After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
Internet of Things 기기에 대해 들어 보셨나요? 아마 그렇겠죠. 집에서 Raspberry PI로 온도와 습도를 모니터링하고 계실 수도 있어요.
IoT 기기는 우리 주변 곳곳에서 환경에 대한 데이터를 수집하고 있습니다.
이 과정에서는 환경 데이터, 교통 데이터, 그리고 에너지 계량 데이터까지 분석해 봅니다.
과정을 따라가며 데이터 스트림에서 데이터를 수집하고 저장하는 방법을 배우게 됩니다.
IoT 데이터를 분석에 맞게 준비하고, 분석하고, 시각화한 다음,
특정 이벤트가 발생할 때 동작하는 간단한 Machine Learning 모델을 구현하고
이 모델을 실시간 데이터 스트림에 배포해 보겠습니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
IoT 데이터에 접근하기
이 장에서는 먼저 IoT 데이터가 무엇인지 이해합니다.
그다음 REST API를 통해 IoT 데이터를 가져오고, MQTT 데이터 스트림을 사용해 실시간으로 데이터를 수집하는 방법을 배웁니다.
2
IoT 데이터 처리하기
두 번째 장에서는 첫 번째 장에서 수집한 데이터를 살펴봅니다. 데이터를 시각화하고, 데이터 스트림을 다룰 때 타임스탬프의 중요성을 학습합니다. 또한 MQTT 데이터 스트림에 캐싱을 구현합니다.
3
IoT 데이터 분석하기
이 장에서는 서로 다른 시간 간격을 가진 여러 데이터 소스를 결합합니다.
그다음 상관관계, 이상치, 추세를 탐지하기 위해 데이터를 분석합니다.
4
IoT를 위한 Machine Learning
마지막 장에서는 앞선 장들에서 분석한 데이터를 사용해 Machine Learning 파이프라인을 구축합니다. 이어서 이 파이프라인을 데이터 스트림에 적용해 실시간 예측을 수행하는 방법을 배웁니다.
Python으로 IoT 데이터 분석하기
코스
완료
