O documento discute como utilizar a plataforma Arduino e ferramentas de ciência de dados para criar e analisar datasets. Ele apresenta ferramentas como Arduino UNO, placas datalogger e serviços de nuvem que podem ser usados para capturar dados de sensores. Também discute bibliotecas como Pandas, Numpy e Seaborn no Python que podem ser usadas para processar e analisar os dados, construindo modelos para extrair valor e tomar decisões.

1. Utilizando o Arduino em
Ciência de Dados
Eronides Neto
efsn@cesar.school

2. Quem sou eu?
- Engenheiro da Computação no CESAR
-
- Apaixonado por tecnologia desde meu primeiro
Gameboy Color
-
- Mestre em Ciência da Computação
- Engenheiro Eletrônico
github.com/eron93br/aw2022

3. O que vamos aprender hoje?
● Como utilizar a plataforma Arduino (e também placas relacionadas) para
criar datasets (base de dados) para projetos em ciência de dados (data
science).
● Como usar o Google Colab e bibliotecas open-source para ciência de dados

4. Agenda
● Parte I - As ferramentas Arduino
● Parte II - As ferramentas de ciência de dados
● Prática

5. Por que precisamos de dados?

6. O valor dos dados

7. Pare 20 segundos, pense e responda
Temos objetos conectados em nossa casa?

8. Internet das Coisas

9. Etapas da IoT

10. Para a captura de dados
Ferramentas Arduino

11. Ferramentas Arduino para captura de dados
● Arduino UNO com cartão SD
● Placas Arduino conectadas com serviço de nuvem
● Placas “datalogger”

12. Utilizando SD Cards
● Biblioteca SD (Arduino Library)
Código utilizado como base: Feather M0 Logger

13. Utilizando alguma plataforma

14. Exemplo: ThingSpeak

15. Sugestões de Placas Arduino compatível
Adafruit Feather M0 Adalogger
SparkFun OpenLog Artemis
Data Logger Shield

16. Extraindo o valor dos dados
Sensoriamento Processamento Decisão
Mas como posso construir um modelo a partir dos dados?

17. Construção de Modelos

18. Lidando com dados, de uma maneira muito mais fácil do que você imagina
Ferramentas de Data Science

19. O toolkit para Data Science
Estatística

20. Pandas
● Ferramentas de análise de dados para a linguagem de programação Python
● Uso de dois tipos diferentes de estrutura de dados:
- DataFrame
- Série

21. Numpy
● Biblioteca de álgebra linear base para outras bibliotecas de análise de dados
●
● Uso e suporte para matrizes multidimensionais (lembra do MATLAB?)

22. Seaborn
● Ferramentas de análise de dados para a linguagem de programação Python
● Uso de dois tipos diferentes de estrutura de dados:
- DataFrame
- Série

23. Hora de colocar a mão na massa :)
Hands-on!

24. Trabalhando com Dados

25. + Bibliografia recomendada
Data Science

26. + Bibliografia recomendada
Data Science e Machine Learning

27. + Bibliografia recomendada
Arduino
+Avançado para arquiteturas
de sistemas embarcados

28. efsn@cesar.school