Магистерские программы обучения Интернет Вещей и Умные Города

1. 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

2. Содержание
 Существующие программы
 Умные Города и Интернет Вещей
 Города, управляемые данными
 ИТ-компоненты Интернета Вещей

3. 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.

4. 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.

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
 архитектура IoT
 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. Smart City & IoT

9. Темы Умного Города
 Стандарты: FiWare
 Распределенные системы
 API: стандарты, модели, метрики

10. Стандарты Умного Города

11. Города, управляемые данными
 Сенсоры
 Передача данных
 Хранение данных
 Обработка

12. Функциональный анализ IoT

13. Сенсоры

14. Протоколы

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
 понимание архитектуры IoT и M2M
приложений
 модели сетевого взаимодействия в IoT
 знание основных моделей,
используемых при проектировании IoT
и M2M систем

17. 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