Internet of Things for Data Analysis

อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

4(4-0-8)

วิชาบังคับก่อน : ไม่มี

แนวคิดพื้นฐานของเทคโนโลยีและการประยุกต์ใช้อินเตอร์เน็ตของทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things: IoT) โดยเน้นที่การวิเคราะห์ข้อมูล เทคนิคการใช้งานที่หลากหลายในการตรวจจับ การวิเคราะห์ การเรียนรู้สำหรับ IoT และเชื่อมต่อกับเครื่องมือหรือเครื่องจักรในอุตสาหกรรม ครอบคลุมขั้นตอนการสร้างข้อมูล การได้มาซึ่งข้อมูล การขนส่งข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ข้อมูล และการประยุกต์ใช้ข้อมูล

ผลลัพธ์การเรียนรู้ที่คาดหวังระดับรายวิชา

1. เข้าใจแนวคิดและการประยุกต์ใช้ IoT และเข้าใจปัญหาหลัก (เช่น ระบบเครือข่าย การตรวจจับ) สำหรับการสร้างระบบ IoT
2. เข้าใจและจัดการความรู้ของแบบจำลองและหลักการ และเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิคหลักสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล IoT
3. ระบุและนำแอปพลิเคชัน IoT ไปใช้ได้จริงด้วยเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล

 

Internet of Things for Data Analysis

Prerequisite : None

Introduces basic concepts, technologies, and applications of the Internet of Things (IoT), with a focus on data analytics. Covers a range of enabling techniques in sensing, computing, analytics, learning for IoT and connects them to industrial tools or machines. Cover the pipeline of data generation, data acquisition, data transportation, data analysis and learning, and data applications.

Course Learning Outcomes (CLOs)

1. Understand the concepts and applications of IoT, and understand the core problems (e.g., networking, sensing) for building IoT systems.
2. Understand and manage the knowledge of models and principles and compare the performance of key techniques for IoT data analytics.
3. Identify and implement practical IoT applications with data analytics techniques.