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.

Introdução a dados de IoT

Dispositivos IoT

Aquisição de dados

Adquirir dados com pandas

Entenda os dados

Armazenar dados

Ler dados de arquivo

Entendendo os dados

Introdução a fluxos de dados

O que é MQTT

Mensagem única via MQTT

Salvar fluxo de dados

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.

Perform EDA

Line plots

Histogram Plot

Clean Data

Dealing with missing data

Missing data

Missing data II

Gather minimalistic incremental data

Which timestamp?

Cache Datastream

Date and Time

Prepare and visualize incremental data

Pivoting

Reformat data

Analyzing Energy counter data

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)

Você já ouviu falar de dispositivos da Internet das Coisas? Claro que sim. Talvez você até tenha um Raspberry PI em casa monitorando temperatura e umidade.
  Dispositivos de IoT estão por toda parte, coletando dados sobre nosso ambiente.
  Você vai analisar dados ambientais, dados de tráfego e também dados de medidores de energia.
  Ao longo do curso, você vai aprender a coletar e armazenar dados de um fluxo de dados.
  Você vai preparar dados de IoT para análise, analisar e visualizar esses dados e, depois, implementar
  um modelo simples de Machine Learning para agir quando certos eventos ocorrerem e implantar esse modelo
  em um fluxo de dados em tempo real.

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