Curso Gratis y Capacitación, donde aprenderás, cómo realizar un diagnóstico de las necesidades de un hogar para automatizarlo. Determina las tecnologías que favorecen la comunicación, monitoreo y procesamiento de información entre los dispositivos que integran la red interna, los cuales serán manejados desde un control central para simplificar las tareas diarias.
Aprende a desplegar la red seleccionada considerando los requerimientos técnicos de manera profesional para convertirte en un instalador de Home Networking.
¿Qué se Necesita para Crear una Casa Inteligente?
Con este curso, conocerás, qué es un hogar inteligente, redes para el hogar, red de control, la red en el hogar, automatización del hogar, protocolos de atención al usuario, interpretación de una orden de servicio, inspección del sitio de trabajo, planificación de la red, adecuación del sitio, dispositivos de red, instalación del gateway, sensores y su instalación, actuadores, despliegue del cableado, interfaces de control, instalación de la red de control, configuración del gateway y del punto de acceso, mecanismos de seguridad, entrega y arranque de servicios, mantenimiento y tipos de fallas.
¿Qué Puede Hacer una Casa Inteligente?
Con este curso gratis, vas a entender, qué significa tener una casa inteligente, estas características se adaptan a otros dispositivos como neveras, lavadoras, persianas, calefacción, enchufes y aspiradoras. Un listado que crece cada día. Una casa inteligente es aquella que cuenta con algunos de estos dispositivos facilitando las tareas cotidianas.
¿Cómo son los Hogares Inteligentes?
En este curso de la Fundación Slim totalmente gratis, vas a entender, que, lo que hace que un hogar sea inteligente es la posibilidad de que los electrodomésticos, dispositivos y sistemas de este, formen parte de una red doméstica con acceso a internet. Esto permite que los dispositivos, ya sean un interruptor o un termostato, se controlen a distancia y automáticamente.
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Conocerás, la metodología KDD, metodología CRISP-DM, metodología SEMMA, identificación de patrones, instalación de R y RStudio, tipos de objetos en R, estructuras de control en R, operaciones con matrices, uso de Data Frames, comandos básicos de SQL, extracción de datos, medidas de tendencia central, medidas de dispersión, elaboración de gráficos, técnicas de muestreo, intervalos de confianza, coeficiente de correlación, tipos de algoritmo, algoritmo de clúster, algoritmo de K-medias, algoritmo de árboles de decisión, algoritmo de Bayes ingenuo, Bootstraping, curva ROC, red neuronal e inteligencia artificial.
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