Introduction aux données IoT

Analyzing IoT Data in Python

Matthias Voppichler

IT Developer

Aperçu du cours

  • Collecter et analyser des données IoT
  • Collecter des données
    • Points de terminaison d'API
    • Flux de données
  • Visualiser les données
  • Combiner des jeux de données
  • Détecter des motifs
  • Alertes basées sur un modèle de ML
Analyzing IoT Data in Python

Qu'est-ce que l'IoT ?

IoT == Internet des objets

  • Réseau d'appareils connectés
  • Mesurer et collecter des données
  • Interagir avec l'environnement
Analyzing IoT Data in Python

Appareils IoT

Appareils connectés

  • Serrures intelligentes
  • Thermostats connectés
  • Capteurs de température

Capteur de température

Appareils connectés industriels

  • Machines connectées
  • Robots / cobots
  • Suivi de colis

Robots industriels / Bras robotiques

Analyzing IoT Data in Python

Formats de données IoT

  • http / json
  • texte brut
  • données binaires
  • XML
  • Protocoles propriétaires
Analyzing IoT Data in Python

Acquisition de données

  • Flux de données
  • Collectés depuis un appareil
  • Points de terminaison d'API
Analyzing IoT Data in Python

Acquisition de données - requests

import requests
url = "https://demo.datacamp.com/api/temp?count=3"
r = requests.get(url)
print(r.json())
[{'timestamp': 1536924000000, 'value': 22.3},
 {'timestamp': 1536924600000, 'value': 22.8},
 {'timestamp': 1536925200000, 'value': 23.3}]
print(pd.DataFrame(r.json()).head())
       timestamp  value
0  1536924000000   22.3
1  1536924600000   22.8
2  1536925200000   23.3
Analyzing IoT Data in Python

Acquisition de données - pandas

import pandas as pd
df_env = pd.read_json("https://demo.datacamp.com/api/temp?count=3")

print(df_env.head())
            timestamp  value
0 2018-09-14 11:20:00   22.3
1 2018-09-14 11:30:00   22.8
2 2018-09-14 11:40:00   23.3
print(df_env.dtypes)
timestamp    datetime64[ns]
value               float64
dtype: object
Analyzing IoT Data in Python

Passons à la pratique !

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