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学习路径:IBM Cloud Pak for Data 快速入门

级别 主题 类型
100 IBM Cloud Pak for Data 简介 文章
101 利用 Data Virtualization 实现 Db2 Warehouse 数据虚拟化 教程
201 利用 Data Refinery 实现数据可视化 教程
301 借助含 Notebook 的 Watson Machine Learning 进行数据分析、建模以及部署 Pattern
401 利用 Watson OpenScale 监视模型 Pattern

此学习路径是为想要快速熟悉使用 IBM Cloud Pak for Data 的所有人而设计的。此学习路径包含分步教程和 Pattern,说明了使用 IBM Cloud Pak for Data 处理数据的过程。

首先,单击以下卡片,或者参阅上表以获取所涵盖主题的完整列表。

IBM Cloud Pak for Data 简介


了解相关信息:

  • 什么是 IBM Cloud Pak for Data?
  • 术语和概念
  • 产品预演
  • 架构

利用 Data Virtualization 实现 Db2 Warehouse 数据虚拟化


了解相关信息:

  • 向 IBM Cloud Pak for Data 添加数据集
  • 向 Data Virtualization 添加数据源
  • 虚拟化数据并创建联合视图
  • 将已虚拟化的数据分配给项目
  • 为用户添加角色并执行管理任务

利用 Data Refinery 实现数据可视化


了解相关信息:

  • 将数据加载到 IBM Cloud Pak for Data 平台以配合 Data Refinery 一起使用
  • 转换样本数据集
  • 使用“数据流”步骤跟踪工作进展
  • 利用图表和图形实现数据可视化

借助含 Notebook 的 Watson Machine Learning 进行数据分析、建模以及部署


了解相关信息:

  • 使用 Jupyter Notebook 分析数据
  • 在 IBM Cloud Pak for Data 中运行 Notebook
  • 构建、测试和部署机器学习模型
  • 部署选定的机器学习模型
  • 创建前端应用来连接部署的模型

使用 Watson OpenScale 监视模型


了解相关信息:

  • 设置 Watson OpenScale 数据集市
  • 将 Watson Machine Learning 绑定到 OpenScale 数据集市
  • 启用有效负载日志记录和性能监视器
  • 使用 Machine Learning 对德国信用模型进行评分
  • 使用数据集市通过订阅来访问表数据


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