Вступ до даних IoT

Аналіз даних IoT у Python

Matthias Voppichler

IT Developer

Огляд курсу

  • Збирайте й аналізуйте дані IoT
  • Збирайте дані
    • API endpoints
    • Потоки даних
  • Візуалізуйте дані
  • Поєднуйте набори даних
  • Виявляйте шаблони
  • Сповіщення на основі ML-моделей
Аналіз даних IoT у Python

Що таке IoT?

IoT == Internet of Things

  • Мережа під'єднаних пристроїв
  • Вимірювання та збір даних
  • Взаємодія з довкіллям
Аналіз даних IoT у Python

Пристрої IoT

Під'єднані пристрої

  • Розумні замки
  • Під'єднані термостати
  • Датчики температури

Датчик температури

Промислові під'єднані пристрої

  • Під'єднані машини
  • Роботи / коботи
  • Відстеження пакувань

Промислові роботи / роботизовані маніпулятори

Аналіз даних IoT у Python

Формати даних IoT

  • http / json
  • звичайний текст
  • бінарні дані
  • XML
  • Власні протоколи
Аналіз даних IoT у Python

Отримання даних

  • Потоки даних
  • Зібрані з пристрою
  • API endpoints
Аналіз даних IoT у Python

Отримання даних — 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
Аналіз даних IoT у Python

Отримання даних — 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
Аналіз даних IoT у Python

Давайте потренуємось

Аналіз даних IoT у Python

Preparing Video For Download...