Beginning Data Science, IoT, and AI on Single Board Computers

Manual introductorio enfocado en la educación tecnológica y la ciencia ciudadana, escrito por Philip Meitiner y Pradeeka Seneviratne para Apress. Está dirigido a estudiantes, educadores y aficionados sin conocimientos avanzados previos de programación ni electrónica, que buscan comprender cómo capturar y analizar datos del mundo real. La obra emplea la tarjeta educativa BBC micro:bit junto con el ecosistema de hardware modular XinaBox para eliminar la necesidad de soldaduras complejas y facilitar la experimentación directa.

El contenido enseña el ciclo integral del dato físico: desde la medición ambiental (temperatura, presión atmosférica, humedad y luz con módulos XinaBox SW01) y su almacenamiento persistente en la memoria de la placa, hasta la exportación y análisis estadístico básico (media, mediana, moda y dispersión) mediante hojas de cálculo y código en Python. En el ámbito de las comunicaciones, aborda la transmisión inalámbrica mediante Bluetooth de baja energía (BLE), radio y conectividad Wi-Fi (con módulos XinaBox CW01 basados en ESP8266), utilizando el protocolo MQTT para publicar métricas en cuadros de mando en la nube como Ubidots y Blynk, e introduciendo el enlace con servicios de aprendizaje automático.

El aprendizaje se articula a través de experimentos prácticos orientados a resolver problemas contemporáneos como el cambio climático y el seguimiento meteorológico en tiempo real. La obra aporta una metodología muy amigable para transicionar desde la programación por bloques visuales con Microsoft MakeCode hacia la escritura de código en Python. Deja de lado el entrenamiento de redes neuronales profundas en el propio microcontrolador (TinyML complejo) y el diseño de circuitos industriales, por lo que es un recurso excelente para iniciación en ciencia de datos aplicada a hardware físico.