Il modulo introduttivo aiuta gli studenti a rinfrescare o ad acquisire le competenze minime necessarie per iniziare il corso DTAM: sistemi PC e Raspberry Pi, networking, programmazione Phyton, database, elettronica e sostenibilità


Questo corso introdurrà diversi sensori, dispositivi per collegare i sensori ai servizi di archiviazione dati, soluzioni di rete e soluzioni di elaborazione dati. Il corso prevede l'utilizzo di Raspberry PI, Arduino, NodeRed, Grafana, la programmazione dei sensori con Python e la comunicazione di rete su TCP/IP, Zigbee, LoRa, Bluetooth, reti cellulari 4G/5G, 433MHz e Z-wave. I dati vengono inviati a un database MySQL o a un bus di messaggi (MQTT).

Questo corso è rivolto a tecnici e professionisti che desiderano comprendere gli strumenti fondamentali utilizzati per gestire e analizzare i big data, nonché gli strumenti fondamentali utilizzati per l'elaborazione distribuita di grandi insiemi di dati su cluster di computer. Sebbene gli strumenti presentati siano generalmente applicabili per l'elaborazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati, il modulo è orientato principalmente ai casi d'uso della produzione avanzata. Al termine del modulo, imparerete a utilizzare Python per l'analisi e la visualizzazione dei dati. Inoltre, imparerete a utilizzare il framework Hadoop per l'elaborazione distribuita di grandi insiemi di dati.

Questo corso è un'introduzione al Machine Learning. Gli studenti saranno in grado di implementare applicazioni di machine learning end-to-end in Python seguendo i passi definiti e scegliendo la libreria Python appropriata a seconda del problema da risolvere.

Al termine del modulo lo studente sarà in grado di:

  • Comprendere qual è la struttura dei livelli di un sistema di controllo industriale (ICS).
  • Conoscere i componenti principali di ciascun livello di ICS.
  • Descrivere la funzionalità dei principali componenti di un SCI.
  • Comprendere l'importanza della connettività in un SCI.
  • Identificare le diverse topologie fisiche di un'apparecchiatura ICS.
  • Descrivere i principali protocolli di comunicazione nelle reti industriali.
  • Identificare le apparecchiature di comunicazione utilizzate in una rete industriale.
  • Identificare alcuni dei più importanti protocolli di rete industriale.
  • Comprendere le implicazioni di cybersecurity dell'integrazione OT/IT.
  • Comprendere quali sono i rischi e i pericoli più comuni della cybersecurity.
  • Identificare un attacco in corso ai sistemi industriali come quelli sopra citati.
  • Essere in grado di pianificare le contromisure per prevenire un attacco informatico ai sistemi industriali.
  • Comprendere il concetto di disponibilità, tutte le fasi coinvolte (prevenzione dei guasti, rilevamento e tolleranza) e le misure necessarie per ridurre l'indisponibilità.
  • Comprendere l'importanza delle politiche di sicurezza e dei piani di emergenza.
  • Applicare le misure descritte nei piani di emergenza in relazione al proprio ruolo nell'organizzazione in caso di disastro.
  • Comprendere l'importanza della riservatezza e dell'integrità dei dati ed essere in grado di identificare e applicare le misure da adottare per garantirla.

Questo corso è rivolto a tecnici e professionisti che desiderano accedere e migliorare il processo di apprendimento in modo diverso e pionieristico. Alla fine del modulo, a livello personale, avrete la capacità di realizzare un apprendimento individuale, di adattarvi a situazioni diverse, di trovare idee innovative e di superare le difficoltà. È risaputo che una personalità forte e completa è il primo passo verso il successo professionale. Inoltre, a livello sociale sarete in grado di comunicare con altre persone e di cooperare correttamente. Infine, arricchirete le vostre conoscenze con la capacità di gestire efficacemente grandi volumi di informazioni.