О курсе
«IoT: полный курс» — это практическое обучение созданию и разработке решений в области интернета вещей. Вы научитесь работать с микроконтроллерами (ESP32, Arduino и др.), подключать датчики, передавать данные по Wi-Fi/Bluetooth, интегрировать устройства с облачными платформами и создавать полноценные IoT-системы. Курс охватывает весь цикл разработки — от идеи до рабочего прототипа.
Ценности курса
Понимание как устроены современные IoT-устройства и системы
Навыки прототипирования, программирования микроконтроллеров и работы с датчиками
Опыт интеграции устройств с облаком (MQTT, HTTP, Firebase, Azure и др.)
Способность создавать собственные IoT-проекты — от «умного дома» до автоматизации в бизнесе
Профессиональные компетенции, востребованные в разработке, инженерии и умных технологиях.
Программа курса
Что такое Интернет вещей
История и развитие IoT
Основные компоненты IoT-систем
Архитектура IoT
Основные протоколы и стандарты
Примеры применения IoT в разных сферах
Безопасность в IoT: основы
Обзор рынка и перспективы развития
Микроконтроллеры и одноплатные компьютеры
Датчики и исполнительные устройства
Питание и энергоэффективность
Интерфейсы подключения (GPIO, I2C, SPI)
Обзор популярных платформ: Arduino, Raspberry Pi
Работа с периферийными устройствами
Протоколы беспроводной связи (Wi-Fi, Bluetooth, ZigBee)
Практика: подключение датчика к микроконтроллеру
Введение в язык программирования для IoT (C/C++, Python)
Основы прошивки микроконтроллеров
Работа с сенсорами через код
Обработка и фильтрация данных
Управление исполнительными устройствами
Протокол MQTT: основы и реализация
Отладка и тестирование программ
Практика: простое приложение для сбора данных
Типы сетей для IoT (LAN, WAN, LPWAN)
Протоколы передачи данных: MQTT, CoAP, HTTP
Особенности работы с беспроводными сетями
Обеспечение надежности и устойчивости связи
Топологии и архитектуры сетей
Шифрование и безопасность передачи данных
Обзор технологий LPWAN (LoRa, NB-IoT)
Практика: настройка MQTT-соединения
Сбор и предварительная обработка данных
Хранение данных: локально и в облаке
Обзор платформ для хранения IoT-данных (AWS IoT, Azure IoT)
Работа с базами данных для IoT
Потоковая обработка данных
Использование времени и меток (timestamp)
Интеграция с аналитическими сервисами
Практика: отправка данных на облачную платформу
Основные угрозы безопасности в IoT
Аутентификация и авторизация устройств
Шифрование данных в передаче и хранении
Обеспечение безопасности прошивки
Защита от атак и уязвимостей
Обновление и управление устройствами
Протоколы безопасности (TLS, DTLS)
Практика: реализация безопасного MQTT-соединения
Обзор основных IoT-платформ (AWS, Azure, Google Cloud)
Регистрация и управление устройствами
Интеграция устройств с облаком
Обработка и визуализация данных в облаке
Настройка событий и триггеров
Автоматизация и управление устройствами через облако
Безопасность в облачных сервисах
Практика: подключение устройства к облачной платформе
Введение в аналитику IoT-данных
Основы машинного обучения для IoT
Предобработка данных для моделей
Использование Python для анализа данных
Примеры ML-моделей на IoT-данных
Встраивание аналитики в устройства
Обработка аномалий и предиктивная аналитика
Практика: простая модель предсказания на IoT-данных
Архитектура мобильных IoT-приложений
Подключение мобильных устройств к IoT
Работа с API IoT-платформ
Обработка и визуализация данных в приложении
Push-уведомления и оповещения
Безопасность мобильных клиентов
Кроссплатформенные решения
Практика: создание простого мобильного IoT-приложения