等级 课题 分类
100 Db2 for AI 开发者指南 博客
101 使用高性能 CRUD 应用程序收集房屋销售数据 Code Pattern
201a 使用 Golang 和内存数据库机器学习功能预测房屋价值 Code Pattern
201b 使用 Python 和机器学习预测家庭价值 Code Pattern

此学习路径展示了数据工程师和数据科学家如何根据历史数据来预测房屋价格。通过学习包含样本代码的 Code Pattern,您将了解到有关内置存储过程、如何构建机器学习模型以及如何使用 IBM Db2 Warehouse on Cloud 创建 Web 应用程序的信息,此 Web 应用程序使用 Node.js 在数据库中创建、更新和删除记录。

首先,单击以下链接,或者参阅上表以获取所涵盖主题的完整列表。

Db2 for AI 开发者指南

Db2 for AI 开发者指南

了解相关信息:

  • 机器学习存储过程
  • 计算机视觉
  • 适用于常用语言的连接器
  • VSCode 扩展 Db2Connect

使用高性能 CRUD 应用程序收集房屋销售数据

使用高性能 CRUD 应用程序收集房屋销售数据

了解相关信息:

  • 创建 IBM Db2 Warehouse on Cloud
  • 构建应用程序来将数据存储到 IBM Db2 Warehouse on Cloud 中
  • 利用 Angular 创建前端 UI
  • 创建实体

利用 Golang 和内存中数据库机器学习功能预测房屋价值

 利用 Golang 和内存中数据库机器学习功能预测房屋价值

了解相关信息:

  • 将数据加载到 IBM Db2 Warehouse on Cloud 中
  • 利用 IBM Db2 Warehouse on Cloud 扩充数据
  • 创建线性回归模型
  • 使用 golang 公开 API 以预测房屋价值

利用 Python 和机器学习预测房屋价值

利用 Python 和机器学习预测房屋价值

了解相关信息:

  • 在 Watson Studio 中创建项目
  • 在新项目中使用 Jupyter Notebook
  • 创建和部署机器学习模型
  • 利用机器学习预测房屋销售价格

点击链接,开始学习第一部分:Db2 for AI 开发者指南

本博客翻译自:Learning Path: Db2 for AI(2019-8-6)

加入讨论