Ir al contenido principal

Curso

Análisis de datos de IoT en Python

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 6/2024

Aprende a importar, limpiar y manipular datos de IoT en Python para prepararlos para machine learning.

Comienza el curso gratis

PythonData Manipulation

4 h

16 vídeos

53 Ejercicios

4,250 XP

6,902

Certificado de logros

Preferido por estudiantes en miles de empresas

¿Formando un equipo?

Prueba para empresas

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

Data Manipulation with pandas

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 IoT

Dispositivos IoT

Adquisición de datos

Adquiere datos con pandas

Comprende los datos

Almacenar datos

Lee datos desde un archivo

Comprender los datos

Introducción a los flujos de datos

Qué es MQTT

Mensaje único MQTT

Guardar flujo de datos

Iniciar capítulo

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.

Realiza EDA

Gráficos de líneas

Gráfico de histograma

Limpiar datos

Cómo tratar los datos faltantes

Datos ausentes

Datos ausentes II

Recopila datos incrementales minimalistas

¿Qué marca temporal?

Cache de flujo de datos

Fecha y hora

Prepara y visualiza datos incrementales

Reformatear datos

Analizar datos de contadores de energía

Iniciar capítulo

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.

Combinar fuentes de datos para un análisis posterior

Concatena DataFrames

Combina y remuestrea

Correlación

Mapas de calor

Valores atípicos

Desviación estándar

Autocorrelación

Estacionalidad y tendencias

Descomposición estacional

Descomposición estacional II

Iniciar capítulo

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.

Preparar datos para Machine Learning

Train/Test split

Logistic Regression

Escalar datos para Machine Learning

Rendimiento del modelo

Escalado II

Desarrollar un pipeline de Machine Learning

Creación de Pipelines

Almacenar la Pipeline

Aplica un modelo de Machine Learning

Predicciones del modelo

Aplicar el modelo al flujo de datos

Para cerrar

Iniciar capítulo

Análisis de datos de IoT en Python

Curso
completo

Obtener certificado de logros

Añade esta certificación a tu perfil de LinkedIn o a tu currículum.
Compártelo en redes sociales y en tu evaluación de desempeño.Inscríbete ahora

¡Únete a 19 millones de estudiantes y empieza Análisis de datos de IoT en Python hoy mismo!

Desarrolla tus habilidades de datos con la aplicación móvil de DataCamp

Progresa desde cualquier dispositivo móvil con nuestros cursos y desafíos de programación diarios de 5 minutos.