Trong chương này, trước tiên bạn sẽ hiểu dữ liệu IoT là gì.
Sau đó, bạn học cách thu thập dữ liệu IoT qua REST API và sử dụng luồng dữ liệu MQTT để thu thập dữ liệu theo thời gian thực.

Giới thiệu về dữ liệu IoT

Thiết bị IoT

Thu thập dữ liệu

Lấy dữ liệu với pandas

Hiểu dữ liệu

Lưu trữ dữ liệu

Đọc dữ liệu từ tệp

Tìm hiểu dữ liệu

Giới thiệu về luồng dữ liệu

MQTT là gì

MQTT: một thông điệp đơn lẻ

Lưu luồng dữ liệu (Datastream)

Truy cập dữ liệu IoT

Trong chương thứ hai, bạn sẽ xem xét dữ liệu mà bạn đã thu thập trong chương đầu tiên. Bạn sẽ trực quan hóa dữ liệu và tìm hiểu tầm quan trọng của mốc thời gian khi làm việc với các luồng dữ liệu. Bạn cũng sẽ triển khai bộ nhớ đệm cho một luồng dữ liệu MQTT.

Thực hiện EDA

Biểu đồ đường

Biểu đồ histogram

Làm sạch dữ liệu

Xử lý dữ liệu thiếu

Dữ liệu thiếu

Thiếu dữ liệu II

Thu thập dữ liệu gia tăng tối giản

Timestamp nào?

Bộ đệm (cache) luồng dữ liệu

Ngày và giờ

Chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu tăng dần

Pivot

Định dạng lại dữ liệu

Phân tích dữ liệu đồng hồ năng lượng

Xử lý dữ liệu IoT

Trong chương này, bạn sẽ kết hợp nhiều nguồn dữ liệu với các khoảng thời gian khác nhau.
Sau đó, bạn sẽ phân tích dữ liệu để phát hiện tương quan, ngoại lệ và xu hướng.

Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu để phân tích sâu hơn

Nối các DataFrame

Kết hợp và lấy mẫu lại

Tương quan

Heatmap

Pairplot

Giá trị ngoại lai

Độ lệch chuẩn

Tự tương quan (Autocorrelation)

Tính mùa vụ và xu hướng

Phân rã tính mùa vụ

Phân rã tính mùa vụ II

Phân tích dữ liệu IoT

Trong chương cuối, bạn sẽ sử dụng dữ liệu đã phân tích ở các chương trước để xây dựng một pipeline Machine Learning. Tiếp đó, bạn sẽ học cách triển khai pipeline này vào một luồng dữ liệu để đưa ra dự đoán thời gian thực.

Chuẩn bị dữ liệu cho Machine Learning

Chia Train/Test

Logistic Regression

Chuẩn hóa dữ liệu cho Machine Learning

Hiệu suất mô hình

Chuẩn hóa tỷ lệ (Scaling)

Chuẩn hóa II

Phát triển pipeline Machine Learning

Tạo Pipelines

Lưu trữ Pipeline

Áp dụng một mô hình Machine Learning

Dự đoán từ mô hình

Áp dụng mô hình cho luồng dữ liệu

Tổng kết

Machine Learning cho IoT

Environment

Traffic (light vehicles)

Traffic (heavy vehicles)

Bạn đã từng nghe về các thiết bị Internet of Things chưa? Chắc chắn rồi. Có thể bạn còn có một chiếc Raspberry PI ở nhà để theo dõi nhiệt độ và độ ẩm.
  Thiết bị IoT có mặt khắp nơi quanh ta, thu thập dữ liệu về môi trường.
  Bạn sẽ phân tích dữ liệu môi trường, dữ liệu giao thông cũng như dữ liệu từ công tơ điện.
  Trong khóa học, bạn sẽ học cách thu thập và lưu trữ dữ liệu từ luồng dữ liệu.
  Bạn sẽ chuẩn bị dữ liệu IoT cho việc phân tích, phân tích và trực quan hóa dữ liệu IoT, trước khi triển khai
  một mô hình Machine Learning đơn giản để hành động khi có các sự kiện nhất định xảy ra và triển khai mô hình này
  vào một luồng dữ liệu thời gian thực.

Data Manipulation with pandas

Tìm hiểu cách nhập, làm sạch và xử lý dữ liệu IoT trong Python để chuẩn bị cho học máy.

Phân tích dữ liệu IoT bằng Python

Học cách nhập, làm sạch và xử lý dữ liệu IoT trong Python để sẵn sàng cho học máy.

MQTT là gì

Phân tích dữ liệu IoT bằng Python

Bài tập tương tác thực hành