在本章中，你會先瞭解什麼是 IoT 資料。
接著，你會學習如何透過 REST API 取得 IoT 資料，並使用 MQTT 資料串流即時蒐集資料。

IoT 資料入門

IoT 裝置

資料擷取

使用 pandas 取得資料

理解這些資料

儲存資料

從檔案讀取資料

理解資料

資料串流入門

什麼是 MQTT

MQTT 單一訊息

儲存資料串流

存取 IoT 資料

在第二章中，你會回頭檢視第一章所蒐集的資料。你會將資料視覺化，並學到在處理資料串流時時間戳記的重要性。你也會在 MQTT 資料串流上實作快取。

進行 EDA

折線圖

長條圖（Histogram）

清理資料

處理遺漏資料

遺漏值處理

遺漏資料 II

擷取極簡的增量資料

該用哪個時間戳記？

快取資料串流

日期與時間

準備並視覺化增量資料

樞紐分析（Pivoting）

重新格式化資料

分析 Energy counter 資料

處理 IoT 資料

在本章中，你將合併多個不同時間間隔的資料來源。
然後，你會分析資料以偵測關聯性、離群值與趨勢。

合併資料來源以便進一步分析

串接 DataFrame

合併並重新取樣

熱度圖（Heatmaps）

配對圖（Pairplot）

離群值

標準差

自相關（Autocorrelation）

季節性與趨勢

季節性分解

季節性分解 II

分析 IoT 資料

在最後一章中，你會使用前幾章分析過的資料來建立機器學習 pipeline。接著你會學習如何把這個 pipeline 實作到資料串流中，以進行即時預測。

為機器學習準備資料

訓練／測試切分

Logistic Regression

為機器學習進行資料縮放

模型效能

縮放

Scaling II

開發機器學習 pipeline

建立 Pipeline

儲存 Pipeline

套用機器學習模型

模型預測

將模型套用到資料串流

總結

IoT 的機器學習

Environment

Traffic (light vehicles)

Traffic (heavy vehicles)

你聽過物聯網（Internet of Things, IoT）裝置嗎？當然有。也許你家裡就有一台 Raspberry PI 在監測溫濕度。
  IoT 裝置無所不在，持續蒐集我們周遭環境的資料。
  你將會分析環境資料、交通資料，以及能源計量資料。
  透過本課程，你會學到如何從資料串流蒐集並儲存資料。
  你會先將 IoT 資料整理好以便分析，接著進行分析與視覺化，然後實作
  簡單的機器學習模型，當特定事件發生時採取動作，並將此模型部署
  到即時資料串流。

Data Manipulation with pandas

學習如何在Python中導入、清理和操作IoT數據，以便為機器學習做好準備。

使用 Python 分析 IoT 資料

掌握如何在 Python 中導入、清理並處理 IoT 資料，為機器學習做好準備。

為機器學習進行資料縮放

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