Cursos de Internet of Things (IoT) en España

Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor y organizada en España, está dirigida a desarrolladores IoT de nivel avanzado y entusiastas del hogar inteligente que desean automatizar procesos del Internet de las Cosas mediante n8n.

Al término del curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar e implementar n8n para la automatización de flujos de trabajo IoT.
• Integrar dispositivos y plataformas del Internet de las Cosas mediante nodos y conectores de n8n.
• Diseñar flujos de trabajo personalizados para automatizar tareas y procesos IoT.
• Utilizar protocolos como MQTT y APIs REST dentro de los flujos de trabajo en n8n.
• Supervisar, diagnosticar y optimizar los flujos de trabajo de automatización del Internet de las Cosas.

6G representa el próximo estándar de comunicación inalámbrica, listo para transformar los ecosistemas de IoT gracias a una conectividad ultrarrápida, sensores avanzados y capacidades integradas de inteligencia artificial.

Este curso presencial o en línea, impartido por instructores expertos, está dirigido a profesionales avanzados que deseen comprender y aprovechar esta convergencia entre las tecnologías 6G y las aplicaciones de IoT.

Al finalizar este programa, los participantes podrán:

• Explicar los conceptos técnicos fundamentales del 6G.
• Evaluar cómo el 6G modificará la comunicación y la arquitectura de los dispositivos IoT.
• Analizar casos de uso impulsados por el 6G en distintas industrias.
• Diseñar estrategias para integrar funcionalidades 6G en soluciones IoT ya existentes.

Estructura del curso

• Clases teóricas centradas en conceptos, acompañadas de debates especializados.
• Ejercicios prácticos destinados a reforzar los principios clave de ingeniería.
• Análisis de estudios de caso y escenarios reales, guiado por el instructor.

Opciones de personalización del curso

• Para adaptar este entrenamiento a su hoja de ruta tecnológica específica, no dude en contactarnos.

Esta formación presencial o virtual dirigida por un instructor en España está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen utilizar el Aprendizaje Federado para optimizar soluciones del Internet de las Cosas y la computación periférica.

Al término del curso, los asistentes podrán:

• Entender los fundamentos y ventajas del Aprendizaje Federado en entornos IoT y de computación periférica.
• Implementar modelos basados en este método en dispositivos conectados a Internet para el procesamiento descentralizado de IA.
• Disminuir la latencia y fomentar una toma de decisiones más rápida dentro de entornos periféricos.
• Superar obstáculos inherentes a la privacidad de los datos y a las limitaciones técnicas en sistemas del Internet de las Cosas.

Este curso presencial o virtual, impartido por instructores en España, está dirigido a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales del sector que deseen aprovechar la Inteligencia Artificial en el perímetro para potenciar sus aplicaciones IoT mediante procesamiento inteligente de datos y análisis avanzado.

Al finalizar, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos de la Inteligencia Artificial en el perímetro y su aplicación en sistemas IoT.
• Configurar entornos de Inteligencia Artificial en el perímetro para dispositivos IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos destinados a aplicaciones IoT.
• Realizar procesamiento de datos y toma de decisiones en tiempo real dentro de sistemas IoT.
• Integrar la Inteligencia Artificial en el perímetro con diversos protocolos y plataformas IoT.
• Abordar las consideraciones éticas y buenas prácticas al aplicar esta tecnología en entornos IoT.

Esta formación práctica y guiada por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores IoT de nivel intermedio, ingenieros de sistemas embebidos y profesionales del ámbito de la IA que deseen implementar TinyML para tareas como el mantenimiento predictivo, la detección de anomalías y aplicaciones con sensores inteligentes.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en el entorno IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo para TinyML orientado a proyectos IoT.
• Diseñar e implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores de bajo consumo energético.
• Aplicar el mantenimiento predictivo y la detección de anomalías mediante TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para lograr un uso eficiente de energía y memoria.

Esta capacitación presencial o en línea España, dirigida por un instructor, está pensada para profesionales de TI y gerentes empresariales con nivel intermedio que deseen conocer el potencial del IoT y la computación edge para fomentar eficiencia, procesamiento en tiempo real e innovación en múltiples sectores.

Al concluir este curso, los participantes serán capaces de:

• Entender los principios básicos del IoT y la computación edge, así como su influencia en la transformación digital.
• Reconocer aplicaciones concretas del IoT y la computación edge en sectores industriales clave.
• Distinguir entre las arquitecturas de computación edge y cloud, así como sus distintos contextos de uso.
• Desarrollar e implementar soluciones de computación edge orientadas al mantenimiento predictivo y a la toma rápida de decisiones.

Os sistemas embebidos são sistemas computacionais desenvolvidos especificamente para desempenhar funções determinadas dentro de sistemas maiores. A Internet das Coisas (IoT) é uma rede de dispositivos físicos interconectados, dotados de sensores e software, que se comunicam e trocam dados pela internet.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), destina-se a profissionais técnicos iniciantes que desejam compreender e aplicar os conceitos de sistemas embebidos e IoT utilizando a linguagem C e arquiteturas de microcontroladores.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender a arquitetura e os componentes dos sistemas embebidos.
• Escrever e compilar código em C para interação com hardware embebido.
• Manipular periféricos de microcontroladores, como temporizadores e conversores analógico-digitais (ADC).
• Entender como os sistemas embebidos contribuem para as arquiteturas da Internet das Coisas.

Formato do curso

• Palestras interativas e discussões guiadas.
• Diversos exercícios práticos para fixação dos conceitos.
• Implementações reais em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

• Para solicitar um treinamento customizado, entre em contato conosco para agendar.

El objetivo de esta formación es explicar en qué consiste la red 5G y cuál es su impacto en las tecnologías inteligentes. Quiero mostrarles tanto las ventajas como los inconvenientes de estas interacciones tecnológicas (5G e IoT), así como las direcciones de desarrollo de una red que, desde sus inicios, ha sido pensada para el mundo inteligente.

Este curso avanzado invita a explorar a fondo el dinámico mundo de la computación perimetral, permitiendo comprender en detalle sus arquitecturas y enfrentar cualquier dificultad que surja durante su integración. Los participantes adquirirán destrezas valiosas para emplear herramientas modernas y metodologías probadas en la creación de soluciones perimetrales alineadas con los requerimientos de múltiples sectores empresariales.

Los avances tecnológicos y el aumento constante de la cantidad de información están transformando la forma en que se realizan las actividades empresariales en diversos sectores, incluido el gobierno. Gracias al crecimiento acelerado de dispositivos móviles y aplicaciones, sensores inteligentes, soluciones de computación en la nube y portales orientados a los ciudadanos, se ha incrementado significativamente la generación y el archivo digital de datos gubernamentales. Conforme la información digital se vuelve más extensa y compleja, también aumentan las dificultades relacionadas con su gestión, procesamiento, almacenamiento, seguridad y eliminación adecuada. Sin embargo, han surgido nuevas herramientas de captura, búsqueda, detección y análisis que permiten a las organizaciones obtener valiosos insights a partir de datos no estructurados. Actualmente, el sector gubernamental se encuentra en un punto de inflexión: reconoce que la información es un activo estratégico y entiende la necesidad imperativa de protegerla, aprovecharla e interpretarla tanto en formatos estructurados como no estructurados para prestar mejores servicios públicos y cumplir con sus objetivos institucionales. En este contexto, los líderes gubernamentales trabajan incansablemente por convertir a sus organizaciones en entidades orientadas a los datos, creando así un marco sólido para establecer correlaciones entre eventos, personas, procesos e información.

Se desarrollarán soluciones gubernamentales de gran valor mediante la integración sinérgica de las tecnologías más disruptivas:

• Dispositivos móviles y aplicaciones
• Servicios en la nube
• Tecnologías empresariales sociales y redes interactivas
• Big data y análisis de datos

El big data representa una solución inteligente que facilita a los gobiernos la toma de decisiones más acertadas, basándose en patrones identificados al analizar enormes volúmenes de información —estructurada o no— relacionada con sus operaciones.

No obstante, lograr estos objetivos requiere mucho más que simplemente acumular grandes cantidades de datos. Como bien lo indicaron Tom Kalil y Fen Zhao, del Buró de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca, en una publicación del Blog OSTP: "Para dar sentido a tales volúmenes masivos de big data se requieren herramientas tecnológicas punteras que permitan analizar y extraer conocimientos útiles procedentes de flujos diversos e ingentes de información".

En 2012, la Casa Blanca dio un paso fundamental al lanzar la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo en Big Data, destinando más de 200 millones de dólares precisamente para impulsar el aprovechamiento óptimo de este fenómeno tecnológico.

Los desafíos derivados del big data son tan grandes como alentadoras sus posibilidades. Uno de los principales consiste en garantizar un almacenamiento eficiente: pese a las limitaciones presupuestarias típicas, cada agencia debe reducir al mínimo el costo por megabyte y mantener rápidamente accesibles los datos según demanda del usuario. Añádase a esto la complejidad que conlleva realizar copias de respaldo masivas.

Otro reto fundamental radica en analizar estos datos de manera eficaz. Numerosas agencias gubernamentales utilizan herramientas comerciales para clasificar y extraer tendencias informativas que faciliten una gestión más eficiente; un reciente estudio realizado por MeriTalk reveló que los directivos de TI federales estiman que el big data podría permitirles ahorrar más de 500 mil millones de dólares además de cumplir mejor sus misiones institucionales.

Igualmente, las herramientas desarrolladas internamente para big data contribuyen significativamente al análisis operativo. Por ejemplo, el Grupo de Análisis Computacional de Datos del Laboratorio Nacional de Oak Ridge ha puesto a disposición de otras entidades gubernamentales su sistema analítico denominado Piranha. Gracias a él, investigadores médicos lograron identificar un indicador que advierte oportunamente sobre la posibilidad de aparición de aneurismas aórticos; además se usa en tareas rutinarias como la revisión masiva de currículos para asignar candidatos adecuados a vacantes específicas.

En este curso integral, fusionará el poder transformador de la inteligencia artificial con la flexibilidad inherente a la computación distribuida. Aprenderá a implementar modelos de IA directamente en dispositivos periféricos, desde comprender las arquitecturas básicas de CNN hasta dominar conceptos como la destilación del conocimiento y el aprendizaje federado. Esta formación práctica le dotará de los recursos necesarios para optimizar el desempeño de sistemas basados en IA, propiciando procesamiento e implementación de decisiones casi instantáneas dentro del entorno Edge.

Adquiera una base sólida para crear y gestionar una infraestructura perimetral resistente. Conozca los aspectos clave de las infraestructuras híbridas en la nube abierta, la distribución de cargas entre distintas nubes y cómo asegurar flexibilidad y redundancia. Este entrenamiento proporciona conocimientos esenciales para diseñar una arquitectura escalable y segura capaz de atender las demandas dinámicas de las aplicaciones actuales mediante la computación perimetral.

En esta formación práctica dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a maximizar el rendimiento de Nginx configurándolo, supervisándolo y solucionando problemas para gestionar diversos tipos de tráfico HTTP/TCP. Se estudiará cómo establecer los parámetros más importantes en Nginx, así como en el sistema operativo y la máquina virtual con el fin de aprovechar al máximo sus capacidades.