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Beginning Data Science, Iot, and AI on Single Board Computers: Core Skills and Real-World Application with the BBC Micro: Bit and Xinabox
Chapitre 1 : Introduction à la science des données en classeObjectif du chapitre : Après avoir lu ce chapitre, les lecteurs comprendront l'importance de la mesure - ils seront capables de mesurer la température de l'air à l'aide d'un thermomètre et ils comprendront comment cela fonctionne. Nous présenterons un certain nombre de concepts fondamentaux de la science des données et la manière de les appliquer à la réalisation d'une expérience. Nous aborderons quelques compétences pratiques de base pour la collecte et la présentation des données, et nous procéderons à une analyse de nos résultats. Le lecteur aura une vue d'ensemble d'un exemple complet et significatif de science des données appliquée, et il sera prêt à l'explorer plus en profondeur.
⬤ Les données sont partout : Pourquoi mesurons-nous les choses et que signifie "mesurer les choses" ? Quel est le lien avec la science des données ?
⬤ L'utilisation de la température : Comment la température est-elle utilisée dans le monde ?
⬤ Mesurer la température : Que fait un thermomètre et comment fonctionne-t-il ?
⬤ Conception d'une expérience : Nous commencerons à concevoir une expérience en utilisant nos thermomètres pour mesurer la température à différents endroits. Nous examinerons les facteurs qui pourraient avoir un impact négatif sur notre expérience et nous chercherons à les contrôler. Nous verrons l'importance de la validité et de la fiabilité.
⬤ Capture des données : Avant de commencer notre expérience, nous allons initier le lecteur au concept de la capture des données, c'est-à-dire l'enregistrement (tabulation) des données.
⬤ Expérimentation avec la température : Nous décrirons ici l'activité en classe (expérience) visant à collecter et à analyser les données. Nous introduirons le concept de conception expérimentale et verrons comment il peut aider à résoudre les problèmes de fiabilité et de validité.
⬤ Analyser nos résultats : Nous introduirons le concept d'"interrogation" des données en énumérant une série de questions que l'ensemble des données pourrait permettre d'éclairer. Dans un chapitre ultérieur, nous aborderons des analyses plus sophistiquées, mais pour l'instant, nous montrons comment extraire un certain sens / des idées des données que nous venons de collecter.
⬤ Résumé : rassemble tous les nouveaux concepts introduits dans ce chapitre et prépare le terrain pour le chapitre suivant.
Chapitre 2 : La science des données passe au numériqueObjectif du chapitre : Après avoir lu ce chapitre, les lecteurs comprendront pourquoi il y a une tendance à "passer au numérique" et ce que cela signifie de lire des données numériquement. Nous introduirons la technologie et le codage pour reproduire notre expérience et nous commencerons à explorer les façons dont l'approche numérique peut étendre nos capacités et notre potentiel en tant que scientifiques des données. Nous utiliserons un micro : bit de la BBC (ou tout autre dispositif similaire) pour mesurer la température, tout en examinant notre conception expérimentale et en cherchant à l'améliorer. À la fin de ce chapitre, nous aurons identifié le type de matériel dont nous avons besoin dans notre boîte à outils de science des données.
⬤ La numérisation : Pourquoi tout est-il numérique ? Quels sont les types de thermomètres ? Expliquez ce que sont les thermomètres numériques et montrez en quoi ils sont différents des thermomètres analogiques. Comment l'introduction du numérique peut-elle améliorer notre expérience de température du chapitre 1 ?
⬤ L'utilisation d'un microprocesseur pour mesurer la température numériquement : Nous utiliserons un micro : bit - brève introduction au microbit, y compris les capteurs qui peuvent être utilisés pour mesurer les choses qui causent GW (seulement le capteur de température ambiante).
⬤ Utilisation du micro : bit de la BBC comme thermomètre : Programmer le micro : bit pour lire la température de l'air de la salle de classe. Utilisez MakeCode (ou MicroPython) pour la programmation.
⬤ Thermomètres analogiques et numériques : Lire la température simultanément à partir d'un micro : bit et d'un thermomètre. Discuter des différences entre les méthodes. En particulier, les difficultés de la lecture manuelle, la nécessité de lire deux choses en même temps (thermomètre ou micro : bit et horloge).
⬤ Limites du micro : bit en tant qu'outil autonome : Nous avons constaté certaines limites du microbit. En lui-même, il nous fournit trop peu d'outils. Qu'est-ce que les add-ons et comment les add-ons sont-ils utilisés avec les microprocesseurs, et qu'en est-il.
| ISBN : | 9781484257654 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2020 |
| Nombre de pages : | 316 |
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