Caminho de aprendizado: introdução ao IBM Cloud Pak for Data

Nível Tópico (Em Inglês) Tipo
100 Introdução ao IBM Cloud Pak for Data Artigo
101 Virtualizando os dados do Db2 Warehouse com a virtualização de dados Tutorial
201 Visualização de dados com a refinaria de dados Tutorial
301A Análise de dados, desenvolvimento de modelo e implementação usando o Watson Machine Learning com notebook Code Pattern
301B Automatizar o desenvolvimento de modelo com o AutoAI Tutorial
401 Monitorando o modelo com o Watson OpenScale Code Pattern

Este caminho de aprendizado foi desenvolvido para qualquer pessoa que esteja interessada em aprender rapidamente a usar o IBM Cloud Pak for Data. Ele consiste em tutoriais passo a passo e em padrões que explicam o processo do trabalho com dados usando o IBM Cloud Pak for Data.

Para iniciar, clique em um cartão abaixo ou veja na tabela anterior uma lista completa dos tópicos cobertos.

Introdução ao IBM Cloud Pak for Data


Saiba mais sobre:

  • O que é o IBM Cloud Pak for Data?
  • Termos e conceitos
  • Conheça o produto
  • Arquitetura

Virtualizando os dados do Db2 Warehouse com virtualização de dados


Saiba mais sobre:

  • Incluindo conjuntos de dados no IBM Cloud Pak for Data
  • Incluindo uma origem de dados para virtualização de dados
  • Virtualizando os dados e criando uma visualização conjunta
  • Atribuindo dados virtualizados a um projeto
  • Incluindo funções a usuários e executando tarefas administrativas

Visualização de dados com refinaria de dados


Saiba mais sobre:

  • Carregando dados na plataforma IBM Cloud Pak for Data para uso na refinaria de dados
  • Transformando um conjunto de dados de amostra
  • Usando as etapas do fluxo de dados para acompanhar seu trabalho
  • Visualizando os dados com gráficos e diagramas

Análise de dados, desenvolvimento de modelo e implementação usando o Watson Machine Learning com notebook


Saiba mais sobre:

  • Usando notebooks Jupyter para analisar dados
  • Executando notebooks no IBM Cloud Pak for Data
  • Desenvolvendo, testando e implementando um modelo de aprendizado de máquina
  • Implementando um modelo de aprendizado de máquina selecionado
  • Criando um aplicativo de front-end para interagir com o modelo implementado

Automatizar o desenvolvimento de modelo com o AutoAI


Saiba mais sobre:

  • Resolvendo problemas de regressão e classificação sem código
  • Usando esse serviço para engenharia de recurso, seleção de modelo e ajuste de hiperparâmetro
  • Escolhendo o melhor modelo entre os piplelines
  • Implementando e usando modelos por meio do IBM Cloud Pak for Data

Monitorando o modelo com o Watson OpenScale


Saiba mais sobre:

  • Configurando o Watson OpenScale Data Mart
  • Associando o Watson Machine Learning ao OpenScale Data Mart
  • Ativando a criação de log de carga útil e o monitor de desempenho
  • Pontuando o modelo de crédito alemão usando aprendizado de máquina
  • Usando o Data Mart para acessar dados da tabela por meio de assinatura


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