieważ z definicji IoT jest zintegrowaną i rozproszoną warstwą urządzeń, czujników i mocy obliczeniowej, która nakłada się na całe branże konsumenckie, między przedsiębiorstwami i rządowe. IoT będzie odpowiadać za coraz większą liczbę połączeń: 1,9 miliarda urządzeń obecnie i 9 miliardów do 2018 roku. W tym roku liczba ta będzie mniej więcej równa liczbie smartfonów, inteligentnych telewizorów, tabletów, komputerów do noszenia i komputerów PC razem wziętych.

W przestrzeni konsumenckiej wiele produktów i usług przeszło już do IoT, w tym urządzenia kuchenne i domowe, parkingi, RFID, produkty oświetleniowe i grzewcze oraz szereg zastosowań w Internecie przemysłowym.

Jednak technologie leżące u podstaw IoT nie są niczym nowym, ponieważ komunikacja M2M istniała od narodzin Internetu. Jednak to, co zmieniło się w ciągu ostatnich kilku lat, to pojawienie się szeregu niedrogich technologii bezprzewodowych dodanych przez przytłaczającą adaptację smartfonów i tabletów w każdym domu. Gwałtowny rozwój urządzeń mobilnych doprowadził do obecnego zapotrzebowania na IoT.

Ze względu na nieograniczone możliwości w biznesie IoT, duża liczba małych i średnich przedsiębiorców wskoczyła na modę gorączki złota IoT. Również ze względu na pojawienie się elektroniki open source i platformy IoT, koszt rozwoju systemu IoT i dalszego zarządzania jego dużą produkcją jest coraz bardziej przystępny. Istniejący właściciele produktów elektronicznych doświadczają presji, aby zintegrować swoje urządzenie z Internetem lub aplikacją mobilną.

Szkolenie to ma na celu przegląd technologii i biznesu w rozwijającej się branży, aby entuzjaści / przedsiębiorcy IoT mogli zrozumieć podstawy technologii i biznesu IoT.

Cel kursu

Głównym celem kursu jest wprowadzenie nowych opcji technologicznych, platform i studiów przypadków wdrażania IoT w automatyce domowej i miejskiej (inteligentne domy i miasta), Internecie przemysłowym, opiece zdrowotnej, Go vt., Mobile Cellular i innych obszarach.

Podstawowe wprowadzenie wszystkich elementów IoT - platforma mechaniczna, Electronics/sensor, protokoły bezprzewodowe i przewodowe, integracja urządzeń mobilnych z Electronics, integracja urządzeń mobilnych z przedsiębiorstwami, analiza danych i całkowita płaszczyzna kontroli.

Bezprzewodowe protokoły M2M dla IoT - WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: Kiedy i gdzie używać którego z nich?

Aplikacja mobilna / desktopowa / internetowa do rejestracji, gromadzenia danych i kontroli - Dostępna platforma akwizycji danych M2M dla IoT - Xively, Omega i NovoTech itp.

Kwestie bezpieczeństwa i rozwiązania bezpieczeństwa dla IoT

Open source/komercyjna platforma elektroniczna dla IoT-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC itp.

Open source / komercyjna platforma chmurowa dla przedsiębiorstw dla aplikacji AWS-IoT, Azure -IOT, chmura Watson-IOT oprócz innych mniejszych chmur IoT.

Badania nad biznesem i technologią niektórych popularnych urządzeń IoT, takich jak automatyka domowa, czujniki dymu, pojazdy, wojsko, zdrowie w domu itp.

W przeciwieństwie do innych technologii, IoT jest znacznie bardziej złożony i obejmuje prawie każdą gałąź podstawowej Inżynierii - Mechanicznej, Elektronicznej, Firmware, Middleware, Chmury, Analizy i Mobilności. Dla każdej z warstw inżynieryjnych IoT istnieją aspekty ekonomiczne, standardy, przepisy i rozwijające się stan sztuki. To jest pierwszy raz, kiedy oferowana jest skromna kurs, który obejmuje wszystkie te kluczowe aspekty inżynierii IoT.

Dla profesjonalistów przemysłowych najbardziej krytycznym aspektem jest zrozumienie postępów w dziedzinie Przemysłowego Internetu rzeczy, co obejmuje predykcyjne i zapobiegawcze utrzymanie, monitorowanie stanu maszyn, optymalizację produkcji, optymalizację energetyczną, optymalizację łańcucha dostaw i dostępność urządzeń przemysłowych itp.

Podsumowanie

• Zaawansowany program szkoleniowy obejmujący aktualny stan sztuki w dziedzinie Internetu rzeczy w inteligentnych fabrykach.
• Obejmuje wiele dziedzin technologicznych, aby rozwijać świadomość systemów IoT i ich komponentów oraz jak mogą one pomóc profesjonalistom zarządzającym w przemyśle.
• Live demo modelowych aplikacji IIoT dla inteligentnych fabryk

Grupa docelowa

• Menedżerowie odpowiedzialni za procesy biznesowe i operacyjne w swoich organizacjach przemysłowych, którzy chcą wiedzieć, jak wykorzystać IoT do uczynienia ich systemów i procesów bardziej efektywnymi.

Czas trwania 3 Dni (8 godzin / dzień)

Szacunki wartości rynku Internetu rzeczy lub IoT są ogromne, ponieważ IoT jest zdefiniowany jako całkowita warstwa urządzeń, czujników i mocy obliczeniowej nakładająca się na wszystkie gałęzie konsumentów, biznes do biznesu oraz sektora rządowego. IoT będzie odpowiadał za ogromną liczbę połączeń: 1,9 miliarda urządzeń dzisiaj i 9 miliardów do 2018 roku. W tym samym roku, będzie w przybliżeniu równa liczbie smartfonów, telewizorów inteligentnych, tabletów, komputerów noszonych na sobie oraz komputerów osobistych połączonych.

W dziedzinie konsumentów wiele produktów i usług przekroczyło już granice IoT, w tym sprzęt kuchenny i domowy, parking, RFID, oświetlenie i ogrzewanie oraz liczne aplikacje w Przemysłowym Internetie.

Jednak podstawowe technologie IoT nie są nowe, ponieważ komunikacja M2M istniała od powstania Internetu. To, co się zmieniło w ostatnich kilku latach, to pojawienie się licznych tanich technologii bezprzewodowych oraz powszechna adaptacja smartfonów i tabletów w każdym domu. Eksplozywny wzrost urządzeń mobilnych przyczynił się do obecnej popytu na IoT.

Przemysłowy IoT, czyli IIoT dla produkcji, jest szeroko stosowany od 2014 roku i od tego czasu miało miejsce wiele innowacji w dziedzinie IIoT. Kurs ten wprowadzi do wszystkich ważnych aspektów tych innowacji.

To szkolenie ma na celu przegląd technologii i biznesu rozwijającego się przemysłu, aby entuzjaści IoT / przedsiębiorcy mogli zrozumieć podstawy technologii IoT i biznesu.

Cel kursu

Głównym celem kursu jest wprowadzenie do nowych opcji technologicznych, platform i przypadków zastosowania IoT w inteligentnych fabrykach dla sektora przemysłowego.

1. Studia nad biznesem i technologią niektórych powszechnych platform IIoT, takich jak Siemens MindSphere i Azure IoT.
2. Open source / komercyjne chmurowe platformy przedsiębiorstw dla aplikacji AWS-IoT, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT cloud oraz inne mniejsze chmury IoT.
3. Open source / komercyjne elektroniczne platformy dla IoT - Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC itp.
4. Problemy zabezpieczeń i rozwiązania bezpieczeństwa dla IIoT.
5. Aplikacje mobilne / komputerowe / internetowe - do rejestracji, pozyskiwania danych i kontroli –
6. Protokoły M2M bezprzewodowej dla IoT - WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC: kiedy i gdzie używać którego?
7. Podstawowe wprowadzenie do wszystkich elementów IoT - Maszynowy, Elektroniczna / czujnikowa platforma, Protokoły bezprzewodowe i przewodowe, Integracja mobilna z elektroniką, Integracja mobilna z przedsiębiorstwem, Analiza danych i całościowy system kontroli.

Internet of Things (IoT) to infrastruktura sieciowa, która bezprzewodowo łączy obiekty fizyczne i aplikacje, umożliwiając im komunikację między sobą i wymianę danych za pośrednictwem komunikacji sieciowej, przetwarzania w chmurze i przechwytywania danych.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają podstawy IoT, przechodząc przez proces tworzenia systemu czujników IoT przy użyciu Raspberry Pi.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• zrozumieć zasady IoT, w tym komponenty IoT i techniki komunikacji
• dowiedzieć się, jak skonfigurować Raspberry Pi specjalnie dla aplikacji IoT
• Zbudować i wdrożyć własny system czujników IoT.

Odbiorcy

• Hobbyści
• Inżynierowie i technicy sprzętu/oprogramowania
• Osoby techniczne we wszystkich branżach
• Początkujący programiści

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Raspberry Pi obsługuje różne systemy operacyjne i języki programowania. Ten kurs będzie wykorzystywał Linux Raspbian jako system operacyjny i Python jako język programowania. Aby poprosić o konkretną konfigurację, skontaktuj się z nami.
• Uczestnicy są odpowiedzialni za zakup sprzętu i komponentów Raspberry Pi.

W ciągu ostatnich trzech lat inżynieria w dziedzinie IoT przeszła ogromne zmiany, głównie napędzane przez Microsoft, Google i Amazon. Te giganty zainwestowały miliardy dolarów na rozwój platform IoT, które są łatwiejsze do zarządzania i zapewniają pewne obszary bezpieczeństwa danych. Również brzegowy IoT zdobył dużą popularność w badaniach i wdrożeniach jako jedyny praktyczny sposób na implementację IoT. 5G obiecuje również przekształcić biznes IoT. To doprowadziło do niezwykłego rozwoju nowych obszarów finansowania badań w dziedzinie IoT.

Jednakże szeroka adaptacja IoT jest wolna ze względu na problemy z bezpieczeństw na różnych poziomach. Bezpieczeństwo oprogramowania układowego i bramek daleko nie jest idealne. Jednym z głównych problemów jest rozdźwięk między różnymi dużymi producentami IoT w kwestii bezpieczeństwa. Microsoft Azure, Amazon AWS wprowadziły własne standardy bezpieczeństwa. Natomiast NIST proponuje bardziej kompleksowy standard. Model OWASP 10 warstw bezpieczeństwa IoT miał pewien wpływ, ale z powodu braku przyjęcia przez główne platformy IoT, takie jak Azure lub Google, nie zdobył większego uznania.

Drugim dużym obszarem troski jest bezpieczeństwo oprogramowania układowego. Głównie większość oprogramowań układowych nadal jest podatna na aktualizacje, zarówno przez OTA (over the top) lub lokalnie za pomocą portu sprzętowego.

Cel kursu

1. Wprowadzenie do wszystkich stosów technologicznych, modeli danych i podatności IoT
2. Omówienie warstw podatności na każdym poziomie stosu i między nimi
3. Podatność od producentów i urządzeń trzecich stron
4. Nauka o standardach bezpieczeństwa IoT NIST

Internet Rzeczy (IoT - Internet of Things) to koncepcja, w której urządzenia codziennego użytku są połączone ze sobą i z siecią internetową, co umożliwia im zbieranie, wymianę i analizę danych. - Urządzenia IoT mogą być różnorodne: od smartfonów, zegarków, urządzeń medycznych, aż po samochody, urządzenia domowe czy czujniki przemysłowe. - Te urządzenia są połączone za pomocą różnych technologii, takich jak Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, LTE czy sieci komórkowe, co umożliwia im komunikację ze sobą oraz z sieciami internetowymi. - Wyposażone w sensory, urządzenia IoT mogą zbierać dane z otoczenia, np. temperaturę, wilgotność, położenie geograficzne, dane biometryczne itp. - Zebrane dane są przesyłane do chmury lub lokalnych centrów przetwarzania danych, gdzie są analizowane i przetwarzane na użyteczne informacje. - Na podstawie zebranych danych, urządzenia mogą wykonywać zadania automatycznie, np. regulować temperaturę, monitorować stan zdrowia, sterować systemami domowymi itp. - W przemyśle IoT może być wykorzystywane do monitorowania i optymalizacji procesów produkcyjnych, zarządzania zapasami, monitorowania wydajności maszyn itp. - W biznesie IoT może pomagać w dostarczaniu usług, personalizacji doświadczeń klientów, zarządzaniu łańcuchem dostaw itp. - IoT stale ewoluuje, integrując się z sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i nowymi technologiami, co otwiera drzwi do nowych zastosowań i innowacji. Internet Rzeczy zmienia sposób, w jaki łączymy się ze światem, umożliwiając nam monitorowanie, kontrolowanie i optymalizację różnorodnych aspektów naszego życia codziennego, pracy i przemysłu. Jego rozwój przynosi wiele nowych możliwości i wyzwań, szczególnie związanych z bezpieczeństwem, prywatnością i zarządzaniem danymi.

Machine-to-Machine (M2M) odnosi się do bezpośredniej zautomatyzowanej komunikacji między połączonymi w sieć urządzeniami mechanicznymi lub elektronicznymi.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy poznają różne aspekty NB-IoT (znanego również jako LTE Cat NB1) podczas opracowywania i wdrażania przykładowej aplikacji opartej na NB-IoT.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zidentyfikować różne komponenty NB-IoT i sposób, w jaki pasują do siebie, tworząc ekosystem.
• Zrozumieć i wyjaśnić funkcje bezpieczeństwa wbudowane w urządzenia NB-IoT.
• Opracować prostą aplikację do śledzenia urządzeń NB-IoT.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy dowiedzą się, jak zmaksymalizować wydajność Nginx podczas konfigurowania, monitorowania i rozwiązywania problemów Nginx w celu obsługi różnych form ruchu HTTP / TCP. Omawiane tematy obejmują sposób konfigurowania najważniejszych parametrów w Nginx, systemie operacyjnym i maszynie wirtualnej, aby uzyskać maksymalną wartość z Nginx.

ThingsBoard to platforma IoT typu open source, która oferuje zarządzanie urządzeniami, gromadzenie danych, przetwarzanie i wizualizację dla rozwiązania IoT.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować ThingsBoard ze swoimi rozwiązaniami IoT.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować ThingsBoard
• Zrozumieć podstawy funkcji i architektury ThingsBoard
• Tworzyć aplikacje IoT z ThingsBoard
• Zintegrować ThingsBoard z Kafka w celu routingu danych urządzeń telemetrycznych
• Integracja ThingsBoard z Apache Spark w celu agregacji danych z wielu urządzeń

Odbiorcy

• Inżynierowie oprogramowania
• Inżynierowie sprzętu
• Programiści

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.