Po ukończeniu tych kursów czuję się pewnie w tworzeniu profesjonalnych wizualizacji i pulpitów nawigacyjnych
Shoebur RahmanSpecjalista ds. zakupów, Giz Bangladesh
Opis kursu
Słyszałeś już o urządzeniach Internetu Rzeczy? Na pewno tak. Może masz nawet w domu Raspberry Pi monitorujące temperaturę i wilgotność.
Urządzenia IoT są wszędzie wokół nas i zbierają dane o naszym otoczeniu.
W tym kursie przeanalizujesz dane środowiskowe, dane o ruchu drogowym oraz dane z liczników energii.
Dowiesz się, jak zbierać i przechowywać dane ze strumienia danych.
Przygotujesz dane IoT do analizy, przeanalizujesz je i zwizualizujesz, a na koniec zbudujesz prosty model uczenia maszynowego, który będzie reagował na określone zdarzenia – i wdrożysz go w strumieniu danych w czasie rzeczywistym.
Wymagania wstępne
Program nauczania
Plan kursu
1
Dostęp do danych IoT
W tym rozdziale poznasz, czym są dane IoT.
Następnie dowiesz się, jak pozyskiwać dane IoT przez REST API oraz jak używać strumienia danych MQTT do zbierania danych w czasie rzeczywistym.
- Wprowadzenie do danych IoT50 XP
- Urządzenia IoT50 XP
- Pobieranie danych100 XP
- Pobieranie danych za pomocą biblioteki pandas100 XP
- Poznaj dane50 XP
- Zapisywanie danych100 XP
- Wczytywanie danych z pliku100 XP
- Analiza danych100 XP
- Wprowadzenie do strumieni danych50 XP
- Czym jest MQTT50 XP
- MQTT – pojedyncza wiadomość100 XP
- Zapisywanie strumienia danych100 XP
2
Przetwarzanie danych IoT
W drugim rozdziale przyjrzysz się danym zebranym w pierwszym rozdziale. Zwizualizujesz je i zrozumiesz, dlaczego znaczniki czasu są tak ważne przy pracy ze strumieniami danych. Zaimplementujesz również buforowanie w strumieniu danych MQTT.
3
Analiza danych IoT
W tym rozdziale połączysz wiele źródeł danych o różnych interwałach czasowych.
Następnie przeanalizujesz te dane, aby wykryć korelacje, wartości odstające i trendy.
4
Uczenie maszynowe dla IoT
W tym ostatnim rozdziale wykorzystasz dane przeanalizowane w poprzednich rozdziałach do zbudowania potoku uczenia maszynowego. Dowiesz się też, jak wdrożyć ten potok w strumieniu danych, aby generować predykcje w czasie rzeczywistym.
Analiza danych IoT w Pythonie
Kurs
ukończony
