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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
Kapitel 1: Einführung in die Datenwissenschaft im KlassenzimmerZiel des Kapitels: Nach der Lektüre dieses Kapitels werden die Leser die Bedeutung von Messungen verstehen - sie werden in der Lage sein, die Lufttemperatur mit einem Thermometer zu messen, und sie werden verstehen, wie das funktioniert. Wir werden eine Reihe von Kernkonzepten der Datenwissenschaft vorstellen und zeigen, wie man sie beim Aufbau eines Experiments anwendet. Wir werden einige grundlegende Fähigkeiten zum Sammeln und Tabellieren von Daten vermitteln und einige Analysen unserer Ergebnisse durchführen. Der Leser erhält einen Überblick über ein vollständiges und aussagekräftiges Beispiel für angewandte Datenwissenschaft und ist bereit, tiefer in die Materie einzusteigen.
⬤ Daten sind überall: Warum messen wir Dinge und was bedeutet "Dinge messen" überhaupt? Was hat das mit Datenwissenschaft zu tun?
⬤ Verwendung von Temperatur: Wie wird die Temperatur in der Welt genutzt?
⬤ Messen der Temperatur: Was macht ein Thermometer und wie funktioniert es?
⬤ Ein Experiment entwerfen: Wir beginnen mit der Planung eines Experiments, bei dem wir mit unseren Thermometern die Temperatur an verschiedenen Orten messen. Wir werden uns mit Faktoren beschäftigen, die unser Experiment negativ beeinflussen könnten, und wir werden versuchen, diese zu kontrollieren. Wir werden die Bedeutung von Gültigkeit und Zuverlässigkeit erkennen.
⬤ Datenerfassung: Bevor wir mit dem Experiment beginnen, führen wir den Leser in das Konzept der Datenerfassung ein, d.h. die Aufzeichnung (Tabellierung) von Daten.
⬤ Experimentieren mit Temperatur: Hier skizzieren wir die Unterrichtsaktivität (das Experiment), um Daten zu sammeln und zu analysieren. Wir werden das Konzept der Versuchsplanung vorstellen und sehen, wie es helfen kann, Fragen der Zuverlässigkeit und Gültigkeit zu klären.
⬤ Analyse unserer Ergebnisse: Wir werden das Konzept der "Befragung" der Daten einführen, indem wir eine Reihe von Fragen auflisten, zu denen der Datensatz Erkenntnisse liefern könnte. In einem späteren Kapitel werden wir uns mit einer anspruchsvolleren Analyse befassen, doch zunächst zeigen wir, wie man aus den soeben gesammelten Daten eine gewisse Bedeutung bzw. Erkenntnisse gewinnen kann.
⬤ Zusammenfassung: Fasst alle neuen Konzepte zusammen, die in diesem Kapitel eingeführt wurden, und legt den Grundstein für das nächste Kapitel.
Kapitel 2: Data Science Goes DigitalKapitelziel: Nach der Lektüre dieses Kapitels werden die Leser verstehen, warum es eine Tendenz gibt, "digital zu werden" und was es bedeutet, Daten digital zu lesen. Wir werden Technologie und Kodierung einführen, um unser Experiment zu wiederholen, und wir werden beginnen, Möglichkeiten zu erforschen, wie der digitale Ansatz unsere Fähigkeiten und unser Potenzial als Datenwissenschaftler erweitern kann. Wir werden einen BBC micro:bit (oder ein ähnliches Gerät) verwenden, um die Temperatur zu messen, während wir gleichzeitig unseren Versuchsplan überprüfen und überlegen, wie wir ihn verbessern können. Am Ende des Kapitels werden wir wissen, welche Art von Hardware wir in unserem Data Science Toolkit benötigen.
⬤ Alles digital machen: Warum ist alles digital? Welche Arten von Thermometern gibt es? Erläutern Sie digitale Thermometer und zeigen Sie, wie sie sich von analogen Thermometern unterscheiden. Wie kann die Einführung der Digitaltechnik unser Temperaturexperiment aus Kapitel 1 verbessern?
⬤ Verwendung eines Mikroprozessors zur digitalen Temperaturmessung: Wir werden micro:bit verwenden - kurze Einführung in microbit, einschließlich Sensoren, die für die Messung von Dingen verwendet werden können, die GW verursachen (nur der Umgebungstemperatursensor).
⬤ Verwendung des BBC micro:bit als Thermometer: Programmierung des micro:bit zum Ablesen der Lufttemperatur im Klassenzimmer. Verwenden Sie MakeCode (oder MicroPython) für die Programmierung.
⬤ Analoge und digitale Thermometer: Gleichzeitiges Ablesen der Temperatur von einem micro:bit und einem Thermometer. Diskutieren Sie die Unterschiede zwischen den Methoden. Insbesondere die Schwierigkeiten der manuellen Ablesung, zwei Dinge gleichzeitig ablesen zu müssen (Thermometer oder Mikro: bit und die Uhr)
⬤ Einschränkungen des micro:bit als eigenständiges Gerät: Wir haben bei microbit einige Einschränkungen festgestellt. Allein bietet es uns zu wenige Werkzeuge. Was sind -ons und wie werden Add-ons mit Mikroprozessoren verwendet, und was ist mit.
| ISBN: | 9781484257654 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 316 |
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