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ラーニング・パス: IBM Cloud Pak for Data 入門

レベル トピック タイプ
100 IBM Cloud Pak for Data の紹介 Article
101 データ仮想化ツールを使用して Db2 Warehouse のデータを仮想化する Tutorial
201 Data Refinery によるデータの可視化 Tutorial
202 Find, prepare, and understand data with Watson Knowledge Catalog Tutorial
301A Watson Machine Learning と Jupyter Notebook を利用してデータ分析、モデルの作成、デプロイを行う Pattern
301B Automate model building with AutoAI Tutorial
301C Build a predictive machine learning model quickly and easily with IBM SPSS Modeler Tutorial
401 Watson OpenScale でモデルをモニタリングする Pattern

このラーニングパスは、IBM Cloud Pak for Dataを使用した迅速な開発プロセスに興味がある人を対象に構成されています。IBM Cloud Pak for Dataを使用してデータを扱うプロセスをステップバイステップで解説するチュートリアルとコードパターンで構成されています。

To get started, click on a card below, or see the previous table for a complete list of topics covered.

IBM Cloud Pak for Data の紹介


学習内容:

  • IBM Cloud Pak for Data とは?
  • 用語と概念
  • 製品ウォークスルーをご覧ください
  • アーキテクチャー

データ仮想化ツールを使用して Db2 Warehouse のデータを仮想化する


学習内容:

  • データを取得する
  • データセットについて理解する
  • Db2 Warehouse Database にデータを取り込む
  • 新しい IBM Cloud Pak for Data プロジェクトを作成する
  • 新しいデータ・ソースへの接続を追加する
  • 仮想データを割り当てる

Data Refinery によるデータの可視化


学習内容:

  • billing.csv データを Data Refinery にロードする
  • データを精製する
  • データ・フロー・ステップを使用して処理結果を追跡する
  • データのプロファイルを作成する
  • チャートとグラフを使用してデータを可視化する

Find, prepare, and understand data with Watson Knowledge Catalog


Learn about:

  • Setting up the catalog and data
  • Adding collaborators, control access, and categories
  • Adding data classes, business terms, and policy rules

Watson Machine Learning と Jupyter Notebook を利用してデータ分析、モデルの作成、デプロイを行う


学習内容:

  • Jupyter Notebooks to analyze data
  • Running Notebooks in IBM Cloud Pak for Data
  • Building, testing and deploying a machine learning model
  • Deploying a selected machine learning model
  • Creating front-end app to interface with the deployed model

Automate model building with AutoAI


Learn about:

  • Handling regression and classification problems without code
  • Using this service for feature engineering, model selection, and hyperparameter tuning
  • Choosing the best model among the piplelines
  • Deploying and using models via IBM Cloud Pak for Data

Build a predictive machine learning model quickly and easily with IBM SPSS Modeler


Learn about:

  • Uploading data to IBM Cloud Pak for Data
  • Creating an SPSS Modeler flow
  • Using the SPSS tool to inspect data and glean insights
  • Modifying and preparing data for AI model creation using SPSS
  • Training a machine learning model with SPSS and evaluate the results

Watson OpenScale でモデルをモニタリングする


学習内容:

  • Setting up Watson OpenScale Data Mart
  • Binding Watson Machine Learning to OpenScale Data Mart
  • Enabling payload logging and performance monitor
  • Scoring German credit model using Machine Learning
  • Using Data Mart to access tables data via subscription


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