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Corso

Analizzare i dati IoT in Python

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 06/2024

Scopri come importare, pulire e gestire i dati IoT in Python per prepararli per l'apprendimento automatico.

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PythonData Manipulation

4 h

16 video

53 Esercizi

4,250 XP

6,903

Attestato di conseguimento

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Descrizione del corso

Hai mai sentito parlare di dispositivi Internet of Things? Certo che sì. Magari hai anche un Raspberry PI in casa che monitora temperatura e umidità. I dispositivi IoT sono ovunque attorno a noi e raccolgono dati sul nostro ambiente. In questo corso analizzerai dati ambientali, dati sul traffico e dati di contatori energetici. Seguendo il corso, imparerai come raccogliere e archiviare dati da uno stream di dati. Preparerai i dati IoT per l’analisi, li analizzerai e li visualizzerai, per poi implementare un semplice modello di Machine Learning che reagisca quando si verificano determinati eventi e distribuirai questo modello in uno stream di dati in tempo reale.

Prerequisiti

Data Manipulation with pandas

1

Accedere ai dati IoT

In questo capitolo capirai innanzitutto che cosa sono i dati IoT. Poi imparerai come acquisire dati IoT tramite una REST API e come usare uno stream MQTT per raccogliere dati in tempo reale.

Introduzione ai dati IoT

Dispositivi IoT

Acquisizione dei dati

Acquisire dati con pandas

Comprendere i dati

Memorizza i dati

Leggi i dati da file

Comprendere i dati

Introduzione ai flussi di dati

Che cos'è MQTT

Messaggio singolo MQTT

Salva il flusso di dati

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2

Elaborare i dati IoT

Nel secondo capitolo esaminerai i dati che hai raccolto nel primo capitolo. Visualizzerai i dati e capirai l’importanza dei timestamp quando si lavora con stream di dati. Implementerai anche una cache per uno stream di dati MQTT.

Esegui l'EDA

Grafici a linee

Grafico dell'istogramma

Pulisci i dati

Gestire i dati mancanti

Dati mancanti

Dati mancanti II

Raccogli dati incrementali minimalisti

Quale timestamp?

Metti in cache il flusso di dati

Prepara e visualizza i dati incrementali

Riformatta i dati

Analizzare i dati del contatore dell'energia

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3

Analizzare i dati IoT

In questo capitolo combinerai più sorgenti di dati con intervalli temporali differenti. Analizzerai poi i dati per rilevare correlazioni, valori anomali e trend.

Combinare le fonti di dati per ulteriori analisi

Concatena i DataFrame

Combina e ricampiona

Correlazione

Mappe di calore

Valori anomali

Deviazione standard

Autocorrelazione

Stagionalità e trend

Scomposizione stagionale

Scomposizione stagionale II

Inizia il capitolo

4

Machine Learning per IoT

In questo capitolo finale userai i dati analizzati nei capitoli precedenti per creare una pipeline di Machine Learning. Imparerai quindi come integrare questa pipeline in uno stream di dati per effettuare predizioni in tempo reale.

Prepara i dati per il Machine Learning

Suddivisione Train/Test

Logistic Regression

Ridimensionare i dati per il Machine Learning

Prestazioni del modello

Sviluppa una pipeline di Machine Learning

Creare pipeline

Memorizza la Pipeline

Applica un modello di Machine Learning

Predizioni del modello

Applica il modello al flusso di dati

Conclusione

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