Fundamentos IoT : Análisis de Datos y Big Data

Análisis y comprensión de datos IoT

El comprender como funcionan los distintos dispositivos que usamos en IoT así como las soluciones a las problemáticas que encontremos, analizando diversos datos pertinentes para posteriormente comprimirlos y colocárselos a los dispositivos.

El curso está diseñado de manera modular y flexible para adaptarse adecuadamente a los estudiantes de muchos niveles educativos y tipos de instituciones, como escuelas secundarias, escuelas técnicas e institutos de formación profesional, facultades, universidades y centros de capacitación comunitaria.

Se espera que los estudiantes que ingresan al curso Análisis de datos IoT ya hayan completado el curso Conexión IoT o equivalente. Además, se espera que estos estudiantes también tengan experiencia más sólida en programación y depuración de código de Python.

Los estudiantes que finalicen el curso Big Data & Analytics podrán realizar lo siguiente:

● Explicar cómo las empresas pueden extraer información e ideas de los datos de IoT.
● Comprender los pasos del ciclo de vida de análisis de datos y realizar estas tareas.
● Explicar los distintos tipos de análisis de datos: descriptivo, predictivo y prescriptivo.
● Usar Python para crear un flujo de datos a fin de adquirir, manipular y visualizar datos de sensores.
● Aplicar un análisis de datos exploratorio para extraer ideas de los datos.
● Comprender la aplicación de aprendizaje mecanizado.
● Presentar y comunicar los datos mediante historias.
● Describir la evolución de las tecnologías de administración de datos de SQL a NoSQL.
● Comprender y explicar la evolución de una plataforma informática de centro de datos moderna y una plataforma escalable distribuida de datos masivos como Apache Hadoop.

● Raspberry Pi 3 CanaKit Ultimate Starter Kit.
● Sparkfun Inventor’s Kit for Arduino – V3.2
● Cables de acoplamiento multicolores: macho a hembra de 40 pines, macho a macho de 40 pines, hembra a hembra de 40 pines.
● Cables de acoplamiento de placa de prueba.
● Raspberry Pi Camera Module v2

(Capítulo/Sección). Metas u objetivos.
Capítulo 1. Datos e Internet de las cosas Comprenda los conceptos de datos masivos y análisis, y el rol de los datos masivos en los sistemas de IoT.
Capítulo 2. Aspectos básicos del análisis de datos Aprenda lo básico de estadísticas descriptivas, los aspectos prácticos de la adquisición de datos de un sensor y cómo crear representaciones visuales de los datos.
Capítulo 3. Análisis de datos Explore los datos mediante la visualización para extraer información y crear hipótesis.
Capítulo 4. Análisis de datos y aprendizaje mecanizado avanzados Aprenda sobre análisis predictivos, enfoques de aprendizaje mecanizado supervisado y no supervisado y cómo aplicar modelos para hacer predicciones a partir de los datos.
Capítulo 5. Narración de historias con datos Aprenda cómo transformar los resultados del análisis en una historia narrativa y visual clara y convincente.
Capítulo 6. Arquitectura para datos masivos e ingeniería de datos Conozca los principios básicos detrás de las soluciones escalables más importantes para datos masivos como Apache Hadoop y el ecosistema relacionado de tecnologías.