Dewasa kini, banyak industri diluar sana yang telah menggunakan Internet of Things (IoT), dikarenakan banyak kebutuhan produksi yang memerlukan waktu yang cepat, biaya proses produksi yang rendah, penggunaan listrik yang hemat, dan ukuran yang compact (jika diperlukan).

Dengan melihat tingginya permintaan IoT di pasaran, hal ini sejalan dengan profesi IoT Engineer yang juga banyak ikut dicari dan dibutuhkan.

Melihat peluang tersebut, Skilvul mengajak kamu untuk mempelajari cara pembuatan sebuah prototipe product IoT secara end-to-end, dimulai dari perancangan hardware, hingga melakukan pengintegrasian software.

MATERI YANG AKAN DIPELAJARI

Dilengkapi dengan live webinar, video tutorial, group mentoring, praktik, dan kuis, kamu akan diajak menyelami berbagai topik pembahasan, seperti:

• Hardware Preparation and Setup
• Software Preparation and Setup
• Integration, Testing, and Run The IoT Project

SKILL YANG AKAN DIMILIKI

Setelah mempelajari kelas ini kamu diharapkan untuk mampu:

1. Merancang prototipe sistem kesehatan sederhana menggunakan 2 (dua) buah sensor, yaitu sensor denyut jantung dan kadar oxygen dalam darah, serta sensor suhu tubuh.
2. Mengintegrasikan kedua data sensor dengan menghubungkan IoT Platform Ubidots, dan disajikan dalam bentuk dashboard yang interaktif.

Kamu juga akan dapat bergabung ke komunitas Skilvul melalui Discord untuk belajar, berdiskusi, dan berkomunikasi bersama sobat Skilvul lainnya melalui link berikut https://bit.ly/Join-SkilHub

Jadi, tunggu apa lagi? 😊

Dengan cara praktis dan menyenangkan, siapkan dirimu menjadi IoT Engineer!

Untuk dapat mengikuti pembelajaran pada kelas ini dengan maksimal, kamu wajib telah mempelajari dan memahami beberapa kelas terlebih dahulu. Jika belum memahaminya, kamu bisa mempelajarinya melalui beberapa kelas Skilvul.

Materi yang harus kamu pahami terlebih dahulu, yaitu:

• Python Dasar
• Python Lanjutan
• IoT Fundamentals
• IoT Hardware
• IoT Software and Platforms

Kamu juga direkomendasikan memiliki koneksi internet yang baik dan stabil, agar dapat mengakses video pembelajaran dengan minimum 720p hingga Full HD 1080p.