Temperatuuri ja niiskuse andmed

Aadressil 
 http://minitorn.tlu.ee/~jaagup/oma/too/18/04/sensorlugeja.php?kogus=50 näeb reaalajas mõõdetavaid andmeid koos ajalooga. Koguse arvu saab muuta. 
* Tõmba andmed Azure Machine Learning studiosse, leia vähim ja suurim temperatuur
* Arvuta temperatuuri libisev keskmine olgu jupyter notebooki või Studio abil nõnda, et iga mõõdetud ajahetke juures näidatakse viie järjestikuse mõõtmise keskmist temperatuuri. Näita temperatuur koos oma libiseva keskmisega graafikul. Anna ülevaade niiskuse väärtustest eri kuudel ja kellaaegadel
* Püüa temperatuuri, niiskuse ja võimalusel kellatundide ning kuu numbri abil tekitada mudel niiskuse ennustamiseks. Ennustamise sisendiks anna värskelt juurde tekkinud andmed ning näita, kuivõrd täpselt ennustati õhuniiskust.