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.

Introduction to IoT data

IoT devices

Data acquisition

Acquire data with pandas

Understand the data

Store data

Read data from file

Understanding the data

Introduction to Data streams

What is MQTT

MQTT single message

Save Datastream

Accessing 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.

Realiza EDA

Gráficos de líneas

Gráfico de histograma

Limpiar datos

Cómo tratar los datos faltantes

Datos ausentes

Datos ausentes II

Recopila datos incrementales minimalistas

¿Qué marca temporal?

Cache de flujo de datos

Fecha y hora

Prepara y visualiza datos incrementales

Pivotar

Reformatear datos

Analizar datos de contadores de energía

Processing IoT Data

In this chapter, you will combine multiple datasoures with different time intervals.
You will then analyze the data to detect correlations, outliers and trends.

Combining datasources for further analysis

Concatenate DataFrames

Combine and resample

Correlation

Heatmaps

Pairplot

Outliers

Standard deviation

Autocorrelation

Seasonality and trends

Seasonal decomposition

Seasonal decomposition II

Analyzing IoT Data

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.

Prepare data for machine learning

Train/Test split

Logistic Regression

Scaling data for machine learning

Model performance

Scaling

Scaling II

Develop machine learning pipeline

Creating Pipelines

Store Pipeline

Apply a machine learning model

Model predictions

Apply model to data stream

Wrapping up

Machine Learning for IoT

Environment

Traffic (heavy vehicles)

Traffic (light vehicles)

¿Has oído hablar de los dispositivos del Internet of Things? Claro que sí. Quizás incluso tengas una Raspberry PI en casa que monitoriza la temperatura y la humedad.
  Los dispositivos IoT están por todas partes, recogiendo datos sobre nuestro entorno.
  Analizarás datos ambientales, datos de tráfico y datos de contadores de energía.
  A lo largo del curso, aprenderás a recopilar y almacenar datos de un flujo de datos.
  Prepararás datos de IoT para su análisis, analizarás y visualizarás datos de IoT, antes de implementar
  un modelo sencillo de Machine Learning para actuar cuando ocurran ciertos eventos y desplegar este modelo
  en un flujo de datos en tiempo real.

Data Manipulation with pandas

Aprende a importar, limpiar y manipular datos IoT en Python para prepararlos para el aprendizaje automático.

Análisis de datos de IoT en Python

Aprende a importar, limpiar y manipular datos de IoT en Python para prepararlos para machine learning.

Pivotar

Análisis de datos de IoT en Python

ejercicio interactivo práctico