Introduction to IoT Using Arduino Képzés

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan kell programozni a Arduino-t fejlett technikák segítségével, miközben egy egyszerű szenzoros riasztórendszer létrehozásán lépnek keresztül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Arduino működését.
• Mélyre ásson a Arduino fő összetevőiben és funkcióiban.
• Programozza be a Arduino-t a Arduino IDE használata nélkül.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják, hogyan programozzák a Arduino-t valós használatra, például lámpák, motorok és mozgásérzékelők vezérlésére. Ez a kurzus valódi hardverkomponensek használatát feltételezi élő laborkörnyezetben (nem szoftverszimulált hardver).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Programozza be a Arduino-t a lámpák, motorok és egyéb eszközök vezérléséhez.
• Ismerje meg az Arduino architektúráját, beleértve a kiegészítő eszközök bemeneteit és csatlakozóit.
• Adjon hozzá harmadik féltől származó összetevőket, például LCD-ket, gyorsulásmérőket, giroszkópokat és GPS-követőket, hogy kibővítse az Arduino funkcióit.
• Ismerje meg a programozási nyelvek különféle lehetőségeit, a C-től a fogd és vidd nyelvekig.
• A Arduino tesztelése, hibakeresése és üzembe helyezése valós problémák megoldásához.

A technológiák fejlődése és a növekvő információmennyiség számos iparágban, köztük a kormányzatban is megváltoztatja az üzletvitelt. GoAz állami adatgenerálás és a digitális archiválás aránya növekszik a mobileszközök és alkalmazások, az intelligens érzékelők és eszközök, a felhőalapú számítástechnikai megoldások és a polgároknak szánt portálok gyors növekedése miatt. A digitális információk bővülésével és összetettebbé válásával az információkezelés, feldolgozás, tárolás, biztonság és selejtezés is egyre összetettebbé válik. Az új rögzítési, keresési, felfedezési és elemzési eszközök segítségével a szervezetek betekintést nyerhetnek strukturálatlan adataikból. A kormányzati piac egy fordulóponthoz ért, felismerve, hogy az információ stratégiai eszköz, és a kormányzatnak meg kell védenie, ki kell használnia és elemeznie kell a strukturált és a strukturálatlan információkat is, hogy jobban szolgálja és megfeleljen a küldetés követelményeinek. Miközben a kormányzati vezetők arra törekednek, hogy adatvezérelt szervezeteket fejlesszenek ki, hogy sikeresen teljesítsék küldetésüket, lefektetik az alapot az események, személyek, folyamatok és információk közötti függőségek korrelációjához.

Nagy értékű kormányzati megoldások születnek a legrombolóbb technológiák halmazából:

Mobileszközök és alkalmazások Felhőszolgáltatások Társadalmi üzleti technológiák és hálózatépítés Big Data és elemzés

Az IDC előrejelzése szerint 2020-ra az IT-ipar eléri az 5 billió dollárt, ami körülbelül 1,7 billió dollárral nagyobb a jelenleginél, és az iparág növekedésének 80%-át ezek a 3. platformtechnológiák hajtják majd. Hosszú távon ezek a technológiák kulcsfontosságú eszközök lesznek a megnövekedett digitális információk összetettségének kezelésében. A Big Data az egyik intelligens iparági megoldás, és lehetővé teszi a kormányzat számára, hogy jobb döntéseket hozzon azáltal, hogy a nagy mennyiségű – kapcsolódó és független, strukturált és strukturálatlan – adatelemzés során feltárt minták alapján fellép.

De ezeknek a bravúroknak a megvalósítása sokkal többre van szükség, mint egyszerűen hatalmas mennyiségű adat felhalmozása. „E Big Data-mennyiségek értelmezéséhez olyan élvonalbeli eszközökre és technológiákra van szükség, amelyek képesek elemezni és hasznos ismereteket kinyerni a hatalmas és sokrétű információáramokból” – mondta Tom Kalil és Fen Zhao, a Fehér Ház Tudományos és Technológiai Politikai Hivatalának munkatársa az OSTP Blogon írt bejegyzésében.

A Fehér Ház tett egy lépést afelé, hogy segítsen az ügynökségeknek megtalálni ezeket a technológiákat, amikor 2012-ben létrehozta a Nemzeti Big Data Kutatási és Fejlesztési Kezdeményezést. A kezdeményezés több mint 200 millió dollárt tartalmazott a Big Data robbanásából és az ahhoz szükséges eszközökből. elemezze azt.

A Big Data által jelentett kihívások majdnem olyan ijesztőek, mint amennyire az ígérete biztató. Az adatok hatékony tárolása az egyik ilyen kihívás. Mint mindig, a költségvetések szűkösek, ezért az ügynökségeknek minimálisra kell csökkenteniük a tárhely megabájtonkénti árát, és könnyű hozzáférést kell biztosítaniuk az adatokhoz, hogy a felhasználók akkor kaphassák meg, amikor és ahogyan szükségük van rá. A hatalmas mennyiségű adat biztonsági mentése fokozza a kihívást.

Az adatok hatékony elemzése egy másik nagy kihívás. Sok ügynökség alkalmaz olyan kereskedelmi eszközöket, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy átvizsgálják az adatok hegyeit, és felfedezzék azokat a trendeket, amelyek elősegíthetik a hatékonyabb működést. (A MeriTalk legutóbbi tanulmánya szerint a szövetségi informatikai vezetők úgy gondolják, Big Data segíthet az ügynökségeknek több mint 500 milliárd dolláros megtakarításban, miközben teljesíti a küldetés céljait.).

Az egyedi fejlesztésű Big Data eszközök is lehetővé teszik az ügynökségek számára, hogy foglalkozzanak adataik elemzésével. Például az Oak Ridge National Laboratory Computational Data Analytics Group más ügynökségek számára is elérhetővé tette Piranha adatelemző rendszerét. A rendszer segített az orvoskutatóknak olyan kapcsolatot találni, amely figyelmeztetheti az orvosokat az aorta aneurizmáira, mielőtt azok fellépnének. A hétköznapibb feladatokhoz is használják, például az önéletrajzok áttanulmányozására, hogy összekapcsolják a jelölteket a munkaerő-felvételi vezetőkkel.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan építsenek robotot Arduino hardver és Arduino (C/C++) nyelv használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Olyan robotrendszer felépítése és üzemeltetése, amely szoftver- és hardverelemeket is tartalmaz
• Ismerje meg a robottechnológiában használt kulcsfogalmakat
• Szerelje össze a motorokat, érzékelőket és mikrokontrollereket egy működő robotba
• Tervezze meg egy robot mechanikai szerkezetét

Közönség

• Fejlesztők
• Mérnökök
• Hobbisták

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Jegyzet

• A hardverkészleteket az oktató határozza meg a képzés előtt, de nagyjából a következő összetevőket tartalmazzák:

• Arduino tábla
• Motorvezérlő
• Távolságérzékelő
• Bluetooth slave
• Prototípus tábla és kábelek
• USB kábel
• Járműkészlet

• A résztvevőknek saját hardvert kell vásárolniuk.
• Ha szeretné személyre szabni ezt a képzést, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

Insurtech (más néven Digital Insurance) a biztosítás + új technológiák konvergenciájára utal. A Insurtech „digitális biztosítók” területén technológiai innovációkat alkalmaznak üzleti és működési modelljeikben a költségek csökkentése, az ügyfélélmény javítása és a működésük agilitásának fokozása érdekében.

Ezen az oktató által vezetett képzésen a résztvevők megismerik azokat a technológiákat, módszereket és gondolkodásmódot, amelyek szükségesek ahhoz, hogy szervezeteiken és általában az iparágon belüli digitális átalakulás valósuljon meg. A tréning azoknak a menedzsereknek szól, akiknek meg kell érteniük egy átfogó képet, le kell oszlatniuk a hype-ot és a szakzsargont, és meg kell tenniük az első lépéseket a Insurtech stratégia kialakításában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Intelligens és szisztematikus megvitatása a Insurtech-ról és annak minden összetevőjéről
• Azonosítsa és fejtse ki a Insurtech kulcsfontosságú technológiáinak szerepét.
• Készítsen általános stratégiát a Insurtech megvalósításához a szervezetükön belül

Közönség

• Biztosítók
• Technológusok a biztosítási ágazatban
• A biztosításban érdekelt felek
• Tanácsadók és üzleti elemzők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részbeszélgetés, gyakorlatok és esettanulmány csoportos tevékenységek

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű informatikai szakembereknek és üzleti vezetőknek szól, akik szeretnék megérteni az IoT-ben és az élvonalbeli számítástechnikában rejlő lehetőségeket a hatékonyság, a valós idejű feldolgozás és az innováció érdekében. különféle iparágak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az IoT és a szélső számítástechnika alapelveit és szerepüket a digitális átalakulásban.
• Határozza meg az IoT és az éles számítástechnika használati eseteit a gyártási, logisztikai és energiaágazatban.
• Tegyen különbséget a perem- és felhőalapú számítástechnikai architektúrák és telepítési forgatókönyvek között.
• Végezzen élvonalbeli számítástechnikai megoldásokat a prediktív karbantartáshoz és a valós idejű döntéshozatalhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek, rendszerépítészeknek és iparági szakembereknek szól, akik az Edge AI-t szeretnék kihasználni az IoT-alkalmazások intelligens adatfeldolgozási és elemzési képességekkel való bővítésében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Edge AI alapjait és alkalmazását az IoT-ben.
• Állítsa be és konfigurálja az Edge AI-környezeteket az IoT-eszközökhöz.
• AI-modellek fejlesztése és üzembe helyezése az IoT-alkalmazások szélső eszközein.
• Valós idejű adatfeldolgozás és döntéshozatal megvalósítása az IoT-rendszerekben.
• Integrálja az Edge AI-t különféle IoT-protokollokkal és platformokkal.
• Tekintse meg az Edge AI for IoT etikai szempontjait és bevált gyakorlatait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a termékmenedzsereknek és fejlesztőknek szól, akik a Edge Computing segítségével szeretnék decentralizálni az adatkezelést a gyorsabb teljesítmény érdekében, kihasználva a forráshálózaton található intelligens eszközöket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Edge Computing alapfogalmait és előnyeit.
• Határozza meg azokat a használati eseteket és példákat, ahol a Edge Computing alkalmazható.
• Tervezzen és készítsen Edge Computing megoldásokat a gyorsabb adatfeldolgozás és a csökkentett működési költségek érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik alkalmazni kívánják a Federated Learning-t az IoT és az élvonalbeli számítástechnikai megoldások optimalizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Federated Learning alapelveit és előnyeit az IoT-ben és az éles számítástechnikában.
• Valósítson meg Federated Learning modelleket IoT-eszközökön a decentralizált AI-feldolgozáshoz.
• Csökkentse a késleltetést és javítsa a valós idejű döntéshozatalt szélsőséges számítástechnikai környezetekben.
• Az IoT-rendszerekben az adatvédelemmel és a hálózati korlátokkal kapcsolatos kihívások kezelése.

Más technológiákkal ellentétben az IoT sokkal összetettebb, és magába foglalja az alapvető mérnöki-mechanikai, Electronics, firmware, köztes szoftver, felhő, Analytics és mobil szinte minden ágát. Minden egyes mérnöki rétegre vonatkoznak a gazdaságossági szempontok, a szabványok, a szabályozások és a fejlődő technika. Ez az első alkalom, egy szerény tanfolyamot kínálnak az IoT-mérnöki e kritikus szempontok lefedésére.

Összegzés

Továbbfejlesztett képzési program, amely lefedi a tárgyak internete jelenlegi legmodernebb szintjét

Több technológiai tartományt is átölel, hogy felhívja a figyelmet az IoT-rendszerekre és annak összetevőire, valamint arra, hogy miként segítheti a vállalkozásokat és a szervezeteket.

Modell IoT-alkalmazások élő demója, hogy bemutassa a gyakorlati IoT-telepítéseket különböző iparági tartományokban, mint például az ipari IoT, az intelligens városok, a kiskereskedelem, az utazás és a szállítás, valamint a csatlakoztatott eszközök és dolgok körüli használati esetek

Célközönség

Az üzleti és működési folyamatokért felelős vezetők saját szervezetükön belül, és szeretnék tudni, hogyan hasznosítsák az IoT-t rendszereik és folyamataik hatékonyabbá tételéhez.

Vállalkozók és befektetők, akik új vállalkozásokat szeretnének építeni, és szeretnék jobban megérteni az IoT technológiai környezetet, hogy meglássák, hogyan tudják azt hatékonyan kihasználni.

A dolgok internetére vagy az IoT piaci értékére vonatkozó becslések hatalmasak, mivel az IoT definíció szerint az eszközök, érzékelők és számítási teljesítmény integrált és szétszórt rétege, amely a teljes fogyasztói, vállalkozások közötti és kormányzati iparágakat fedi le. Az IoT egyre nagyobb számú csatlakozást tesz majd lehetővé: ma 1,9 milliárd eszköz, 2018-ra pedig 9 milliárd. Abban az évben ez nagyjából megegyezik az okostelefonok, okostévék, táblagépek, hordható számítógépek és PC-k számával együtt.

A fogyasztói térben számos termék és szolgáltatás már átkerült az IoT-be, beleértve a konyhai és háztartási gépeket, a parkolást, az RFID-t, a világítási és fűtési termékeket, valamint számos alkalmazást az ipari internet területén.

Az IoT alaptechnológiái azonban nem újdonságok, mivel az M2M kommunikáció az Internet születése óta létezik. Ami azonban megváltozott az elmúlt néhány évben, az az olcsó vezeték nélküli technológia megjelenése, amelyet az okostelefonok és táblagépek elsöprő adaptációja egészített ki minden otthonban. A mobileszközök robbanásszerű növekedése az IoT iránti jelenlegi kereslethez vezetett.

Az IoT-üzletágban rejlő korlátlan lehetőségek miatt sok kis- és középvállalkozó ugrott be az IoT aranylázába. Szintén a nyílt forráskódú elektronika és az IoT platform megjelenése miatt az IoT-rendszer fejlesztésének és jelentős termelésének további menedzselésének költsége egyre megfizethetőbb. A meglévő elektronikai termékek tulajdonosai nyomást gyakorolnak arra, hogy eszközeiket integrálják az internettel vagy a mobilalkalmazással.

Ez a képzés egy feltörekvő iparág technológiai és üzleti áttekintésére szolgál, hogy az IoT-rajongók/vállalkozók megismerhessék az IoT-technológia és az üzleti élet alapjait.

A kurzus célja

A kurzus fő célja az IoT megvalósításának feltörekvő technológiai lehetőségeinek, platformjainak és esettanulmányainak bemutatása az otthoni és városi automatizálás (okosotthonok és városok), ipari internet, egészségügy, Govt., mobil cellás és egyéb területeken.

Az IoT-Mechanical összes elemének alapszintű bemutatása, Electronics/szenzor platform, vezeték nélküli és vezetékes protokollok, mobil-Electronics integráció, mobil-vállalati integráció, adatelemzés és teljes vezérlési sík

M2M vezeték nélküli protokollok IoT-WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ számára: Mikor és hol melyiket használja?

Mobil/asztali/webes alkalmazás – regisztrációhoz, adatgyűjtéshez és vezérléshez – Elérhető M2M adatgyűjtő platform IoT-hez – Xively, Omega és NovoTech stb.

Biztonsági problémák és biztonsági megoldások az IoT-hez

Nyílt forráskódú/kereskedelmi elektronikai platform IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC stb.

Nyílt forráskódú /kereskedelmi vállalati felhőplatform az AWS-IoT alkalmazásokhoz, Azure -IOT, Watson-IOT felhő, valamint egyéb kisebb IoT felhők

Üzleti és technológiai tanulmányok néhány elterjedt IoT-eszközről, mint például az otthoni automatizálás, a füstjelző, a járművek, a katonaság, az otthoni egészségügy stb.

Más technológiákkal ellentétben az IoT sokkal összetettebb, és magába foglalja az alapvető mérnöki-mechanikai, Electronics, firmware, köztes szoftver, felhő, Analytics és mobil szinte minden ágát. Minden egyes mérnöki rétegre vonatkoznak a gazdaságossági szempontok, a szabványok, a szabályozások és a fejlődő technika. Ez az első alkalom, egy szerény tanfolyamot kínálnak az IoT-mérnöki e kritikus szempontok lefedésére.

A gyártók számára a legkritikusabb szempont az ipari dolgok internete területén elért előrehaladás megértése, amely magában foglalja a prediktív és megelőző karbantartást, a gépek állapotalapú felügyeletét, a termelés optimalizálását, az energiaoptimalizálást, az ellátási lánc optimalizálását és a gyártási közművek üzemidejét. stb.

Összegzés

• Továbbfejlesztett képzési program, amely lefedi a dolgok internete az intelligens gyárakban tudomány jelenlegi állását.
• Több technológiai tartományt átível, hogy felhívja a figyelmet az IoT-rendszerre és annak összetevőire, valamint arra, hogy az hogyan segítheti a gyártásvezető szakembereket
• Az intelligens gyárak számára készült IIoT-modell alkalmazások élő bemutatója

Célközönség

• Az üzleti és működési folyamatokért felelős vezetők saját gyártó szervezeteiken belül, és szeretnék tudni, hogyan hasznosítsák az IoT-t rendszereik és folyamataik hatékonyabbá tétele érdekében.

Időtartam 3 nap (8 óra / nap)

A dolgok internetére vagy az IoT piaci értékére vonatkozó becslések hatalmasak, mivel az IoT definíció szerint az eszközök, érzékelők és számítási teljesítmény integrált és szétszórt rétege, amely a teljes fogyasztói, vállalkozások közötti és kormányzati iparágakat fedi le. Az IoT egyre nagyobb számú csatlakozást tesz lehetővé: ma 1,9 milliárd eszköz, 2018-ra pedig 9 milliárd. Abban az évben ez nagyjából megegyezik az okostelefonok, okostévék, táblagépek, hordható számítógépek és PC-k számával együtt.

A fogyasztói térben számos termék és szolgáltatás már átkerült az IoT-be, beleértve a konyhai és háztartási gépeket, a parkolást, az RFID-t, a világítási és fűtési termékeket, valamint számos alkalmazást az ipari internet területén.

Az IoT alaptechnológiái azonban nem újdonságok, mivel az M2M kommunikáció az Internet születése óta létezik. Ami azonban megváltozott az elmúlt néhány évben, az az olcsó vezeték nélküli technológia megjelenése, amelyet az okostelefonok és táblagépek elsöprő adaptációja egészített ki minden otthonban. A mobileszközök robbanásszerű növekedése az IoT iránti jelenlegi kereslethez vezetett.

Az ipari IoT vagy gyártási célú IIoT 2014 óta széles körben használatos, és azóta számos IIoT innovációra került sor. Ez a kurzus bemutatja az ipari IoT területén megvalósuló innovációk minden fontos szempontját.

Ez a képzés egy feltörekvő iparág technológiai és üzleti áttekintésére szolgál, hogy az IoT-rajongók/vállalkozók megismerhessék az IoT-technológia és az üzleti élet alapjait.

A kurzus célja

A kurzus fő célja az IoT bevezetésének feltörekvő technológiai lehetőségeinek, platformjainak és esettanulmányainak bemutatása az intelligens gyárakban a gyártási szektorok számára.

1. Üzleti és technológiai tanulmányok néhány olyan általános IIoT platformról, mint a Siemens MindSphere és Azure az IoT.
2. Nyílt forráskódú /kereskedelmi vállalati felhőplatform az AWS-IoT alkalmazásokhoz, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT felhő, valamint egyéb kisebb IoT-felhők
3. Nyílt forráskódú/kereskedelmi elektronikai platform IoT-Raspberry Pi, Arduino , ArmMbedLPC stb.
4. Biztonsági kérdések és biztonsági megoldások az IIoT-hez
5. Mobil/asztali/webes alkalmazás – regisztrációhoz, adatgyűjtéshez és ellenőrzéshez –
6. M2M vezeték nélküli protokollok IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC számára: mikor és hol melyiket használja?
7. Az IoT-Mechanical összes elemének alapszintű bemutatása, Electronics/szenzor platform, vezeték nélküli és vezetékes protokollok, mobil-Electronics integráció, mobil-vállalati integráció, adatelemzés és teljes vezérlési sík

A Internet of Things (IoT) egy olyan hálózati infrastruktúra, amely vezeték nélkül köti össze a fizikai objektumokat és a szoftveralkalmazásokat, lehetővé téve számukra, hogy kommunikáljanak egymással és adatokat cseréljenek hálózati kommunikáción, felhőalapú számítástechnikán és adatrögzítésen keresztül.

Ezen az oktató által vezetett, élő tréningen a résztvevők megtanulják az IoT alapjait, miközben a Raspberry Pi segítségével egy IoT-érzékelőrendszer létrehozásán lépnek keresztül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az IoT alapelveit, beleértve az IoT-komponenseket és kommunikációs technikákat
• Ismerje meg, hogyan állíthatja be a Raspberry Pi-t kifejezetten az IoT-alkalmazásokhoz
• Saját IoT-érzékelőrendszer létrehozása és üzembe helyezése

Közönség

• Hobbisták
• Hardver/szoftver mérnökök és technikusok
• Műszaki személyek minden iparágban
• Kezdő fejlesztők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Jegyzet

• A Raspberry Pi különféle operációs rendszereket és programozási nyelveket támogat. Ez a kurzus az Linux-alapú Raspbiant használja operációs rendszerként és a Python-t programozási nyelvként. Ha konkrét beállítást szeretne kérni, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
• A résztvevők felelősek a Raspberry Pi hardver és alkatrészek beszerzéséért.

A gép-gép (M2M) a hálózatba kapcsolt mechanikus vagy elektronikus eszközök közötti közvetlen automatikus kommunikációra utal.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják a NB-IoT (más néven LTE Cat NB1) különféle vonatkozásait, miközben egy minta NB-IoT alapú alkalmazást fejlesztenek és telepítenek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítsa a NB-IoT különböző összetevőit, és hogyan illeszkedjen egymáshoz az ökoszisztéma kialakításához.
• Ismerje meg és magyarázza el a NB-IoT eszközökbe épített biztonsági funkciókat.
• Készítsen egy egyszerű alkalmazást NB-IoT eszköz követésére.

Az ThingsBoard egy nyílt forráskódú IoT-platform, amely eszközkezelést, adatgyűjtést, -feldolgozást és -vizualizációt kínál az Ön IoT-megoldásához.

Ezen az oktató által vezetett, élő tréningen a résztvevők megtanulják, hogyan integrálhatók ThingsBoard IoT-megoldásaikba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítés és konfigurálás ThingsBoard
• Ismerje meg a ThingsBoard funkciók és az architektúra alapjait
• IoT-alkalmazások létrehozása a ThingsBoard segítségével
• Integrálja az ThingsBoard-et a Kafkával a telemetriai eszközök adatútválasztásához
• Integrálja az ThingsBoard-et a Apache Spark-val több eszközről származó adatok összesítéséhez

Közönség

• Szoftvermérnökök
• Hardvermérnökök
• Fejlesztők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Jegyzet

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.