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物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)培訓(xùn)

Secci on 1: Manejo de proyectos

Aproximación a que es un desarrollo de un ecosistema IoT a traves de herramientas para gestión de proyectos

y repositorios lo cual permite una integración y gestión de ficheros de todo un grupo de desarrollo.

1. ?Qué es GIT?

a. Instalación de GIT

b. Principales comandos de GIT

2. Repositorios

a. Creación de cuenta en repositorio

b. El primer repositorio

c. Comandos y repositorios

3. Node-Red y Git

a. Configurar Node-Red

b. Node-Red y Git.

Secci on 2: Herramientas para la gestión de bases de datos.

Se conoceran a profundidad los tipos de bases de datos utilizados en aplicaciones de IoT.

Aprenderás como identificar los principales elementos que se encuentran relacionados para la correcta gestión de datos,

y de igual manera, aprenderas en detalle las implicaciones que tienen

el guardar grandes volúmenes de datos en bases de datos relacionales y no relacionales.

1. Bases de datos Relacionales

a. Node-Red y MySQL.

b. Comandos SQL

2. Bases de datos No Relacionales

a. Creación de cuenta Firebase

b. Firebase y Node-Red

c. Operaciones en Firebase

3. Introducción al Big Data

a. ?Qué es el Big Data?

b. Big Data y IoT

Secci on 3: Dashboard.

Una parte fundamental de un ecosistema IoT es la interacción que se tiene con el usuario,

por lo que un componente fundamental en un ecosistema IoT son las interfaces mediante las cuales interactuamos con el usuario.

En esta semana, aprenderas a como desarrollar interfaces para todo tipo de dispositivos móviles.

1. Dashboard en Node-Red.

a. Instalación de Dashboard

b. Mi primer Dashboard

2. Dashboard en Android

a. Instalación de Android Studio

b. Dashboard en Android Studio

3. Dashboard en Web

a. Gráficas en Web

Secci on 4 (Bonus): Big Data

En este módulo se mostrara la relación que tiene el Big Data con el Internet de las cosas

y como mediante la gestión adecuada de estas dos tecnologías se pueden a llegar a crear ecosistemas IoT a nivel de producción.

1. Tratamiento de datos

a. Tipos de Datos

b. Datos y Python (Pandas)

2. Visualización de Datos

a. Cuenta en Plotly (Dashboard para crear aplicaciones web analiticas)

b. Python (Lenguaje de programacion) y plotly

3. Clustering (Tecnica de mineria de datos - data mining)

a. Dise?o de la Solucion IoT y Big Data.