Introducere în datele IoT

Analiza datelor IoT în Python

Matthias Voppichler

IT Developer

Prezentarea cursului

  • Colectarea și analiza datelor IoT
  • Colectarea datelor
    • Endpoint-uri API
    • Fluxuri de date
  • Vizualizarea datelor
  • Combinarea seturilor de date
  • Detectarea tiparelor
  • Alerte bazate pe modele ML
Analiza datelor IoT în Python

Ce este IoT?

IoT == Internet of Things

  • Rețea de dispozitive conectate
  • Măsoară și colectează date
  • Interacționează cu mediul înconjurător
Analiza datelor IoT în Python

Dispozitive IoT

Dispozitive conectate

  • Încuietori inteligente
  • Termostate conectate
  • Senzori de temperatură

Senzor de temperatură

Dispozitive industriale conectate

  • Mașini conectate
  • Roboți / Coboți
  • Urmărirea coletelor

Roboți industriali / Brațe robotice

Analiza datelor IoT în Python

Formate de date IoT

  • http / json
  • text simplu
  • date binare
  • XML
  • Protocoale proprietare
Analiza datelor IoT în Python

Achiziția datelor

  • Fluxuri de date
  • Colectate de la un dispozitiv
  • Endpoint-uri API
Analiza datelor IoT în Python

Achiziția datelor - 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
Analiza datelor IoT în Python

Achiziția datelor - 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
Analiza datelor IoT în Python

Să exersăm!

Analiza datelor IoT în Python

Preparing Video For Download...