Insurtech: A Practical Introduction for Managers Träningskurs

Framsteg inom teknik och den ökande mängden information förändrar hur affärer bedrivs i många branscher, inklusive myndigheter. Gostatlig datagenerering och digital arkivering ökar på grund av den snabba tillväxten av mobila enheter och applikationer, smarta sensorer och enheter, molnlösningar och portaler som riktar sig till medborgare. När digital information expanderar och blir mer komplex, blir informationshantering, bearbetning, lagring, säkerhet och disposition också mer komplex. Nya verktyg för insamling, sökning, upptäckt och analys hjälper organisationer att få insikter från deras ostrukturerade data. Den statliga marknaden är vid en tipppunkt och inser att information är en strategisk tillgång, och regeringen måste skydda, utnyttja och analysera både strukturerad och ostrukturerad information för att bättre kunna tjäna och möta uppdragets krav. När regeringsledare strävar efter att utveckla datadrivna organisationer för att framgångsrikt utföra uppdrag, lägger de grunden för att korrelera beroenden mellan händelser, människor, processer och information.

Högvärdiga statliga lösningar kommer att skapas från en samling av de mest störande teknologierna:

Mobila enheter och applikationer Molntjänster Teknik för sociala företag och nätverk Big Data och analys

IDC förutspår att till 2020 kommer IT-branschen att nå 5 biljoner dollar, ungefär 1,7 biljoner dollar större än idag, och att 80 % av branschens tillväxt kommer att drivas av dessa 3:e plattformsteknologier. På lång sikt kommer dessa teknologier att vara nyckelverktyg för att hantera komplexiteten i ökad digital information. Big Data är en av de intelligenta branschlösningarna och gör det möjligt för myndigheter att fatta bättre beslut genom att vidta åtgärder baserat på mönster som avslöjas genom att analysera stora mängder data – relaterad och orelaterade, strukturerad och ostrukturerad.

Men att åstadkomma dessa bedrifter kräver mycket mer än att bara ackumulera enorma mängder data. "Att förstå dessa volymer av Big Data kräver banbrytande verktyg och teknologier som kan analysera och extrahera användbar kunskap från stora och olika strömmar av information," Tom Kalil och Fen Zhao från Vita husets Office of Science and Technology Policy skrev i ett inlägg på OSTP-bloggen.

Vita huset tog ett steg mot att hjälpa byråer att hitta dessa tekniker när det etablerade National Big Data Research and Development Initiative 2012. Initiativet inkluderade mer än 200 miljoner dollar för att få ut det mesta av explosionen av Big Data och de verktyg som behövs för att analysera det.

De utmaningar som Big Data innebär är nästan lika skrämmande som dess löfte är uppmuntrande. Att lagra data effektivt är en av dessa utmaningar. Som alltid är budgetarna snäva, så byråer måste minimera lagringspriset per megabyte och hålla data inom enkel åtkomst så att användarna kan få det när de vill ha det och hur de behöver det. Att säkerhetskopiera enorma mängder data ökar utmaningen.

Att analysera data effektivt är en annan stor utmaning. Många byråer använder kommersiella verktyg som gör det möjligt för dem att sålla bland bergen av data och upptäcka trender som kan hjälpa dem att arbeta mer effektivt. (En nyligen genomförd studie av MeriTalk fann att federala IT-chefer tror att Big Data kan hjälpa byråer att spara mer än 500 miljarder dollar samtidigt som de uppfyller uppdragets mål.).

Specialutvecklade verktyg Big Data gör det också möjligt för byråer att ta itu med behovet av att analysera sina data. Till exempel har Oak Ridge National Laboratorys Computational Data Analytics Group gjort sitt Piranha-dataanalyssystem tillgängligt för andra byråer. Systemet har hjälpt medicinska forskare att hitta en länk som kan varna läkare om aortaaneurysm innan de slår till. Den används också för mer vardagliga uppgifter, som att sålla igenom meritförteckningar för att koppla jobbkandidater till rekryteringschefer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till IT-proffs och affärschefer på mellannivå som vill förstå potentialen hos IoT och edge computing för att möjliggöra effektivitet, realtidsbearbetning och innovation inom olika branscher.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för IoT och edge computing och deras roll i digital transformation.
• Identifiera användningsfall för IoT och databehandling på gränsenheter inom tillverknings-, logistik- och energisektorerna.
• Skilj mellan arkitekturer och distributionsscenarier för gräns- och molnbaserad databehandling.
• Implementera edge computing-lösningar för förutsägande underhåll och beslutsfattande i realtid.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, systemarkitekter och branschfolk som vill utnyttja Edge AI för att förbättra IoT-applikationer med intelligenta databehandlings- och analysfunktioner.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Edge AI och dess tillämpning i IoT.
• Konfigurera Edge AI-miljöer för IoT-enheter.
• Utveckla och distribuera AI-modeller på gränsenheter för IoT-program.
• Implementera databehandling och beslutsfattande i realtid i IoT-system.
• Integrera Edge AI med olika IoT-protokoll och plattformar.
• Ta itu med etiska överväganden och metodtips i Edge AI för IoT.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till produktchefer och utvecklare som vill använda Edge Computing för att decentralisera datahantering för snabbare prestanda, med hjälp av smarta enheter som finns i källnätverket.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande begreppen och fördelarna med Edge Computing.
• Identifiera användningsfall och exempel där Edge Computing kan tillämpas.
• Designa och bygg Edge Computing lösningar för snabbare databehandling och minskade driftskostnader.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill tillämpa Federated Learning för att optimera IoT- och edge computing-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och fördelarna med Federated Learning i IoT och databehandling på gränsenheter.
• Implementera Federated Learning modeller på IoT-enheter för decentraliserad AI-bearbetning.
• Minska latensen och förbättra beslutsfattandet i realtid i databehandlingsmiljöer på gränsenheter.
• Hantera utmaningar relaterade till datasekretess och nätverksbegränsningar i IoT-system.

Internet of Things (IoT) är en framväxande teknikdomän som kopplar samman fysiska objekt och mjukvaruapplikationer trådlöst för fjärranalys och styrning. Augmented Reality (AR) är en teknik som förbättrar användarupplevelsen genom att blanda virtuella datorgenererade element med den fysiska verkliga miljön. AR gör det möjligt för företag att ge användarna en realtids- och verklighetsbild av information. Det här är två tekniker som har sett en snabbt växande användningsgrad i flera branscher.

I denna instruktörsledda, liveutbildning kommer deltagarna att lära sig grunderna i IoT och AR och tillämpa dessa lärdomar på sina organisationers verksamhet och strategier.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i IoT och AR
• Lär dig hur IoT- och AR-tekniker fungerar
• Förstå hur IoT- och AR-teknik kan tillämpas på deras affärsstrategi
• Fatta välgrundade affärsbeslut om IoT och AR

Publik

• Chefer
• Företagare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Not

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

I denna instruktörsledda, liveträning i Sverige kommer deltagarna att lära sig grunderna i IoT när de går igenom skapandet av ett Arduino-baserat IoT-sensorsystem.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för IoT, inklusive IoT-komponenter och kommunikationstekniker.
• Lär dig hur du använder Arduino kommunikationsmoduler som kan användas för olika IoT-system.
• Lär dig hur du använder och programmerar en mobilapp för att styra Arduino.
• Använd en Wi-Fi-modul för att ansluta Arduino till en annan enhet.
• Skapa och distribuera ett eget IoT-sensorsystem.

Till skillnad från andra tekniker är IoT mycket mer komplext och omfattar nästan alla grenar av kärnan: Engineering-Mechanical, Electronics, Firmware, Middleware, Cloud, Analytics och Mobile. För vart och ett av dess tekniska lager finns det aspekter av ekonomi, standarder, regler och utvecklande toppmodern teknik. Detta är för första gången, en blygsam kurs erbjuds för att täcka alla dessa kritiska aspekter av IoT Engineering.

Sammanfattning

Ett avancerat utbildningsprogram som täcker den senaste tekniken inom Internet of Things

Skär över flera teknikdomäner för att utveckla medvetenhet om ett IoT-system och dess komponenter och hur det kan hjälpa företag och organisationer.

Live-demo av IoT-modellapplikationer för att visa upp praktiska IoT-distributioner inom olika branschdomäner, såsom industriell IoT, smarta städer, detaljhandel, resor och transport och användningsfall kring anslutna enheter och saker

Målgrupp

Chefer som ansvarar för affärs- och verksamhetsprocesser inom sina respektive organisationer och vill veta hur man kan utnyttja IoT för att göra sina system och processer mer effektiva.

Entreprenörer och investerare som vill bygga nya företag och vill utveckla en bättre förståelse för IoT-tekniklandskapet för att se hur de kan utnyttja det på ett effektivt sätt.

Uppskattningar av marknadsvärdet för Internet of Things eller IoT är enorma, eftersom IoT per definition är ett integrerat och diffust lager av enheter, sensorer och datorkraft som överlagrar hela konsument-, business-to-business- och myndighetsbranscher. IoT kommer att stå för ett allt större antal anslutningar: 1,9 miljarder enheter idag och 9 miljarder år 2018. Det året kommer det att vara ungefär lika med antalet smartphones, smarta TV-apparater, surfplattor, bärbara datorer och datorer tillsammans.

Inom konsumentområdet har många produkter och tjänster redan gått över till IoT, inklusive köks- och hushållsapparater, parkering, RFID, belysnings- och värmeprodukter och ett antal tillämpningar inom industriellt internet.

De underliggande teknikerna för IoT är dock inget nytt eftersom M2M-kommunikation har funnits sedan Internets födelse. Men det som förändrats under de senaste åren är framväxten av ett antal billiga trådlösa tekniker som lagts till genom överväldigande anpassning av smarta telefoner och surfplattor i varje hem. Den explosiva tillväxten av mobila enheter ledde till den nuvarande efterfrågan på IoT.

På grund av obegränsade möjligheter inom IoT-branschen hoppade ett stort antal små och medelstora entreprenörer på tåget av IoT-guldrush. På grund av framväxten av elektronik med öppen källkod och IoT-plattform blir kostnaderna för utveckling av IoT-system och ytterligare hantering av dess betydande produktion allt mer överkomliga. Befintliga ägare av elektroniska produkter upplever press att integrera sin enhet med Internet eller mobilapp.

Denna utbildning är avsedd för en teknik- och affärsgenomgång av en framväxande bransch så att IoT-entusiaster/entreprenörer kan förstå grunderna i IoT-teknik och affärer.

Kursens mål

Huvudsyftet med kursen är att introducera nya tekniska alternativ, plattformar och fallstudier av IoT-implementering i hem- och stadsautomation (smarta hem och städer), industriellt internet, hälso- och sjukvård, mobil, mobil mobil och andra områden.

Grundläggande introduktion av alla delar av IoT-Mechanical, Electronics/sensorplattform, trådlösa och trådbundna protokoll, mobil till Electronics-integration, mobil till företagsintegration, dataanalys och totalt kontrollplan

M2M trådlösa protokoll för IoT- WiFi, Zigbee/Zwave, Bluetooth, ANT+ : När och var ska man använda vilken?

Mobil/Desktop/Webbapp - för registrering, datainsamling och kontroll - Tillgänglig M2M-datainsamlingsplattform för IoT - Xively, Omega och NovoTech, etc.

Säkerhetsfrågor och säkerhetslösningar för IoT

Öppen källkod/kommersiell elektronikplattform för IoT-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC etc

Öppen källkod/kommersiell företagsmolnplattform för AWS-IoT-appar, Azure -IOT, Watson-IOT-moln förutom andra mindre IoT-moln

Studier av affärer och teknik för några av de vanliga IoT-enheterna som hemautomation, brandvarnare, fordon, militär, hemhälsa etc.

Till skillnad från andra tekniker är IoT mycket mer komplext och omfattar nästan alla grenar av kärnan: Engineering-Mechanical, Electronics, Firmware, Middleware, Cloud, Analytics och Mobile. För vart och ett av dess tekniska lager finns det aspekter av ekonomi, standarder, regler och utvecklande toppmodern teknik. Detta är för första gången, en blygsam kurs erbjuds för att täcka alla dessa kritiska aspekter av IoT Engineering.

För tillverkningsproffs är den mest kritiska aspekten att förstå framstegen inom området Industrial Internet of things, vilket inkluderar prediktivt och förebyggande underhåll, tillståndsbaserad övervakning av maskinerna, produktionsoptimering, energioptimering, optimering av leveranskedjan och drifttid för tillverkningsverktyg etc.

Sammanfattning

• Ett avancerat utbildningsprogram som täcker den senaste tekniken inom Internet of Things i smarta fabriker.
• Skär över flera teknikdomäner för att utveckla medvetenhet om ett IoT-system och dess komponenter och hur det kan hjälpa tillverkningschefer
• Livedemo av modell IIoT-applikationer för smarta fabriker

Målgrupp

• Chefer som ansvarar för affärs- och verksamhetsprocesser inom sina respektive tillverkningsorganisationer och vill veta hur man kan utnyttja IoT för att göra sina system och processer mer effektiva.

Varaktighet : 3 dagar (8 timmar / dag)

Uppskattningar av marknadsvärdet för Internet of Things eller IoT är enorma, eftersom IoT per definition är ett integrerat och diffust lager av enheter, sensorer och datorkraft som överlagrar hela konsument-, business-to-business- och myndighetsbranscher. IoT kommer att stå för ett allt större antal anslutningar: 1,9 miljarder enheter idag och 9 miljarder år 2018. Det året kommer det att vara ungefär lika med antalet smartphones, smarta TV-apparater, surfplattor, bärbara datorer och datorer tillsammans.

Inom konsumentområdet har många produkter och tjänster redan gått över till IoT, inklusive köks- och hushållsapparater, parkering, RFID, belysnings- och värmeprodukter och ett antal tillämpningar inom industriellt internet.

De underliggande teknikerna för IoT är dock inget nytt, eftersom M2M-kommunikation har funnits sedan Internets födelse. Men det som förändrats under de senaste åren är framväxten av ett antal billiga trådlösa tekniker som lagts till genom överväldigande anpassning av smarta telefoner och surfplattor i varje hem. Den explosiva tillväxten av mobila enheter ledde till den nuvarande efterfrågan på IoT.

Industrial IoT, eller IIoT för tillverkning har använts i stor utsträckning sedan 2014 och sedan dess har ett stort antal IIoT-innovationer skett. Denna kurs kommer att introducera alla viktiga aspekter av innovationer inom industriellt IoT-område.

Denna utbildning är avsedd för en teknik- och affärsgenomgång av en framväxande bransch så att IoT-entusiaster/entreprenörer kan förstå grunderna i IoT-teknik och affärer.

Kursens mål

Huvudsyftet med kursen är att introducera nya tekniska alternativ, plattformar och fallstudier av IoT-implementering i smarta fabriker för tillverkningssektorer.

1. Studier av affärsverksamhet och teknik av några av de vanliga IIoT-plattformarna som Siemens MindSphere och Azure IoT.
2. Öppen källkod/kommersiell företagsmolnplattform för AWS-IoT-appar, Azure -IOT, Watson-IOT, Mindsphere IIoT-moln förutom andra mindre IoT-moln
3. Öppen källkod/kommersiell elektronikplattform för IoT-Raspberry Pi, Arduino, ArmMbedLPC etc
4. Säkerhetsfrågor och säkerhetslösningar för IIoT
5. Mobil/Desktop/Webbapp - för registrering, datainsamling och kontroll –
6. M2M trådlösa protokoll för IoT- WiFi, LoPan, BLE, Ethernet, Ethercat, PLC: När och var ska man använda vilken?
7. Grundläggande introduktion av alla delar av IoT-Mechanical, Electronics/sensorplattform, trådlösa och trådbundna protokoll, mobil till Electronics-integration, mobil till företagsintegration, dataanalys och totalt kontrollplan

Internet of Things (IoT) är en nätverksinfrastruktur som kopplar samman fysiska objekt och mjukvaruapplikationer trådlöst, vilket gör att de kan kommunicera med varandra och utbyta data via nätverkskommunikation, molnbaserad databehandling och datainsamling.

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig grunderna i IoT när de går igenom skapandet av ett IoT-sensorsystem med hjälp av Raspberry Pi.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för IoT, inklusive IoT-komponenter och kommunikationstekniker
• Lär dig hur du ställer in Raspberry Pi specifikt för IoT-applikationer
• Bygga och distribuera sitt eget IoT-sensorsystem

Publik

• Hobby
• Hårdvaru-/mjukvaruingenjörer och tekniker
• Tekniska personer inom alla branscher
• Nybörjare utvecklare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Not

• Raspberry Pi Stöder olika operativsystem och programmeringsspråk. Den här kursen kommer att använda Linux-baserad Raspbian som operativsystem och Python som programmeringsspråk. För att begära en specifik installation, vänligen kontakta oss för att ordna.
• Deltagarna är ansvariga för att köpa in Raspberry Pi hårdvara och komponenter.

Under de senaste tre åren har tekniken inom IoT genomgått stora förändringar som främst drivits av Microsoft, Google och Amazon. Dessa stora jättar har investerat miljarder dollar för att utveckla IoT-plattformar som är  lättare att hantera och säkra vissa dataperimeter. IoT edge har också fått mycket fart inom både forskning och distribution som enda medel för praktisk IoT-implementering.  5G är också lovande för att förändra IoT-verksamheten.  Detta har lett till en aldrig tidigare skådad stor mängd nya forskningsområden inom IoT.

Storskalig anpassning av IoT går dock långsamt på grund av säkerhetsproblem på olika nivåer. Att säkra firmware och gateways är långt ifrån idealiskt.  En av de största frågorna är oenighet mellan olika stora IoT-leverantörer i frågan om säkerhet.  Microsoft Azure Amazon AWS har  drivit på med sina egna säkerhetsstandarder. Där som NIST placerar en mer omfattande.  OWASP modell med 10 lager av IoT-säkerhet hade en viss inverkan men misslyckades totalt sett med att få mycket mark på grund av icke-antagande från stora IoT-plattformar som Azure eller Google.
 

Det andra stora orosområdet är säkerheten för firmware. I första hand är de flesta av de fasta programmen fortfarande sårbara för patchning, vare sig det är  via OTA (over the top) eller lokalt via en hårdvaruport.

Kursens mål

1.  Ge en introduktion till alla teknikstackar, datamodeller och sårbarheter  inom IoT
2.  Rita lagren av sårbarhet vid varje stack och mellan stacken
3.  Sårbarhet från leverantörer och enheter från tredje part
4.  Lär dig mer om NIST-standarden för IoT-säkerhet

Maskin-till-maskin (M2M) avser direkt automatiserad kommunikation mellan mekaniska eller elektroniska enheter i nätverk.

I denna instruktörsledda, liveträning i Sverige kommer deltagarna att lära sig om de olika aspekterna av NB-IoT (även känd som LTE Cat NB1) när de utvecklar och distribuerar en exempelbaserad NB-IoT-baserad applikation.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Identifiera de olika komponenterna i NB-IoT och hur de ska passa ihop för att bilda ett ekosystem.
• Förstå och förklara de säkerhetsfunktioner som är inbyggda i NB-IoT enheter.
• Utveckla ett enkelt program för att spåra NB-IoT enheter.

I denna instruktörsledda, liveträning i Sverige kommer deltagarna att lära sig hur man maximerar prestandan för Nginx när de ställer in, konfigurerar, övervakar och felsöker Nginx för att hantera olika former av HTTP / TCP-trafik. Ämnen som tas upp är bland annat hur du konfigurerar de viktigaste parametrarna i Nginx, operativsystemet och en virtuell dator för att få ut maximalt värde av Nginx.

ThingsBoard är en IoT-plattform med öppen källkod som erbjuder enhetshantering, datainsamling, bearbetning och visualisering för din IoT-lösning.

I denna instruktörsledda, liveutbildning kommer deltagarna att lära sig hur man integrerar ThingsBoard i sina IoT-lösningar.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera ThingsBoard
• Förstå grunderna i ThingsBoard funktioner och arkitektur
• Skapa IoT-program med ThingsBoard
• Integrera ThingsBoard med Kafka för dataroutning för telemetrienheter
• Integrera ThingsBoard med Apache Spark för dataaggregering från flera enheter

Publik

• Mjukvaruingenjörer
• Hårdvaruingenjörer
• Utvecklare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Not

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.