Курс за обучение по Основи и граници на IoT: За мениджмън, CXO, VP, инвеститори и предприниматели

Постижените напредък в технологиите и увеличаващото се количество информация променят начина, по който бизнесът се провежда в много индустрии, включително държавата. Темпото на генерирането и цифров архивирането на данни в държавните структури расте поради бързия растеж на мобилните устройства и приложения, умни сензори и устройства, облачни изчислителни решения и порталите за граждани. С увеличаването на цифровата информация, управлението, обработката, съхраняването, сигурността и разпределянето стават по-сложни. Новите инструменти за забележаване, търсене, откриване и анализ помагат на организацията да извлича сведения от неструктурираната й информация. Пазарът на държавата е в точка на преразorks, осъзнавайки, че информацията е стратегически актив, и държавата трябва да защитава, използва и анализира както структурираните, така и неструктурираните данни, за да посрещне по-ефективно мисиите си. Докато държавните ръководители стремят да създадат организации, подкрепени от данни, те подготвят основата за връзките между събитията, хората, процесите и информацията.

Високостойностните държавни решения ще бъдат създадени чрез комбинирането на най-преразorksите технологии:

• Мобилни устройства и приложения
• Облачни услуги
• Технологии за бизнес в социалните мрежи и бизнес-съобщества
• Big Data и анализ

Big Data е едно от интелигентните решения за индустрията и позволява на държавата да взема по-добри решения, действайки на основата на модели, обявени чрез анализ на големи обеми данни — свързани или неразделно, структурирани или неструктурирани.

Но постигането на тези успехи изисква много повече от просто събиране на гигантски количества данни. „Забележаването на тези обеми Big Data изисква високотехнологично програмно и хардърворе, които могат да анализират и извличат полезна информация от огромни и разнородни потоци данни“, написаха Том Калил и Фен Жао от Белия дом — Офис на науката и технологията в публикация в блога на OSTP.

Белият дом предприе крачка за помощ при откриването на тези технологии, като установи Националния инициативен план за разработка и изследвания в областта Big Data през 2012 г. Инициативата включваше над 200 милиона долара за максимизиране на експлозията на Big Data и инструментите, необходими за анализ.

Изпитваните предизвикателства от Big Data са почти толкова смели, колкото обещанията му са поощрващи. Ефективното съхраняване на данни е едно от тези предизвикателства. Както винаги, бюджетите са ограничени, така че държавните агенции трябва да минимизират цената за съхранение на данни по мегабайт и да запазят данните под лесен достъп, така че потребителите могат да ги получават в нужния момент и формат. Резервно копирането на гигантски количества данни увеличава предизвикателството.

Ефективният анализ на данните е друг голям предизвик. Много агенции използват комерсиални инструменти, които им позволяват да премахнат горите от данни, откривайки тенденции, които могат да ги помогнат да работят по-ефективно. (Недавно проведен опит на MeriTalk показа, че федералните ръководители за ИТ мислят, че Big Data може да помага на агенциите да спестят над 500 милиарда долара, като същевременно изпълняват задачи по мисията си.).

Потребността за анализ на данните води и до разработването на специализирани инструменти за Big Data. Например, Групата за компютърни данни и анализа на Националната лаборатория „Ок Ридж“ направила системата си за анализ на данни Piranha налична за други агенции. Системата помогнала на медицините изследователи да открият връзка, която може да предупреди лекарите за аневризми на бедената артерия преди техното появяване. Тя се използва и за повседневни задачи, като преминаването през резюмета за свързване на кандидатите за работни места с управляващите лица.

Insurtech (известен още като цифрово застраховане) се отнася до сближаването на застраховането + новите технологии. В областта на Insurtech „цифровите застрахователи“ прилагат технологични иновации към своите бизнес и оперативни модели, за да намалят разходите, да подобрят изживяването на клиентите и да подобрят гъвкавостта на своите операции.

В това обучение, водено от инструктор, участниците ще придобият разбиране за технологиите, методите и начина на мислене, необходими за осъществяване на дигитална трансформация в техните организации и в индустрията като цяло. Обучението е насочено към мениджъри, които трябва да придобият цялостна представа, да разбият шума и жаргона и да направят първите стъпки в установяването на Insurtech стратегия.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Обсъдете Insurtech и всички негови съставни части интелигентно и систематично
• Идентифицирайте и демистифицирайте ролята на всяка ключова технология в Insurtech.
• Начертайте обща стратегия за прилагане на Insurtech в тяхната организация

Публика

• Застрахователи
• Технолози в застрахователната индустрия
• Застрахователни заинтересовани страни
• Консултанти и бизнес анализатори

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и групови занимания по казуси

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) в България е насочено към IT специалисти и бизнес лидери средно ниво, които искат да разберат потенциала на IoT и едж компютинг за подобряване на ефективността, обработката в реално време и иновациите в различни отрасли.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат принципите на IoT и едж компютинг, както и техната роля в дигиталната трансформация.
• Определят приложенията на IoT и едж компютинг в производството, логистиката и енергетиката.
• Разграничават между архитектурите на едж и облак компютинг, както и сценариите за разпределяне.
• Развиват решения на базата на едж компютинг за прогнозно поддържане и вземане на решения в реално време.

Този курс с инструктор, проведен онлайн или на място, е предназначен за разработчици на средно ниво, системни архитекти и професионалисти от индустрията, които желаят да използват Edge AI за подобряване на IoT приложения с интелигентна обработка и анализ на данни.

Към края на този курс участващите ще могат да:

• Разберат основите на Edge AI и нейното приложение в IoT.
• Настроят и конфигурират среди за Edge AI на IoT устройства.
• Разработват и разпространяват AI модели на периферни устройства за IoT приложения.
• Реализират обработка и вземане на решения в реално време в IoT системи.
• Интегрират Edge AI с различните IoT протоколи и платформи.
• Разгледат етични съображения и най-добри практики в Edge AI за IoT.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към продуктови мениджъри и разработчици, които желаят да използват Edge Computing за децентрализиране на управлението на данни за по-бърза производителност, като използват интелигентни устройства, разположени в изходната мрежа.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните понятия и предимства на Edge Computing.
• Идентифицирайте случаите на употреба и примерите, където Edge Computing може да се приложи.
• Проектирайте и изградете Edge Computing решения за по-бърза обработка на данни и намалени оперативни разходи.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да кандидатстват Federated Learning за оптимизиране на IoT и периферни изчислителни решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите и предимствата на Federated Learning в IoT и edge computing.
• Внедрете Federated Learning модели на IoT устройства за децентрализирана обработка на AI.
• Намалете забавянето и подобрете вземането на решения в реално време в крайни изчислителни среди.
• Справяне с предизвикателствата, свързани с поверителността на данните и мрежовите ограничения в IoT системите.

Интернет на неща (IoT) е възходяща технологична област, която свързва физически обекти и софтуерни приложения безжично за дистанционно събиране на данни и управление. Допълнена реалност (AR) е технология, която подобрява потребителския опит, като смесва виртуални, компютърно генерирани елементи с физическия, реалния свят. AR позволява на бизнесът да предоставят на потребителите реално време и реално святоглед на информацията. Това са две технологии, които се използват все по-често в множество отрасли.

В този курс, воден от инструктор, участниците ще научат основните принципи на IoT и AR и ще прилагат тези знания в операциите и стратегиите на организацията им.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на IoT и AR
• Научат как работят технологиите IoT и AR
• Разберат как технологиите IoT и AR могат да бъдат приложени към стратегията на бизнеса
• Приемат обосновани бизнес решения за IoT и AR

Целева аудитория

• Мениджъри
• Предприемачи

Формат на курса

• Частично лекции, частично дискусии, упражнения и много практика с ръце

Бележка

• За запитане на персонализиран курс за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

В този инструкторски, онлайн обучение в България, участниците ще научат основните принципи на IoT, докато минават през създаването на IoT сензорна система, базирана на Arduino.

До края на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат принципите на IoT, включително IoT компоненти и техники за комуникация.
• Научат как да използват Arduino комуникационни модули, които могат да се използват за различни IoT системи.
• Научат как да използват и програмират мобилно приложение за управление на Arduino.
• Използват Wi-Fi модул, за да свързват Arduino с друго устройство.
• Създават и разгръщат своя собствена IoT Сензорна Система.

За разлика от другите технологии, IoT е по-съставна и охваща почти всяка област на основното инженерство - механика, електроника, фирмвара, междинен софтуер, облак, анализи и мобилни устройства. За всеки от неговите инженерни слоеве има аспекти на икономиката, стандарти, регулации и развиващото се най-ново състояние. Това е за първи път, че се предлага умерен курс, който да обхване всички тези критични аспекти на инженерията IoT.

За производствените специалисти, най-kritичен аспект е да разберат напредъка в областта на промишлената интернет на нещата, който включва предиктивно и профилактическо обслеждане, мониторинг на състоянието на машините, оптимизация на производството, енергийна оптимизация, оптимизация на логистиката и устойчивостта на производствените системи и др.

Резюме

• Напредно обучаващ програма, обхващаща текущото състояние на интернета на нещата в умни фабрики.
• Охватва множество технологични области, за да развие осведоменост за системата IoT и нейните компоненти и как тя може да помогне на менажерски професионалисти в производството.
• Жив демонстрация на модели на приложения IIoT за умни фабрики

Целева аудитория

• Менажери, отговорни за бизнес и оперативните процеси в своите съответни производствени организации и желаещи да разберат как да използват IoT, за да направят системите и процесите им по-ефективни.

Продължителност 3 Дена (8 часа / ден)

Оценките за стойността на пазара на Интернета на нещата или IoT са огромни, тъй като по дефиниция IoT е интегриран и разпространен слой от устройства, сензori и изчислителна мощност, който обхваща целия потребителски, бизнес-до-бизнес и пазар на правителството. Интернетът на нещата ще представлява все по-голям брой свръзки: 1.9 милиарда устройства днес и 9 милиарда до 2018 г. Тогава той ще е приблизително равен на числото на смартфони, умни телевизори, таблети, носими компютри и ПК, взето заедно.

В потребителския сектор много продукти и услуги вече са преминали в IoT, включително куухенските и домашни апарати, паркинги, RFID, светлинна и топлоснабдеваща техника, както и редица приложения от промишлената интернет.

Основните технологии на IoT обаче не са нищо ново, тъй като комуникацията M2M съществувала от самото начало на Интернет. Обаче това, което се променило през последните няколко години, е възникването на рядко държаващи се технологии за беспроводна комуникация, прибавено към подавляващата адаптация на смартфони и таблети във всеки дом. Експлозивният растеж на мобилните устройства доведе до настоящия спрос за IoT.

Промишлената IoT, или IIoT за производството, е широко в употреба от 2014 г. и оттогава се появиха много иновации в областта на IIoT. Този курс ще представи всички важни аспекти на иновациите в областта на промишлената IoT.

Обучението е предназначено за техноложен и бизнес обзор на развиващата се индустрия, така че IoT энтuzиaсти / предприниматели да могат да разберат основите на технологията IoT и бизнеса.

Цел на курса

Основната цел на курса е да представи новоизобретените технически опции, платформи и случаи за приложение на IoT в умни фабрики за производствените сектори.

1. Изучаване на бизнес и технологията на някои обичайни платформи IIoT, като Siemens MindSphere и Azure IoT.
2. Отворени или комерсиални облачни платформи за AWS-IoT приложения, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT облак, както и други по-малки IoT обlacи
3. Отворени или комерсиални електронни платформи за IoT - Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC и др.
4. Проблеми със сигурността и решения за сигурност на IIoT
5. Приложения за мобилни, десктоп или уеб - регистрация, придобиване на данни и контрол –
6. Беспроводни протоколи M2M за IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC : Кога и къде да се използва какво?
7. Основно въведение в всички елементи на IoT - механика, електроника / сензорна платформа, беспроводни и проводни протоколи, интеграция мобилно до електроника, интеграция мобилно до предприятие, анализ на данни и общ контролен план

Internet of Things (IoT) е мрежова инфраструктура, която свързва физически обекти и софтуерни приложения безжично, позволявайки им да комуникират помежду си и да обменят данни чрез мрежови комуникации, облачни изчисления и събиране на данни.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще научат основите на IoT, докато преминават през създаването на IoT сензорна система, използвайки Raspberry Pi.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на IoT, включително IoT компоненти и комуникационни техники
• Научете как да настроите Raspberry Pi специално за IoT приложения
• Изграждане и внедряване на собствена IoT сензорна система

Публика

• Любители
• Хардуерни/софтуерни инженери и техници
• Технически лица във всички индустрии
• Начинаещи разработчици

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

• Raspberry Pi поддържа различни операционни системи и езици за програмиране. Този курс ще използва Linux базиран Raspbian като операционна система и Python като език за програмиране. За да заявите конкретна настройка, моля свържете се с нас, за да уговорим.
• Участниците са отговорни за закупуването на Raspberry Pi хардуера и компонентите.

За последните три години в областта на IoT се набелязват големи промени, главно насочени от Microsoft, Google и Amazon. Те разполагат със значителни инвестиции за развитие на платформи за IoT, които са по-лесни за управление и осигуряват някои периметри на данни. Технологията за краен устройство (IoT edge) е набирала все по-голяма популярност както в изследване, така и при разгъването, като единствено решение за практическия имплементиране на IoT. Технологията 5G също обещава да промени бизнеса на IoT. Всичко това води до безпрецедентно голямо разнообразие от нови области за финансиране на изследвания в IoT.

Масовото прилагане на IoT обаче се развива бавно поради сигурносни притеснения на различни нива. Сигурността на твърдото програмно обеспечение (firmware) и вратите за достъп (gateways) е далеч от оптимална. Един от големите проблеми е разликата между големите производители на IoT, когато става дума за сигурност. Microsoft Azure и Amazon AWS са продвигнали собствените си стандарти за сигурност, докато NIST предлага по-обхватен подход. Моделът на OWASP за 10 нива на IoT сигурност е имал някакво въздействие, но цялостно не успя да набере популярност поради липсата на признаване от големите платформи като Azure или Google.

Вторият голям проблем е сигурността на твърдото програмно обеспечение. Основно, повечето твърди програмни обезпечения все още са уязвими за актуализации дистанционно (OTA) или чрез локален хардуерен порт.

Цел на курса

1. Основни представи за всички технологични стекове, модели на данни и уязвимостите в IoT
2. Разглеждане на нивата на уязвимост във всяка компонента и между компонентите
3. Уязвимости от производители и трети страни устройства
4. Учение за стандарта на NIST за сигурността в IoT

Машина към машина (M2M) се отнася до директна автоматизирана комуникация между свързани в мрежа механични или електронни устройства.

В това водено от инструктор обучение на живо в България участниците ще научат за различните аспекти на NB-IoT (известен също като LTE Cat NB1), докато разработват и внедряват примерно NB-IoT базирано приложение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Идентифицирайте различните компоненти на NB-IoT и как да се съчетаят, за да образуват екосистема.
• Разберете и обяснете функциите за сигурност, вградени в NB-IoT устройства.
• Разработете просто приложение за проследяване на NB-IoT устройства.

В това водено от инструктор обучение на живо в България, участниците ще научат как да увеличат максимално производителността на Nginx, докато настройват, конфигурират, наблюдават и отстраняват Nginx за работа с различни форми на HTTP/TCP трафик. Обхванатите теми включват как да конфигурирате най-важните параметри в Nginx, операционната система и виртуалната машина, за да получите максимална стойност от Nginx.

ThingsBoard е IoT платформа с отворен код, която предлага управление на устройства, събиране на данни, обработка и визуализация за вашето IoT решение.

В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да интегрират ThingsBoard в своите IoT решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте ThingsBoard
• Разберете основите на ThingsBoard характеристиките и архитектурата
• Създавайте IoT приложения с ThingsBoard
• Интегрирайте ThingsBoard с Kafka за маршрутизиране на данни от телеметрични устройства
• Интегрирайте ThingsBoard с Apache Spark за агрегиране на данни от множество устройства

Публика

• Софтуерни инженери
• Хардуерни инженери
• Разработчици

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.