After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Описание курса
Вы наверняка слышали об устройствах Интернета вещей. Возможно, у вас дома даже стоит Raspberry Pi, который следит за температурой и влажностью.
Устройства IoT окружают нас повсюду и непрерывно собирают данные об окружающей среде.
В этом курсе вы будете анализировать данные об окружающей среде, дорожном трафике и показаниях счётчиков энергопотребления.
Вы научитесь собирать и хранить данные из потоков данных.
Затем вы подготовите данные IoT к анализу, проанализируете и визуализируете их, а после этого реализуете простую модель машинного обучения, которая будет реагировать на определённые события, и развернёте её для работы с потоком данных в реальном времени.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Получение данных IoT
В этой главе вы познакомитесь с тем, что такое данные IoT.
Затем вы узнаете, как получать данные IoT через REST API и как собирать данные в реальном времени с помощью потока данных MQTT.
- Введение в данные IoT50 XP
- Устройства IoT50 XP
- Получение данных100 XP
- Получение данных с помощью pandas100 XP
- Знакомство с данными50 XP
- Сохранение данных100 XP
- Чтение данных из файла100 XP
- Анализ данных100 XP
- Введение в потоки данных50 XP
- Что такое MQTT50 XP
- Одиночное сообщение MQTT100 XP
- Сохранение потока данных100 XP
2
Обработка данных IoT
Во второй главе вы будете работать с данными, которые собрали в первой главе. Вы визуализируете их и поймёте, почему временны́е метки так важны при работе с потоками данных. Кроме того, вы реализуете кэширование для потока данных MQTT.
3
Анализ данных IoT
В этой главе вы объедините несколько источников данных с разными временными интервалами.
Затем вы проанализируете данные, чтобы выявить корреляции, выбросы и тренды.
4
Машинное обучение для IoT
В этой заключительной главе вы воспользуетесь данными, проанализированными в предыдущих главах, чтобы построить конвейер машинного обучения. Вы также научитесь встраивать этот конвейер в поток данных для получения прогнозов в реальном времени.
Анализ данных Интернета вещей на Python
Курс
завершён
