Pada bab ini, Anda terlebih dahulu akan memahami apa itu data IoT.
Selanjutnya, Anda mempelajari cara memperoleh data IoT melalui REST API dan menggunakan aliran data MQTT untuk mengumpulkan data secara real time.

Pengantar data IoT

Perangkat IoT

Akuisisi data

Mengakuisisi data dengan pandas

Memahami data

Menyimpan data

Membaca data dari file

Pengantar Aliran Data

Apa itu MQTT

Satu pesan MQTT

Menyimpan Data Stream

Mengakses Data IoT

Pada bab kedua, Anda akan meninjau data yang Anda kumpulkan selama bab pertama. Anda akan memvisualisasikan data dan mempelajari pentingnya cap waktu saat bekerja dengan aliran data. Anda juga akan menerapkan caching pada aliran data MQTT.

Lakukan EDA

Plot garis

Plot Histogram

Bersihkan Data

Menangani data hilang

Data hilang

Data hilang II

Kumpulkan data inkremental yang minimalis

Cap waktu yang mana?

Cache Data Stream

Tanggal dan Waktu

Menyiapkan dan memvisualisasikan data inkremental

Pivoting

Memformat ulang data

Menganalisis data penghitung Energi

Memroses Data IoT

Pada bab ini, Anda akan menggabungkan beberapa sumber data dengan interval waktu yang berbeda.
Selanjutnya, Anda akan menganalisis data untuk mendeteksi korelasi, pencilan, dan tren.

Menggabungkan sumber data untuk analisis lanjutan

Menggabungkan DataFrame

Gabungkan dan lakukan resampling

Korelasi

Heatmap

Pairplot

Pencilan

Simpangan baku

Autokorelasi

Musiman dan Tren

Dekomposisi musiman

Dekomposisi musiman II

Menganalisis Data IoT

Pada bab terakhir ini, Anda akan menggunakan data yang telah Anda analisis pada bab sebelumnya untuk membangun pipeline machine learning. Selanjutnya, Anda akan mempelajari cara menerapkan pipeline ini ke dalam aliran data untuk membuat prediksi real time.

Menyiapkan data untuk Machine Learning

Train/Test split

Logistic Regression

Penskalaan data untuk Machine Learning

Kinerja model

Penskalaan

Scaling II

Mengembangkan pipeline Machine Learning

Membuat Pipeline

Simpan Pipeline

Menerapkan model Machine Learning

Prediksi model

Terapkan model ke aliran data

Penutup

Machine Learning untuk IoT

Environment

Traffic (light vehicles)

Traffic (heavy vehicles)

Pernahkah Anda mendengar tentang perangkat Internet of Things? Tentu saja. Mungkin Anda juga memiliki Raspberry PI di rumah yang memantau suhu dan kelembapan.
  Perangkat IoT ada di mana-mana di sekitar kita, mengumpulkan data tentang lingkungan.
  Anda akan menganalisis data lingkungan, data lalu lintas, serta data penghitung energi.
  Sepanjang kursus, Anda akan mempelajari cara mengumpulkan dan menyimpan data dari aliran data.
  Anda akan menyiapkan data IoT untuk analisis, menganalisis dan memvisualisasikan data IoT, sebelum menerapkan
  model machine learning sederhana untuk mengambil tindakan ketika kejadian tertentu terjadi dan menerapkan model ini
  ke aliran data real time.

Data Manipulation with pandas

Pelajari cara impor, bersihkan, dan manipulasi data IoT di Python untuk persiapan pembelajaran mesin.

Menganalisis Data IoT dengan Python

Impor, bersihkan, dan olah data IoT di Python agar siap untuk machine learning.

Pivoting

Menganalisis Data IoT dengan Python

Latihan interaktif langsung