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Página inicialPythonAnalyzing IoT Data in Python

Analyzing IoT Data in Python

Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.

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4 Horas16 Videos53 Exercicios
5.271 AprendizesTrophyDeclaração de Realização

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Descrição do Curso

Have you ever heard about Internet of Things devices? Of course, you have. Maybe you also have a Raspberry PI in your house monitoring the temperature and humidity. IoT devices are everywhere around us, collecting data about our environment. You will be analyzing Environmental data, Traffic data as well as energy counter data. Following the course, you will learn how to collect and store data from a data stream. You will prepare IoT data for analysis, analyze and visualize IoT data, before implementing a simple machine learning model to take action when certain events occur and deploy this model to a real-time data stream.
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  1. 1

    Accessing IoT Data

    Grátis

    In this chapter, you will first understand what IoT data is. Then, you learn how to aquire IoT data through a REST API and using an MQTT data stream to collect data in real time.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Introduction to IoT data
    50 xp
    IoT devices
    50 xp
    Data acquisition
    100 xp
    Acquire data with pandas
    100 xp
    Understand the data
    50 xp
    Store data
    100 xp
    Read data from file
    100 xp
    Understanding the data
    100 xp
    Introduction to Data streams
    50 xp
    What is MQTT
    50 xp
    MQTT single message
    100 xp
    Save Datastream
    100 xp
  2. 2

    Processing IoT Data

    In the second chapter, you will look at the data you gathered during the first chapter. You will visualize the data and learn the importance of timestamps when dealing with data streams. You will also implement caching to an MQTT data stream.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 4

    Machine Learning for IoT

    In this final chapter, you will use the data you analyzed during the previous chapters to build a machine learning pipeline. You will then learn how to implement this pipeline into a data stream to make realtime predictions.

    Reproduzir Capítulo Agora
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Conjuntos De Dados

EnvironmentTraffic (heavy vehicles)Traffic (light vehicles)

Colaboradores

Collaborator's avatar
Hadrien Lacroix
Collaborator's avatar
Hillary Green-Lerman
Matthias Voppichler HeadshotMatthias Voppichler

Software Developer

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