Bu bölümde önce IoT verisinin ne olduğunu anlayacaksın.
Ardından, bir REST API aracılığıyla IoT verisi edinmeyi ve gerçek zamanlı veri toplamak için bir MQTT veri akışı kullanmayı öğreneceksin.

IoT verilerine giriş

IoT cihazları

Veri edinimi

pandas ile veri edin

Veriyi anla

Veriyi depola

Dosyadan veri oku

Veriyi anlama

Veri akışlarına giriş

MQTT nedir

MQTT tek mesaj

Veri Akışını Kaydet

IoT Verilerine Erişim

İkinci bölümde, ilk bölümde topladığın verilere bakacaksın. Verileri görselleştirecek ve veri akışlarıyla çalışırken zaman damgalarının önemini öğreneceksin. Ayrıca bir MQTT veri akışına önbellekleme uygulayacaksın.

Keşifsel Veri Analizi (EDA) Yap

Çizgi grafikleri

Histogram Grafiği

Veriyi Temizle

Eksik verilerle başa çıkma

Eksik veri

Eksik veriler II

Minimalist artımlı veriyi topla

Hangi zaman damgası?

Veri Akışını Önbelleğe Al

Tarih ve Saat

Artımlı veriyi hazırla ve görselleştir

Pivotlama

Verileri yeniden biçimlendir

Enerji sayacı verilerini analiz etme

IoT Verilerini İşlemek

Bu bölümde, farklı zaman aralıklarına sahip birden çok veri kaynağını birleştireceksin.
Ardından, korelasyonları, aykırı değerleri ve eğilimleri tespit etmek için verileri analiz edeceksin.

İleri analiz için veri kaynaklarını birleştirme

DataFrame'leri birleştir (Concatenate)

Birleştir ve yeniden örnekle

Korelasyon

Isı haritaları

Pairplot

Aykırı Değerler

Standart sapma

Otokorelasyon

Mevsimsellik ve trendler

Mevsimsel ayrıştırma

Mevsimsel ayrıştırma II

IoT Verilerini Analiz Etmek

Bu son bölümde, önceki bölümlerde analiz ettiğin verileri kullanarak bir Machine Learning veri hattı oluşturacaksın. Daha sonra bu hattı bir veri akışına entegre ederek gerçek zamanlı tahminler yapmayı öğreneceksin.

Machine Learning için verileri hazırla

Train/Test ayrımı

Logistic Regression

Machine Learning için verileri ölçeklendirme

Model performansı

Ölçekleme

Ölçekleme II

Machine Learning işlem hattı geliştir

Pipelines Oluşturma

Pipeline'ı Kaydet

Bir Machine Learning modelini uygula

Model tahminleri

Modeli veri akışına uygula

Kapanış

IoT için Machine Learning

Environment

Traffic (heavy vehicles)

Traffic (light vehicles)

Hiç Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarını duydun mu? Elbette duydun. Belki de evinde sıcaklık ve nemi izleyen bir Raspberry PI vardır.
  IoT cihazları her yerde, çevremizle ilgili veriler topluyor.
  Çevresel verileri, Trafik verilerini ve enerji sayacı verilerini analiz edeceksin.
  Bu kurs boyunca, bir veri akışından nasıl veri toplayıp depolayacağını öğreneceksin.
  IoT verilerini analize hazırlayacak, IoT verilerini analiz edip görselleştirecek, ardından belirli olaylar gerçekleştiğinde harekete geçmek için
  basit bir Machine Learning modeli uygulayacak ve bu modeli gerçek zamanlı bir veri akışına
  dağıtacaksın.

Data Manipulation with pandas

Python'da IoT verilerini içe aktarma, temizleme ve makine öğrenimi için hazırlamayı öğrenin.

Python ile IoT Verilerini Analiz Etmek

Python'da IoT verilerini içe aktarma, temizleme ve işlemeyi öğrenerek makine öğrenimi için hazır hale getirin.

Pivotlama

Python ile IoT Verilerini Analiz Etmek

Uygulamalı etkileşimli egzersiz