El Raspberry Pi es compatible con una amplia variedad de sensores, lo que lo convierte en una plataforma ideal para la creación de proyectos de IoT (Internet de las cosas).
Los sensores se pueden conectar a los puertos GPIO o a tarjetas HAT (Hardware Attached on Top) para proporcionar información sobre el entorno.
Por ejemplo, se pueden usar sensores de temperatura, humedad y presión para monitorear el clima, o sensores de movimiento para crear sistemas de seguridad.
Con su capacidad de procesamiento y almacenamiento, el Raspberry Pi permite la recolección, análisis y transmisión de datos de sensores en tiempo real.
Además, el sistema operativo Raspberry Pi, que incluye una amplia variedad de herramientas y bibliotecas, facilita el desarrollo de proyectos de sensores de manera rápida y sencilla.
Sobre el Curso Gratis
Este curso sobre la integración de sensores con su Raspberry Pi es el curso 3 de una especialización de Coursera y se puede tomar por separado o como parte de la especialización.
Aunque se utilizan algunos materiales y explicaciones de los dos cursos anteriores, este curso asume en gran medida que no tiene experiencia previa con sensores o procesamiento de datos, aparte de ideas sobre sus propios proyectos y un interés en construir proyectos con sensores.
Este curso se enfoca en conceptos y técnicas centrales en el diseño e integración de cualquier sensor, en lugar de ejemplos demasiado específicos para copiar.
Este método le permite utilizar estos conceptos en sus proyectos para construir sensores altamente personalizados para sus aplicaciones.
Algunas de las ideas cubiertas incluyen la calibración de sensores y las compensaciones entre diferentes métodos matemáticos para almacenar y aplicar curvas de calibración a sus sensores.
También analizamos la exactitud, la precisión y cómo comprender la incertidumbre en sus mediciones.
Estudiamos métodos de interfaz de sensores analógicos con su Raspberry Pi (u otra plataforma) con amplificadores y la teoría y la técnica involucradas en la reducción de ruido con filtros espectrales.
Por último, tomamos prestado de los campos de la ciencia de datos, las estadísticas y el procesamiento de señales digitales, para postprocesar nuestros datos en Python.
Este curso es ofrecido por la Universidad Johns Hopkins, tiene una duración total aproximada de 13 horas.
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