Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
¿Has oído hablar de los dispositivos del Internet of Things? Claro que sí. Quizás incluso tengas una Raspberry PI en casa que monitoriza la temperatura y la humedad.
Los dispositivos IoT están por todas partes, recogiendo datos sobre nuestro entorno.
Analizarás datos ambientales, datos de tráfico y datos de contadores de energía.
A lo largo del curso, aprenderás a recopilar y almacenar datos de un flujo de datos.
Prepararás datos de IoT para su análisis, analizarás y visualizarás datos de IoT, antes de implementar
un modelo sencillo de Machine Learning para actuar cuando ocurran ciertos eventos y desplegar este modelo
en un flujo de datos en tiempo real.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Acceder a datos de IoT
En este capítulo, primero entenderás qué son los datos de IoT.
Después, aprenderás a adquirir datos de IoT a través de una API REST y a usar un flujo de datos MQTT para recopilar información en tiempo real.
- Introducción a los datos de IoT50 XP
- Dispositivos IoT50 XP
- Adquisición de datos100 XP
- Adquiere datos con pandas100 XP
- Comprende los datos50 XP
- Almacenar datos100 XP
- Lee datos desde un archivo100 XP
- Comprender los datos100 XP
- Introducción a los flujos de datos50 XP
- Qué es MQTT50 XP
- Mensaje único MQTT100 XP
- Guardar flujo de datos100 XP
2
Procesamiento de datos de IoT
En el segundo capítulo, revisarás los datos que recopilaste durante el primero. Visualizarás los datos y aprenderás la importancia de las marcas temporales cuando trabajas con flujos de datos. También implementarás caché en un flujo de datos MQTT.
3
Análisis de datos de IoT
En este capítulo, combinarás múltiples fuentes de datos con distintos intervalos de tiempo.
Luego analizarás los datos para detectar correlaciones, valores atípicos y tendencias.
4
Machine Learning para IoT
En este último capítulo, usarás los datos que analizaste en los capítulos anteriores para crear una canalización de Machine Learning. Después, aprenderás a implementar esta canalización en un flujo de datos para hacer predicciones en tiempo real.
Análisis de datos de IoT en Python
Curso
completado
