Khóa học phù hợp với các đối tượng

• Kỹ sư, nhà phân tích dữ liệu, chuyên gia IoT muốn mở rộng kiến thức về phân tích dữ liệu IoT và triển khai trên đám mây.
• Nhà quản lý kỹ thuật / kiến trúc sư hệ thống quan tâm đến giải pháp IoT end-to-end: từ thiết bị, mạng, đến phân tích và tối ưu chi phí.

• Hiểu cơ bản về điện toán đám mây (AWS, Azure hoặc dịch vụ tương tự).
• Kiến thức nhập môn về khoa học dữ liệu: xử lý dữ liệu, thống kê cơ bản, trực quan hóa.
• Kỹ năng lập trình (Python, R hoặc tương đương) để làm việc với Spark, ML, ARIMA.
• Có kiến thức cơ bản về big data và hệ thống lưu trữ dữ liệu

Defining IoT Analytics and Challenges

• The situation
• Defining IoT analytics
• IoT analytics challenges
• Business value concerns
• Summary

IoT Devices and Networking Protocols

• IoT devices
• Networking basics
• IoT networking connectivity protocols
• IoT networking data messaging protocols
• Analyzing data to infer protocol and device characteristics
• Summary

IoT Analytics for the Cloud

• Building elastic analytics
• Elastic analytics concepts
• Designing for scale
• Cloud security and analytics
• The AWS overview
• Microsoft Azure overview
• The ThingWorx overview
• Summary

Creating an AWS Cloud Analytics Environment

• The AWS CloudFormation overview
• The AWS Virtual Private Cloud (VPC) setup walk-through
• How to terminate and clean up the environment
• Summary

Collecting All That Data – Strategies and Techniques

• Designing data processing for analytics
• Applying big data technology to storage
• Apache Spark for data processing
• To stream or not to stream
• Handling change
• Summary

Getting to Know Your Data – Exploring IoT Data

• Exploring and visualizing data
• Look for attributes that might have predictive value
• R (the pirate’s language…if he was a statistician)
• Summing it all up
• Solving industry-specific analysis problems
• Summary

Decorating Your Data – Adding External Datasets to Innovate

• Adding internal datasets
• Adding external datasets
• Summary

Communicating with Others – Visualization and Dashboarding

• Common mistakes when designing visuals
• The Hierarchy of Questions method
• Designing visual analysis for IoT data
• Creating a dashboard with Tableau
• Creating and visualizing alerts
• Summary

Applying Geospatial Analytics to IoT Data

• Why do you need geospatial analytics for IoT?
• The basics of geospatial analysis
• Vector-based methods
• Raster-based methods
• Storing geospatial data
• Processing geospatial data
• Solving the pollution reporting problem
• Summary

Data Science for IoT Analytics

• Machine learning (ML)
• Anomaly detection using R
• Forecasting using ARIMA
• Deep learning
• Summary

Strategies to Organize Data for Analytics

• Linked Analytical Datasets
• Managing data lakes
• The data retention strategy
• Summary

The Economics of IoT Analytics

• The economics of cloud computing and open source
• Cost considerations for IoT analytics
• Thinking about revenue opportunities
• The economics of predictive maintenance example
• Summary

Bringing It All Together

• Review
• A sample project
• Summary

Học viên vui lòng liên hệ với Tư vấn viên qua mục chat trên website hoặc gọi đến số 024 3771 0668 để được tư vấn chi tiết về lộ trình học tập và chi phí!