Tóm tắt khóa học:
| Đối tượng:
Các chuyên gia phân tích có kinh nghiệm, có khả năng phát hiện những lỗ hổng / vấn đề trong quá trình chuẩn bị và phân tích dữ liệu khi nói đến dữ liệu iot.
Các chuyên gia iot muốn tiếp cận phân tích theo cách có cấu trúc để thiết kế và xử lý tốt hơn các phân tích trên dữ liệu iot.
Mục tiêu khoá học:
Khoá học nhằm trang bị cho học viên kiến thức và kỹ năng để có thể:
Thiết kế chiến lược phù hợp về khai thác phân tích iot nhằm tạo ra giá trị kinh doanh.
Phân loại và bối cảnh hóa các giải pháp kiến trúc khác nhau để đối phó với các phân tích tính năng phù hợp với iot.
Đánh giá các nhà cung cấp đám mây lớn khác nhau trên thị trường và các dịch vụ / thư viện / khuôn khổ của họ cho phân tích iot.
Xác định khuôn khổ phân loại quá trình xử lý và quyết định trong đám mây và / hoặc điện toán biên bằng cách sử dụng thư viện điện toán nhận thức (Học máy / Học sâu) cho một trường hợp nhất định.
Hiểu và sử dụng các nguồn dữ liệu khác nhau, trực quan hóa dữ liệu và các kỹ thuật tạo thông tin chi tiết để tạo ra trí thông minh nhân tạo.
Hiểu các domain cần thiết cho kỹ thuật thực hiện khi áp dụng cho giải pháp cuối cùng được phát triển bằng phân tích.
|
Thời lượng khóa học: 3 Ngày
Nội dung khóa học:
- Managing data ingestion, storage and processing via data lakes
- Selecting optimal time window for aggregating sensor data
- Application of well-known data mining algorithms for iot data
- Practical business use cases of end-to-end solution with iot analytics
- Demonstration of the Economics of iot analytics
