Новые учебные курсы
магистерского уровня по
темам «Интернет
Вещей» и «Умные города»
Лаборатория ОИТ ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова
Намиот Д.Е. dnamiot@gmail.com
Сухомлин В.А. sukhomlin@mail.ru
Содержание
 Существующие программы
 Умные Города и Интернет Вещей
 Города, управляемые данными
 ИТ-компоненты Интернета Вещей
Существующие программы
 Намиот Д. Е. Об учебных программах
по Internet of Things //International
Journal of Open Information
Technologies. – 2015. – Т. 3. – №. 5.
 Намиот Д. Е. Об обучении по Internet of
Things и Smart Cities //International
Journal of Open Information
Technologies. – 2016. – Т. 4. – №. 5.
Магистерская программа Smart Cities
and Urban analytics
 сети и коммуникации
 планирование транспортных потоков
 системы реального времени
 гео-информационные системы,
 системы моделирования.
 основной упор – городское
планирование и управление.
Специализация в Coursera
 Introduction to the Internet of Things and
Embedded Systems
 The Arduino Platform and C Programming
 Interfacing with the Arduino
 The Raspberry Pi Platform and Python
Programming for the Raspberry Pi
 Interfacing with the Raspberry Pi
MIT /1
 архитектура IoT
 обработка данных сенсоров
 SLAM
 автономные устройства (автомобили,
роботы)
 стандарты IoT
 носимые устройства (wearables),
MIT /2
 безопасность
 Web of Things
 беспроводные протоколы,
 хранение и анализ данных,
 человеко-машинные интерфейсы
 приложения: кибер-физические
системы
Smart City & IoT
Темы Умного Города
 Стандарты: FiWare
 Распределенные системы
 API: стандарты, модели, метрики
Стандарты Умного Города
Города, управляемые данными
 Сенсоры
 Передача данных
 Хранение данных
 Обработка
Функциональный анализ IoT
Сенсоры
Протоколы
Работа с данными
 Базы данных временных рядов
 Потоковая обработка и алгоритмы
(stream data processing)
 Системы для поддержки потковой
обработки (e.g. Apache Storm и Apache
Spark)
 Определение аномалий
Компетенции /1
 понимание архитектуры IoT и M2M
приложений
 модели сетевого взаимодействия в IoT
 знание основных моделей,
используемых при проектировании IoT
и M2M систем
Компетенции /2
 ориентация в сетевых стандартах,
используемых в IoT
 понимание моделей данных,
используемых в IoT приложениях
 умение выбирать модели данных в
зависимости требований
 ориентация в методах обработки
данных

IoT education

  • 1.
    Новые учебные курсы магистерскогоуровня по темам «Интернет Вещей» и «Умные города» Лаборатория ОИТ ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова Намиот Д.Е. dnamiot@gmail.com Сухомлин В.А. sukhomlin@mail.ru
  • 2.
    Содержание  Существующие программы Умные Города и Интернет Вещей  Города, управляемые данными  ИТ-компоненты Интернета Вещей
  • 3.
    Существующие программы  НамиотД. Е. Об учебных программах по Internet of Things //International Journal of Open Information Technologies. – 2015. – Т. 3. – №. 5.  Намиот Д. Е. Об обучении по Internet of Things и Smart Cities //International Journal of Open Information Technologies. – 2016. – Т. 4. – №. 5.
  • 4.
    Магистерская программа SmartCities and Urban analytics  сети и коммуникации  планирование транспортных потоков  системы реального времени  гео-информационные системы,  системы моделирования.  основной упор – городское планирование и управление.
  • 5.
    Специализация в Coursera Introduction to the Internet of Things and Embedded Systems  The Arduino Platform and C Programming  Interfacing with the Arduino  The Raspberry Pi Platform and Python Programming for the Raspberry Pi  Interfacing with the Raspberry Pi
  • 6.
    MIT /1  архитектураIoT  обработка данных сенсоров  SLAM  автономные устройства (автомобили, роботы)  стандарты IoT  носимые устройства (wearables),
  • 7.
    MIT /2  безопасность Web of Things  беспроводные протоколы,  хранение и анализ данных,  человеко-машинные интерфейсы  приложения: кибер-физические системы
  • 8.
  • 9.
    Темы Умного Города Стандарты: FiWare  Распределенные системы  API: стандарты, модели, метрики
  • 10.
  • 11.
    Города, управляемые данными Сенсоры  Передача данных  Хранение данных  Обработка
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
    Работа с данными Базы данных временных рядов  Потоковая обработка и алгоритмы (stream data processing)  Системы для поддержки потковой обработки (e.g. Apache Storm и Apache Spark)  Определение аномалий
  • 16.
    Компетенции /1  пониманиеархитектуры IoT и M2M приложений  модели сетевого взаимодействия в IoT  знание основных моделей, используемых при проектировании IoT и M2M систем
  • 17.
    Компетенции /2  ориентацияв сетевых стандартах, используемых в IoT  понимание моделей данных, используемых в IoT приложениях  умение выбирать модели данных в зависимости требований  ориентация в методах обработки данных