Introduction to IoT Using Raspberry Pi 교육 과정

기술의 발전과 정보의 양 증가로 인해 정부를 포함한 다양한 산업 분야에서 비즈니스 수행 방식이 변화하고 있습니다. Go 모바일 장치 및 애플리케이션, 스마트 센서 및 장치, 클라우드 컴퓨팅 솔루션, 시민 대면 포털의 급속한 성장으로 인해 정부 데이터 생성 및 디지털 보관 비율이 증가하고 있습니다. 디지털 정보가 확장되고 복잡해짐에 따라 정보 관리, 처리, 저장, 보안 및 폐기도 더욱 복잡해집니다. 새로운 캡처, 검색, 발견 및 분석 도구는 조직이 구조화되지 않은 데이터에서 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. 정부 시장은 정보가 전략적 자산이며, 정부가 임무 요구 사항을 더 잘 충족하고 충족하기 위해 정형 정보와 비정형 정보를 모두 보호, 활용 및 분석해야 한다는 사실을 깨닫는 전환점에 있습니다. 정부 지도자들은 임무를 성공적으로 완수하기 위해 데이터 기반 조직을 발전시키기 위해 노력하면서 이벤트, 사람, 프로세스 및 정보 전반에 걸쳐 종속성을 상호 연관시킬 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

가장 파괴적인 기술의 매시업을 통해 고부가가치 정부 솔루션이 만들어질 것입니다.

모바일 장치 및 애플리케이션 클라우드 서비스 소셜 비즈니스 기술 및 네트워킹 Big Data 및 분석

IDC는 2020년까지 IT 산업 규모가 현재보다 약 1조 7000억 달러 더 많은 5조 달러에 이를 것이며, 업계 성장의 80%가 이러한 3차 플랫폼 기술에 의해 주도될 것으로 예측하고 있습니다. 장기적으로 이러한 기술은 증가하는 디지털 정보의 복잡성을 처리하는 핵심 도구가 될 것입니다. Big Data은 지능형 산업 솔루션 중 하나이며, 관련 및 비관련, 구조화 및 비구조화 등 대량의 데이터를 분석하여 밝혀진 패턴을 기반으로 정부가 조치를 취함으로써 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.

그러나 이러한 성과를 달성하려면 단순히 엄청난 양의 데이터를 축적하는 것보다 훨씬 더 많은 것이 필요합니다. "이러한 볼륨을 이해하려면 방대하고 다양한 정보 스트림에서 유용한 지식을 분석하고 추출할 수 있는 최첨단 도구와 기술이 필요합니다."라고 Tom Kalil과 백악관 과학기술정책실의 Fen Zhao는 OSTP 블로그에 글을 올렸습니다.

백악관은 2012년에 국가 Big Data 연구 및 개발 이니셔티브를 설립하면서 기관들이 이러한 기술을 찾을 수 있도록 돕기 위한 조치를 취했습니다. 이 이니셔티브에는 Big Data의 폭발적인 증가를 최대한 활용하기 위한 2억 달러 이상이 포함되었으며 이를 위해 필요한 도구가 포함되었습니다. 그것을 분석하십시오.

Big Data이 제기하는 과제는 그 가능성이 고무적인 만큼 위협적입니다. 데이터를 효율적으로 저장하는 것은 이러한 과제 중 하나입니다. 늘 그렇듯 예산은 부족하므로 기관은 메가바이트당 스토리지 가격을 최소화하고 사용자가 원할 때 필요한 방식으로 데이터를 얻을 수 있도록 쉽게 액세스할 수 있는 위치에 데이터를 보관해야 합니다. 막대한 양의 데이터를 백업하면 문제가 더욱 커집니다.

데이터를 효과적으로 분석하는 것은 또 다른 주요 과제입니다. 많은 기관에서는 방대한 데이터를 조사하고 보다 효율적으로 운영하는 데 도움이 되는 추세를 파악하는 데 사용할 수 있는 상용 도구를 사용합니다. (MeriTalk의 최근 연구에 따르면 연방 IT 경영진은 Big Data이 기관이 임무 목표를 달성하는 동시에 5,000억 달러 이상을 절약하는 데 도움이 될 수 있다고 생각하는 것으로 나타났습니다.)

또한 맞춤형으로 개발된 Big Data 도구를 통해 기관은 데이터 분석 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 예를 들어, Oak Ridge National Laboratory의 컴퓨터 데이터 분석 그룹은 Piranha 데이터 분석 시스템을 다른 기관에서 사용할 수 있도록 만들었습니다. 이 시스템은 의료 연구자들이 대동맥류가 발생하기 전에 의사에게 경고할 수 있는 링크를 찾는 데 도움이 되었습니다. 또한 이력서를 선별하여 채용 후보자와 채용 관리자를 연결하는 등 보다 일상적인 작업에도 사용됩니다.

Insurtech (일명 디지털 보험)은 보험 + 신기술의 융합을 의미합니다. Insurtech "디지털 보험사" 분야에서는 비용을 절감하고 고객 경험을 개선하며 운영의 민첩성을 높이기 위해 비즈니스 및 운영 모델에 기술 혁신을 적용합니다.

이 강사 주도 교육에서 참가자는 조직과 업계 전체에서 디지털 변혁을 가져오는 데 필요한 기술, 방법 및 사고방식을 이해하게 됩니다. 이 교육은 큰 그림을 이해하고 과장된 광고와 전문 용어를 분해하고 Insurtech 전략을 수립하기 위한 첫 단계를 밟아야 하는 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Insurtech 및 그 모든 구성 요소를 지능적이고 체계적으로 논의하십시오.
• Insurtech 내 각 핵심 기술의 역할을 식별하고 명확하게 설명하세요.
• Insurtech을 조직 내에서 구현하기 위한 일반 전략 초안을 작성하세요.

청중

• 보험사
• 보험업계의 기술자들
• 보험 이해 관계자
• 컨설턴트 및 비즈니스 분석가

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 사례 연구 그룹 활동

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 다양한 산업에서 효율성, 실시간 처리 및 혁신을 가능하게 하는 IoT 및 엣지 컴퓨팅의 잠재력을 이해하고자 하는 중급 IT 전문가와 비즈니스 관리자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT와 엣지 컴퓨팅의 원리와 디지털 혁신에서의 역할을 이해해보세요.
• 제조, 물류, 에너지 부문에서 IoT 및 엣지 컴퓨팅의 사용 사례를 파악합니다.
• 엣지 및 클라우드 컴퓨팅 아키텍처와 배포 시나리오를 구분합니다.
• 예측적 유지 관리 및 실시간 의사 결정을 위한 엣지 컴퓨팅 솔루션을 구현합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge AI를 활용하여 지능형 데이터 처리 및 분석 기능으로 IoT 애플리케이션을 향상시키려는 중급 개발자, 시스템 설계자 및 업계 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 기본 사항과 IoT에서의 적용을 이해합니다.
• IoT 장치를 위한 Edge AI 환경을 설정하고 구성합니다.
• IoT 애플리케이션용 에지 장치에서 AI 모델을 개발하고 배포합니다.
• IoT 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 의사결정을 구현합니다.
• Edge AI를 다양한 IoT 프로토콜 및 플랫폼과 통합합니다.
• IoT용 Edge AI의 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 다룹니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Edge Computing을 사용하여 소스 네트워크에 있는 스마트 장치를 활용하여 더 빠른 성능을 위해 데이터 관리를 분산하려는 제품 관리자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge Computing의 기본 개념과 장점을 이해하세요.
• Edge Computing을 적용할 수 있는 사용 사례와 예를 식별하세요.
• 보다 빠른 데이터 처리와 운영 비용 절감을 위한 Edge Computing 솔루션을 설계하고 구축하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 Federated Learning을 적용하여 IoT 및 엣지 컴퓨팅 솔루션을 최적화하려는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT 및 엣지 컴퓨팅에서 Federated Learning의 원리와 이점을 이해하세요.
• IoT 기기에 Federated Learning 모델을 구현하여 분산형 AI 처리를 구현합니다.
• 엣지 컴퓨팅 환경에서 지연 시간을 줄이고 실시간 의사 결정을 개선하세요.
• IoT 시스템의 데이터 개인정보 보호 및 네트워크 제약과 관련된 과제를 해결합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Arduino 기반 IoT 센서 시스템을 만드는 과정을 거치면서 IoT의 기본 사항을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT 구성 요소와 통신 기술을 포함한 IoT의 원리를 이해합니다.
• 다양한 IoT 시스템에 사용할 수 있는 Arduino개의 통신 모듈을 사용하는 방법을 알아보세요.
• 모바일 앱을 사용하고 프로그래밍하여 Arduino을 제어하는 방법을 알아보세요.
• Wi-Fi 모듈을 이용해 Arduino을 다른 기기에 연결해 보세요.
• 자체 IoT 센서 시스템을 구축하고 배포합니다.

다른 기술과 달리 IoT는 핵심 엔지니어링-기계, Electronics, 펌웨어, 미들웨어, 클라우드, 분석 및 모바일의 거의 모든 분야를 포괄하는 훨씬 더 복잡합니다. 각 엔지니어링 계층에는 경제, 표준, 규정 및 진화하는 최신 기술의 측면이 있습니다. IoT 엔지니어링의 이러한 모든 중요한 측면을 다루는 적당한 코스가 처음으로 제공됩니다.

요약

사물인터넷의 최신 기술을 포괄하는 고급 교육 프로그램

여러 기술 도메인에 걸쳐 IoT 시스템과 그 구성 요소에 대한 인식을 개발하고, 이것이 기업과 조직에 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아봅니다.

산업 IoT, 스마트 시티, 소매, 여행 및 운송, 연결된 장치 및 사물을 중심으로 한 사용 사례 등 다양한 산업 도메인에서 실제 IoT 배포를 보여주는 모델 IoT 애플리케이션의 라이브 데모

대상 청중

각 조직 내에서 사업 및 운영 프로세스를 담당하는 관리자는 IoT를 활용해 시스템과 프로세스를 보다 효율적으로 만드는 방법을 알고 싶어합니다.

새로운 사업을 시작하고 IoT 기술 환경을 더 잘 이해하여 이를 효과적으로 활용하는 방법을 알아보고자 하는 기업가와 투자자.

사물 인터넷 또는 IoT 시장 가치에 대한 추정치는 엄청납니다. IoT는 정의상 전체 소비자, 기업 대 기업 및 정부 산업을 포괄하는 통합되고 확산된 장치, 센서 및 컴퓨팅 파워 계층이기 때문입니다. IoT는 점점 더 많은 연결을 차지할 것입니다. 현재 19억 개의 장치, 2018년까지 90억 개의 장치가 될 것입니다. 그 해에는 스마트폰, 스마트 TV, 태블릿, 웨어러블 컴퓨터 및 PC를 합친 수와 거의 같을 것입니다.

소비자 분야에서는 주방 및 가전제품, 주차, RFID, 조명 및 난방 제품, 산업용 인터넷의 여러 응용 분야 등 많은 제품과 서비스가 이미 IoT로 전환되었습니다.

그러나 IoT의 기본 기술은 M2M 통신이 인터넷이 탄생한 이래로 존재했기 때문에 새로운 것이 아닙니다. 그러나 지난 몇 년 동안 바뀐 것은 모든 가정에서 스마트폰과 태블릿이 압도적으로 채택되면서 저렴한 무선 기술이 다수 추가되었다는 것입니다. 모바일 기기의 폭발적인 성장으로 인해 IoT에 대한 현재 수요가 발생했습니다.

IoT 사업의 무한한 기회로 인해 많은 중소기업이 IoT 골드 러시의 열풍에 뛰어들었습니다. 또한 오픈 소스 전자 제품과 IoT 플랫폼의 등장으로 IoT 시스템을 개발하고 대규모 생산을 관리하는 데 드는 비용이 점점 저렴해지고 있습니다. 기존 전자 제품 소유자는 기기를 인터넷이나 모바일 앱과 통합해야 한다는 압박을 받고 있습니다.

본 교육은 IoT 애호가/기업가들이 IoT 기술과 비즈니스의 기본을 파악할 수 있도록 신흥 산업에 대한 기술 및 비즈니스를 검토하기 위한 것입니다.

과정 목표

이 과정의 주요 목표는 가정 및 도시 자동화(스마트 홈 및 도시), 산업용 인터넷, 의료, Govt., 모바일 셀룰러 및 기타 분야에서 새로운 기술 옵션, 플랫폼 및 IoT 구현 사례 연구를 소개하는 것입니다.

IoT의 모든 요소에 대한 기본 소개-기계, Electronics/센서 플랫폼, 무선 및 유선 프로토콜, 모바일 대 Electronics 통합, 모바일 대 엔터프라이즈 통합, 데이터 분석 및 전체 제어 평면

사물인터넷을 위한 M2M 무선 프로토콜 - WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+: 언제, 어디에서 어떤 것을 사용해야 할까?

모바일/데스크톱/웹 앱 - 등록, 데이터 수집 및 제어용 - IoT용 M2M 데이터 수집 플랫폼 사용 가능 - Xively, Omega 및 NovoTech 등

IoT에 대한 보안 이슈와 보안 솔루션

IoT를 위한 오픈 소스/상업용 전자 플랫폼-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC 등

AWS-IoT 앱을 위한 오픈소스/상업용 기업 클라우드 플랫폼, Azure - IoT, Watson-IOT 클라우드 및 기타 소규모 IoT 클라우드

홈 오토메이션, 연기 경보기, 자동차, 군사, 홈 헬스케어 등과 같은 일반적인 IoT 기기의 비즈니스 및 기술에 대한 연구.

다른 기술과 달리 IoT는 핵심 엔지니어링-기계, Electronics, 펌웨어, 미들웨어, 클라우드, 분석 및 모바일의 거의 모든 분야를 포괄하는 훨씬 더 복잡합니다. 각 엔지니어링 계층에는 경제, 표준, 규정 및 진화하는 최신 기술의 측면이 있습니다. IoT 엔지니어링의 이러한 모든 중요한 측면을 다루는 적당한 코스가 처음으로 제공됩니다.

제조업 전문가에게 가장 중요한 측면은 사물 인터넷(IoT) 분야의 발전을 이해하는 것입니다. 사물 인터넷에는 예측 및 예방적 유지 관리, 기계의 상태 기반 모니터링, 생산 최적화, 에너지 최적화, 공급망 최적화, 제조 유틸리티의 가동 시간 등이 포함됩니다.

요약

• 스마트 팩토리의 사물 인터넷의 최신 기술을 다루는 고급 교육 프로그램입니다.
• IoT 시스템과 그 구성 요소에 대한 인식을 개발하고 제조 관리 전문가에게 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보기 위해 여러 기술 도메인을 포괄합니다.
• 스마트 팩토리를 위한 모델 IIoT 애플리케이션의 라이브 데모

대상 청중

• 각 제조 조직 내에서 비즈니스 및 운영 프로세스를 담당하는 관리자는 IoT를 활용해 시스템과 프로세스를 보다 효율적으로 만드는 방법을 알고 싶어합니다.

기간 3일 (8시간/일)

사물 인터넷 또는 IoT 시장 가치에 대한 추정치는 엄청납니다. IoT는 정의상 전체 소비자, 기업 대 기업 및 정부 산업을 포괄하는 통합되고 확산된 장치, 센서 및 컴퓨팅 파워 계층이기 때문입니다. IoT는 점점 더 많은 연결을 차지할 것입니다. 현재 19억 개의 장치, 2018년까지 90억 개의 장치가 될 것입니다. 그 해에는 스마트폰, 스마트 TV, 태블릿, 웨어러블 컴퓨터 및 PC를 합친 수와 거의 같을 것입니다.

소비자 분야에서는 주방 및 가전제품, 주차, RFID, 조명 및 난방 제품, 산업용 인터넷의 여러 응용 분야 등 많은 제품과 서비스가 이미 IoT로 전환되었습니다.

그러나 IoT의 기본 기술은 M2M 통신이 인터넷이 탄생한 이래로 존재했기 때문에 새로운 것이 아닙니다. 그러나 지난 몇 년 동안 바뀐 것은 모든 가정에서 스마트폰과 태블릿이 압도적으로 채택되면서 저렴한 무선 기술이 다수 추가되었다는 것입니다. 모바일 기기의 폭발적인 성장으로 인해 IoT에 대한 현재 수요가 발생했습니다.

산업용 IoT 또는 제조용 IIoT는 2014년부터 널리 사용되어 왔으며 그 이후로 많은 수의 IIoT 혁신이 이루어졌습니다. 이 과정에서는 산업용 IoT 분야의 혁신의 모든 중요한 측면을 소개합니다.

본 교육은 IoT 애호가/기업가들이 IoT 기술과 비즈니스의 기본을 파악할 수 있도록 신흥 산업에 대한 기술 및 비즈니스를 검토하기 위한 것입니다.

과정 목표

본 과정의 주요 목적은 제조 분야의 스마트 공장에 IoT를 구현하기 위한 새로운 기술 옵션, 플랫폼, 사례 연구를 소개하는 것입니다.

1. Siemens MindSphere 및 Azure IoT와 같은 일반적인 IIoT 플랫폼의 비즈니스 및 기술 연구.
2. AWS-IoT 앱을 위한 오픈 소스/상업용 기업 클라우드 플랫폼Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT 클라우드 및 기타 소규모 IoT 클라우드
3. IoT를 위한 오픈 소스/상업용 전자 플랫폼-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC 등
4. IIoT를 위한 보안 문제 및 보안 솔루션
5. 모바일/데스크톱/웹 앱 - 등록, 데이터 수집 및 제어용 -
6. 사물인터넷을 위한 M2M 무선 프로토콜 - WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC: 언제, 어디에서 어떤 것을 사용해야 할까?
7. IoT의 모든 요소에 대한 기본 소개-기계, Electronics/센서 플랫폼, 무선 및 유선 프로토콜, 모바일 대 Electronics 통합, 모바일 대 엔터프라이즈 통합, 데이터 분석 및 전체 제어 평면

Internet of Things (IoT)은 물리적 객체와 소프트웨어 애플리케이션을 무선으로 연결하여 네트워크 통신, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 캡처를 통해 서로 통신하고 데이터를 교환할 수 있도록 하는 네트워크 인프라입니다. Python은 명확한 구문과 대규모 커뮤니티 지원으로 인해 IoT에 권장되는 고급 프로그래밍 언어입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Python을 사용하여 IoT 솔루션을 프로그래밍하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• IoT 아키텍처의 기본 사항 이해
• Raspberry Pi 사용의 기본 사항을 알아보세요.
• Raspberry Pi에 Python 설치 및 구성
• IoT 시스템 프로그래밍에 Python을 사용하면 얻을 수 있는 이점에 대해 알아보세요.
• Python과 Raspberry Pi를 사용하여 IoT 시스템 구축, 테스트, 배포 및 문제 해결

청중

• 개발자
• 엔지니어

코스의 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.

M2M (Machine-to-Machine)은 네트워크로 연결된 기계 또는 전자 장치 간의 직접 통신을 말합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 샘플 NB-IoT 기반 애플리케이션을 개발하고 배포하면서 NB-IoT(LTE Cat NB1이라고도 함)의 다양한 측면에 대해 알아봅니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• NB-IoT의 다양한 구성 요소를 식별하고 생태계를 형성하기 위해 어떻게 함께 맞춰야 하는지 알아보세요.
• NB-IoT 장치에 내장된 보안 기능을 이해하고 설명하세요.
• NB-IoT개의 장치를 추적하는 간단한 애플리케이션을 개발하세요.

Raspberry Pi 아주 작은, 단일 보드 컴퓨터입니다.

이 강사가 이끄는 라이브 훈련에서 참가자들은 상호 작용하고 강력한 통합 시스템으로 봉사하기 위해 Raspberry Pi를 설정하고 프로그래밍하는 방법을 배울 것입니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

• 최대 개발 생산성을 위한 IDE(Integrated Development Environment) 설립
• 프로그램 Raspberry Pi 움직임 센서, 알람, 웹 서버 및 프린터와 같은 장치를 제어합니다.
• Raspberry Pi's 아키텍처를 이해, 추가 장치에 대한 입력 및 커넥터를 포함.
• 프로그래밍 언어 및 운영 체제의 다양한 옵션을 이해합니다.
• 테스트, 분해, 그리고 실제 세계 문제를 해결하기 위해 Raspberry Pi를 배치

관객

• 개발자
• 하드웨어 / 소프트웨어 기술자
• 모든 산업 분야의 기술자
• 호비주의자

코스의 형식

• 부분 강의, 부분 토론, 연습 및 무거운 연습

노트

• Raspberry Pi 다양한 운영 체제 및 프로그래밍 언어를 지원합니다. 이 과정은 운영 체제와 Python 프로그래밍 언어로 Linux 기반의 Raspbian을 사용합니다. 특정 설정을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
• 참가자는 하드웨어 및 구성 요소 Raspberry Pi를 구매하는 책임이 있습니다.

강사가 진행하는 이 라이브 교육에서는 얼굴 인식 시스템을 처음부터 구축하는 데 필요한 소프트웨어, 하드웨어 및 단계별 프로세스를 소개합니다. 얼굴 인식은 Face Recognition로도 알려져 있습니다.

이 랩에서 사용된 하드웨어에는 Rasberry Pi, 카메라 모듈, 서보(선택 사항) 등이 포함됩니다. 참가자는 이러한 구성 요소를 직접 구매해야 합니다. 사용된 소프트웨어에는 OpenCV, Linux, Python 등이 있습니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Rasberry Pi에 Linux, OpenCV 및 기타 소프트웨어 유틸리티와 라이브러리를 설치합니다.
• OpenCV을 구성하여 얼굴 이미지를 캡처하고 감지합니다.
• 실제 환경에서 사용하기 위해 Rasberry Pi 시스템을 패키징하는 다양한 옵션을 알아보세요.
• 감시, 신원 확인 등 다양한 사용 사례에 맞춰 시스템을 조정합니다.

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 기타 하드웨어 및 소프트웨어 옵션에는 Arduino, OpenFace, Windows 등이 있습니다. 이러한 옵션을 사용하려면 당사에 연락하여 조치를 취하십시오.

ThingsBoard은 IoT 솔루션을 위한 장치 관리, 데이터 수집, 처리 및 시각화를 제공하는 오픈 소스 IoT 플랫폼입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 ThingsBoard을 IoT 솔루션에 통합하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 설치 및 구성 ThingsBoard
• ThingsBoard 기능 및 아키텍처의 기본 사항을 이해합니다.
• ThingsBoard을 사용하여 IoT 애플리케이션을 구축하세요.
• 원격 측정 장치 데이터 라우팅을 위해 Kafka와 통합 ThingsBoard
• 여러 장치의 데이터 집계를 위해 ThingsBoard을 Apache Spark과 통합합니다.

청중

• 소프트웨어 엔지니어
• 하드웨어 엔지니어
• 개발자

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.