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数据科学入门

探索数据科学的基础知识,为数据科学职业生涯打下基础。

什么是数据科学?

数据科学是一个由从结构化和非结构化数据中提取知识的过程、方法、系统和算法组成的领域。

动手实践

尝试借助教程和 Code Pattern 完成样例,从而更深入的了解数据科学的概念。

构建模型来预测欺诈性交易

自动化和人工智能技术正在改变企业。自动化和 AI 技术正在改变企业的经营方式。自动化和 AI 解决了医疗保健、科技等领域面临的挑战。与此同时,这些技术还改变了工作性质和工作场所。此 Code Pattern 的重点是构建系统,以生成可在不同场景中使用的预测。

利用 Watson Studio 和 Db2 on Cloud 构建机器学习模型来预测房屋价值

随着数据不断增长,从数据中提取有意义的信息的能力将变得越来越重要。在机器学习模型中利用现有数据可以帮助公司提取有意义的洞察,并预测未来的结果。此 Code Pattern 展示了数据科学家使用 IBM Watson Studio 和 IBM Db2 On Cloud 创建机器学习模型的过程。

快速生成交互式仪表板,以探索和测试推荐模型

从所有购买数据中获得洞察,创建推荐引擎。在此 Code Pattern 中,学习如何使用历史购物数据来构建一个推荐引擎。

后续行动

了解如何在应用程序或服务中使用最先进的深度学习模型。

面向数据科学的轻量级 IBM Cloud Garage Method

查看将单个技术组件映射到参考体系结构的流程模型。