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이 연습은 강의의 일부입니다
이 장에서는 먼저 IoT 데이터가 무엇인지 이해합니다. 그다음 REST API를 통해 IoT 데이터를 가져오고, MQTT 데이터 스트림을 사용해 실시간으로 데이터를 수집하는 방법을 배웁니다.
두 번째 장에서는 첫 번째 장에서 수집한 데이터를 살펴봅니다. 데이터를 시각화하고, 데이터 스트림을 다룰 때 타임스탬프의 중요성을 학습합니다. 또한 MQTT 데이터 스트림에 캐싱을 구현합니다.
이 장에서는 서로 다른 시간 간격을 가진 여러 데이터 소스를 결합합니다. 그다음 상관관계, 이상치, 추세를 탐지하기 위해 데이터를 분석합니다.
현재 연습
마지막 장에서는 앞선 장들에서 분석한 데이터를 사용해 Machine Learning 파이프라인을 구축합니다. 이어서 이 파이프라인을 데이터 스트림에 적용해 실시간 예측을 수행하는 방법을 배웁니다.