Планирование и создание промышленных решений IoT с использованием машинного обучения

Для того чтобы продукт промышленного Интернета вещей (IIoT) превратился из концепции в реальность, требуется уникальное сочетание управления проектом, понимания аппаратных средств и науки о данных. Многие инициативы не могут быть реализованы не из-за отсутствия технологий, а из- за отсутствие структурированного планирования и исполнения. Этот курс предоставит вам основные знания для успешного планирования, комплектования и выполнения проектов IIoT. Вы пройдете путь от понимания основных принципов сбора данных с датчиков до разработки современных конвейеров хранения данных и применения алгоритмов машинного обучения для решения реальных промышленных задач. Что вы узнаете: - Понять основные этапы планирования проекта IIoT, управления жизненным циклом и комплектования команды. - Анализ того, как промышленные датчики собирают, передают и обрабатывают большие объемы телеметрических данных. - Оценка современных архитектур хранения больших данных, включая обработку краев, облачные озера данных и базы данных временных рядов. - Применять фундаментальные алгоритмы машинного обучения для анализа данных датчиков и прогнозирования отказов оборудования. - Разработать структурированную дорожную карту проекта, которая соединяет физическое оборудование с облачным анализом. Курс начинается с основных концепций и методологий управления проектами IIoT, а затем переходит к технологиям датчиков, стратегиям хранения данных и современным приложениям машинного обучения от края до облака. Вы пройдете четкие письменные объяснения, концептуальные архитектурные проекты и практические аналитические упражнения. Этот курс предназначен для начинающих руководителей проектов, инженеров и специалистов по технологиям, не знакомых с промышленной автоматизацией. Не требуется предварительного опыта работы с аппаратным обеспечением или передовыми технологиями обработки данных. Начните строить свой план для современных промышленных инноваций сегодня.