Iníciate en IoT con Arduino
Aprende a rentabilizar tus proyectos de IoT #14HorasBastan
A 99,0€ (¿o es mejor decir 100?)
… bueno, en todo caso ¡¡¡los primeros tienen descuento!!!
abre el PDF de precios en el botón azul.
Descargar Contenido en PDF		
Descargar precio y ofertas en PDF		
Contacta con nosotros		
  function gtag_report_conversion(url) {   var callback = function () {     if (typeof(url) != ‘undefined’) {       window.location = url;     }   };   gtag(‘event’, ‘conversion’, {       ‘send_to’: ‘AW-934959748/rb1mCMXhxXsQhLXpvQM’,       ‘transaction_id’: »,       ‘event_callback’: callback   });   return false; } «>
Reservar		
CONTENIDO DEL CURSO
				
HERRAMIENTAS PARA MANEJAR LOS DATOS DE IoT													
• Instalación de sensores y dispositivos Iot (1 h)
• Introducción a Weka (1 h)
				
TRATAMIENTO Y ANÁLISIS DE LOS DATOS DE IoT													
• Extraer datos y Convertirlos a los formatos correspondiebtes. 
• Análisis de los datos.
• Diagrama de la dispersión. 
• Trabajando con atributos – transformación de datos 
• Trabajando con filtros.
				
EJERCICIOS													
 
• Análisis de datos de Sensores de temperatura, humedad, viento.
• Primeras nociones de Machine Learning.
• Análisis de datos de Sensores para control de Viveros de Champiñones.
• Clasificación de setas venenosas.
				
CLASIFICACIÓN DE MEDICIONES DE UN DISPOSITIVO IoT 													
• Establecer los objetivos que debe satisfacer un dispositivo IoT-Método CRISP
• Que clasificador utilizar. El atributo clase.
• Opciones de prueba – configuración.
• Como hacer que un dispositivo IoT aprenda. (Entrenamiento y Prueba)
• Interpretar los resultados del aprendizaje.
				
AGRUPAMIENTO													
 
• Seleccionar un algoritmo de clasificación.
• Configuración del agrupamiento. 
•	Atributos no considerados. 
•	La lista del resultado.
				
SELECCIÓN DE SENSORES													
• Hasta donde es conveniente integrar sensores. 
• Proceso de selección de variables. 
• Resultados del algoritmo de asociación.
¿CUÁNDO? 
12, 13, 14 y 15 de febrero 2018
¿Quién lo imparte? 

Manuel Pérez Gomez 
Docente: 
en Master Big Data UNED (actualmente)
Departamento de Desarrollo de Xerox en Latam
EUDE Business School
Coordinador del grupo de usuarios de «R» de Madrid
Ingeniero de Sistemas – Consultor – Big Data
Consultor Business Intelligence y Análisis de datos
							
Contacta con nosotros