Iniciación a la Ciencia de Datos, IoT e IA en Ordenadores de Placa Única: Core Skills and Real-World Application with the BBC Micro: Bit y Xinabox

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Título original:

Beginning Data Science, Iot, and AI on Single Board Computers: Core Skills and Real-World Application with the BBC Micro: Bit and Xinabox

Contenido del libro:

Capítulo 1: Introducción a la ciencia de datos en el aulaObjetivo del capítulo: Después de leer este capítulo, los lectores comprenderán la importancia de la medición: serán capaces de medir la temperatura del aire utilizando un termómetro y entenderán cómo funciona. Presentaremos una serie de conceptos básicos de la ciencia de datos y cómo aplicarlos para construir un experimento. Cubriremos algunas habilidades básicas para recopilar y tabular datos, y realizaremos algunos análisis de nuestros resultados. El lector obtendrá una visión general de un ejemplo completo y significativo de ciencia de datos aplicada, y estará preparado para explorar más a fondo.

⬤ Los datos están en todas partes: ¿Por qué medimos cosas y qué significa "medir cosas"? ¿Qué relación tiene esto con la ciencia de datos?

⬤ Uso de la temperatura: ¿Cómo se utiliza la temperatura en el mundo?

⬤ Medición de la temperatura: ¿Qué hace un termómetro y cómo funciona?

⬤ Diseñar un experimento: Empezaremos a diseñar un experimento utilizando nuestros termómetros para medir la temperatura en diferentes lugares. Veremos los factores que podrían tener un impacto negativo en nuestro experimento y veremos cómo controlarlos. Veremos la importancia de la validez y la fiabilidad.

⬤ Captura de datos: Antes de comenzar nuestro experimento, introduciremos al lector en el concepto de captura de datos - registro (tabulación) de datos.

⬤ Experimentar con la temperatura: Aquí esbozaremos la actividad de clase (experimento) para recoger y analizar datos. Introduciremos el concepto de diseño experimental y veremos cómo puede ayudar a abordar cuestiones de fiabilidad y validez.

⬤ Analizar los resultados: Introduciremos el concepto de "interrogación" de los datos enumerando una serie de preguntas que el conjunto de datos podría proporcionarnos. En un capítulo posterior veremos análisis más sofisticados; por ahora, mostraremos cómo extraer algún significado/percepción de los datos que acabamos de recopilar.

⬤ Resumen: reúne todos los conceptos nuevos introducidos en este capítulo y sienta las bases para el siguiente.

Capítulo 2: La ciencia de datos se vuelve digitalObjetivo del capítulo: Tras leer este capítulo, los lectores comprenderán por qué existe una tendencia a "digitalizarse" y qué significa leer datos digitalmente. Introduciremos tecnología y codificación para replicar nuestro experimento y comenzaremos a explorar las formas en que el enfoque digital puede ampliar nuestras capacidades y potencial como científicos de datos. Utilizaremos un BBC micro: bit (o cualquier dispositivo similar) para medir la temperatura, todo ello mientras analizamos nuestro diseño experimental y cómo mejorarlo. Al final del capítulo habremos identificado el tipo de hardware que necesitamos en nuestro kit de herramientas de ciencia de datos.

⬤  Digitalización: ¿Por qué todo es digital? ¿Cuáles son los tipos de termómetros? Explica en qué consisten los termómetros digitales y en qué se diferencian de los analógicos. ¿Cómo puede la introducción de la tecnología digital mejorar nuestro experimento de temperatura del capítulo 1?

⬤ Utilizar un microprocesador para medir la temperatura digitalmente: Usaremos micro: bit - breve introducción a microbit, incluyendo sensores que pueden usarse para medir cosas que causan GW (sólo el sensor de temperatura ambiente).

⬤ Utilización del BBC micro: bit como termómetro: Programar el micro: bit para leer la temperatura del aire del aula. Utilizar MakeCode (o MicroPython) para la programación.

⬤ Termómetros analógicos y digitales: Lectura de la temperatura simultáneamente desde un micro: bit y un termómetro. Discutir las diferencias entre los métodos. En particular las dificultades de la lectura manual, necesidad de leer dos cosas al mismo tiempo (termómetro o micro: bit y el reloj).

⬤ Limitaciones del micro: bit como herramienta autónoma: Hemos visto algunas limitaciones con micro: bit. Por sí mismo nos proporciona muy pocas herramientas. Qué son los -ons y cómo se utilizan los add-ons con los microprocesadores, y qué abou.