ノートブック・ファイルの作成、リソース・ハブからのサンプル・ノートブックのコピー、コンピューター上のローカル・ファイルからのノートブックの追加、または URL からのノートブックの追加のいずれかの方法を使用して、ノートブックをプロジェクトに追加できます。  

必要な権限

ノートブックを作成するには、プロジェクト内で Admin 役割または Editor 役割が必要です。

この短いビデオでは、Jupyter ノートブックの基礎を確認できます。

このビデオは、本書の概念とタスクを学習するためのビジュアル・メソッドを提供します。

• トランスクリプト
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  動画のトランスクリプト

  時刻	トランスクリプト
  00:00	このビデオでは、watsonx.aiStudioWatson Studio) を使ってJupyterノートブックを操作するための基本を説明します。
  00:07	プロジェクトで開始し、プロジェクトにノートブックを追加する。
  00:12	使用する名前と説明、および Python ランタイム環境を指定してから、ノートブックを作成します。
  00:22	まずファイルをロードして、いくつかのデータを用意しましょう。
  00:28	ファイルを「ファイル」スライドアウト・パネルにドラッグ・アンド・ドロップするだけです。
  00:32	ファイルがプロジェクトに追加下後、このノートブックで作業できるようになります。
  00:38	「コードに挿入 (Insert to code)」をクリックし、pandas DataFrame を挿入します。
  00:43	ノートブックを実行する前に、ノートブックの機能を説明するためにセルを上部に挿入することは慣例です。
  00:51	セル・タイプをマークダウンに変更して、このセルがコードとして扱われないようにしてから、説明を追加してください。
  00:59	これで、ノートブックを実行する準備ができました。
  01:02	挿入されたコードは、 Cloud Object Storage インスタンスの資格情報を使用してデータ・セットを DataFrame にロードしてから、データ・セットの最初の 5 行を表示します。
  01:13	プロジェクトに戻る前に、ノートブックを保存します。
  01:20	「資産」タブにノートブックが表示されます。
  01:24	ノートブックを開くと、読み取り専用モードになります。
  01:28	ただし、ノートブックを編集して変更することはできます。
  01:34	例えば、「情報」パネルにアクセスして、ノートブックの名前を変更できます。
  01:41	また、「環境」タブでは、ノートブックの実行に使用する環境を変更したり、ランタイム環境を停止または再始動したりすることができます。
  01:53	ノートブックの読み取り専用バージョンを共有する場合は、ここから行うことができます。
  01:58	共有するコンテンツの量とノートブックを共有する方法 (リンクまたはソーシャル・メディアのいずれかを使用) を選択できます。
  02:08	ノートブックを別の時刻に実行するようにスケジュールしたい場合は、ジョブを作成できます。
  02:14	ジョブの名前を提供し、ノートブックのバージョンとランタイムを選択するだけです。
  02:24	次に、スケジューリング・オプションを選択します。例えば、ジョブを実行する日付を指定したり、ジョブを繰り返し実行するかどうかを指定したりします。
  02:43	ジョブを作成して実行した後、状況が表示され、プロジェクトの「ジョブ」タブにジョブが表示されます。
  02:55	Cloud Pak for Data as a Service の資料には他にもビデオがあります。