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.

Esegui l'EDA

Grafici a linee

Grafico dell'istogramma

Pulisci i dati

Gestire i dati mancanti

Dati mancanti

Dati mancanti II

Raccogli dati incrementali minimalisti

Quale timestamp?

Metti in cache il flusso di dati

Data e ora

Prepara e visualizza i dati incrementali

Pivot

Riformatta i dati

Analizzare i dati del contatore dell'energia

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)

Hai mai sentito parlare di dispositivi Internet of Things? Certo che sì. Magari hai anche un Raspberry PI in casa che monitora temperatura e umidità.
  I dispositivi IoT sono ovunque attorno a noi e raccolgono dati sul nostro ambiente.
  In questo corso analizzerai dati ambientali, dati sul traffico e dati di contatori energetici.
  Seguendo il corso, imparerai come raccogliere e archiviare dati da uno stream di dati.
  Preparerai i dati IoT per l’analisi, li analizzerai e li visualizzerai, per poi implementare
  un semplice modello di Machine Learning che reagisca quando si verificano determinati eventi e distribuirai questo modello
  in uno stream di dati in tempo reale.

Data Manipulation with pandas

Impara a importare, pulire e manipolare dati IoT in Python per prepararli al machine learning.

Analizzare i dati IoT in Python

Scopri come importare, pulire e gestire i dati IoT in Python per prepararli per l'apprendimento automatico.

Gestire i dati mancanti

Analizzare i dati IoT in Python

Esercizio pratico interattivo