Introduzione ai dati IoT

Analizzare i dati IoT in Python

Matthias Voppichler

IT Developer

Panoramica del corso

  • Raccogli e analizza dati IoT
  • Raccogli dati
    • Endpoint API
    • Flussi di dati
  • Visualizza i dati
  • Combina dataset
  • Rileva pattern
  • Avvisi basati su modelli ML
Analizzare i dati IoT in Python

Cos’è l’IoT?

IoT == Internet delle Cose

  • Rete di dispositivi connessi
  • Misurano e raccolgono dati
  • Interagiscono con l’ambiente
Analizzare i dati IoT in Python

Dispositivi IoT

Dispositivi connessi

  • Serrature smart
  • Termostati connessi
  • Sensori di temperatura

Sensore di temperatura

Dispositivi connessi industriali

  • Macchine connesse
  • Robot / cobot
  • Tracciamento pacchi

Robot industriali / Bracci robotici

Analizzare i dati IoT in Python

Formati dei dati IoT

  • http / json
  • testo semplice
  • dati binari
  • XML
  • protocolli proprietari
Analizzare i dati IoT in Python

Acquisizione dati

  • Flussi di dati
  • Raccolti da un dispositivo
  • Endpoint API
Analizzare i dati IoT in Python

Acquisizione dati - 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
Analizzare i dati IoT in Python

Acquisizione dati - 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
Analizzare i dati IoT in Python

Passiamo alla pratica !

Analizzare i dati IoT in Python

Preparing Video For Download...