IBM
Cloud Pak for Data
IBM
Cloud Pak for Data
Log In
Sign Up
Branch
Pull
0
Commit
0
Push
0
Checkout branch
Merge conflict
Commit history
Git preferences
Pull and push
Pull only
Migrate
New
Add
New
Add
Analytics project
Data Transform project
Launch IDE
JupyterLab
RStudio
Project terminal
Add to project
Add
Add to project
Add
Connected assets
Notebook
Connection
Data asset
Scheduled job
Model
Function
BETA
Synthesized neural network
BETA
Experiment
BETA
Streams flow
BETA
Modeler flow
Dashboard
Data Refinery flow
Environment
Visual recognition model
Natural language classifier model
Application
Fork Project
Export
Download
Roadmap
0 / 0
Confirm
Do you want to log out?
정보 찾기
Cloud Pak for Data as a Service
새로운 기능
서비스 플랜 변경사항 및 지원 중단
2019년의 새로운 기능
2018년의 새로운 기능
2017년의 새로운 기능
IBM Cloud Pak for Data as a Service 개요
서비스 사이의 관계
Cloud Pak for Data 배치 비교
오퍼링 플랜
기능 매트릭스
알려진 문제점 및 제한사항
지역 제한사항
FAQ
서비스용 API
보안
데이터를 안전하고 규정 준수 상태로 유지
외부 사이트에 대한 액세스 제한
서비스 엔드포인트를 사용하여 서비스에 대한 연결 확보
주의사항
내게 필요한 옵션
서비스 및 통합
IBM Cloud 서비스
서비스 작성
Watson Studio
Watson Studio 오퍼링 플랜
Watson Knowledge Catalog
Watson Knowledge Catalog 오퍼링 플랜
Watson Machine Learning
Machine Learning 오퍼링 플랜
Analytics Engine
Cloudant
Cloud Object Storage
Cognos Dashboard Embedded
EDB용 데이터베이스
MongoDB용 데이터베이스
Databases for PostgreSQL
DataStage(베타)
Db2
Db2 Warehouse
Match 360 with Watson(베타)
Secure Gateway
SQL 조회
Streaming Analytics
Visual Recognition
Watson Assistant
Watson Discovery
Watson Natural Language Understanding
Watson Language Translator
Watson Natural Language Classifier
Watson OpenScale
Watson Personality Insights
Watson Speech to Text
Watson Text to Speech
Watson Tone Analyzer
기타 클라우드 플랫폼과 통합
AWS와 통합
Azure와 통합
Google과 통합
Satellite 위치
시작하기
동영상
개인 계정에 가입
조직의 계정에 결합
조직의 계정 설정
사용자 역할 및 권한
엔드 투 엔드 예제: 산업 엑셀러레이터
자산 유형 및 특성
프로파일
미리보기
활동
자산 검색
도구 선택
역할
추가 리소스
프로젝트
프로젝트 작성
Object Storage
프로젝트 가져오기
프로젝트 관리
협업자 관리
프로젝트 협업자 역할
연관 서비스 추가
프로젝트 내보내기
프로젝트에서 자산 관리
환경
노트북 환경
Spark 환경
Satellite 위치에 대한 환경
Data Refinery 환경
DataStage 환경(기술 미리보기)
RStudio 환경
GPU 환경
환경 관리
환경 작성
환경 사용자 정의
사용자 정의 예
활성 런타임 중지
런타임 사용
작업
프로젝트에 카탈로그 자산 추가
프로젝트 나가기
마크다운 치트시트
데이터 준비
Adding data to a project
Adding very large files to a project
Adding connections to projects
Controlling access to COS buckets
Adding data from a connection
Adding a folder asset from a connection
Importing metadata
Connection types
Amazon RDS for MySQL connection
Amazon RDS for PostgreSQL connection
Apache Cassandra connection
Box connection
Elasticsearch connection
HTTP connection
IBM Cloud Object Storage connection
IBM Cloud Object Storage (infrastructure) connection
IBM Cognos Analytics connection
IBM Data Virtualization Manager for z/OS connection
IBM Db2 connection
IBM Db2 Event Store connection
IBM Planning Analytics connection
MariaDB connection
Microsoft Azure Blob Storage connection
Microsoft Azure Cosmos DB connection
Microsoft Azure Data Lake Store connection
Microsoft Azure File Storage connection
MongoDB connection
MySQL connection
OData connection
Oracle connection
PostgreSQL connection
Salesforce.com connection
SAP OData connection
Snowflake connection
플랫폼 연결 추가
데이터 자산 다운로드
데이터 세분화
Data Refinery에 데이터 추가
데이터 형식 지정
데이터 유효성 검증
데이터 시각화
Data Refinery 플로우 관리
소스에서 대상으로 데이터 복사
GUI 오퍼레이션
대화식 코드 템플리트
튜토리얼: 원시 데이터 쉐이핑
데이터 어노테이션
Figure Eight를 사용하여 데이터 어노테이션 작성
DefinedCrowd를 사용하여 데이터 어노테이션 작성
Master Data Management(베타)
시작하기 튜토리얼
사용자에게 IBM Match 360 with Watson 액세스 권한 제공
마스터 데이터 구성
데이터 모델 사용자 정의
데이터 추가 및 데이터 모델에 맵핑
마스터 데이터 엔티티를 작성하기 위한 데이터 일치
IBM Match 360 with Watson 작업 관리
일치 알고리즘 사용자 정의 및 강화
마스터 데이터 탐색
레코드 및 속성 표시 방법 정의
마스터 데이터 엔티티 및 레코드 탐색
개별 레코드 추가 및 편집
마스터 데이터 내보내기
IBM Match 360 with Watson API 개요
DataStage
Adding data to IBM DataStage
Creating a DataStage flow
Downloading and importing a DataStage flow and its dependencies
DataStage connectors
Asset browser
Data set
File set
Input tab
Output tab
Lookup file set
Sequential file
Defining data definitions
Making parts of your job design reusable
Local subflows
Subflows
Making jobs adaptable
Creating and using parameters and parameter sets
Inserting parameters and parameter sets as properties
Migrating DataStage jobs
DataStage stages
Aggregator
Fast path
Stage tab
Calculation and recalculation dependent properties
Input tab
Output tab
Bloom Filter
Stage tab
Input tab
Output tab
Change Apply
Example data
Fast path
Change Capture
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Checksum
Adding a Checksum column to your data
Properties for Checksum Stage
Mapping output columns
Specifying execution options
Column Export
Fast path
Stage tab
Input tab
Format section
Output tab
Column Generator
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Column Import
Examples
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Output link format section
Combine Records
Examples
Example 1
Example 2
Fast path
Stage tab
Properties section
Outputs section
Combine keys section
Options section
Advanced section
NLS Locale section
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Compare
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Compress
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Copy
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Decode
Fast path
Input tab
Output tab
Difference
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Encode
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Expand
Fast path
Stage tab
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
External Filter
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Filter
Specifying the filter
Input data columns
Supported Boolean expressions and operators
Order of association
String comparison
Fast path
Stage tab
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Funnel
Fast path
Stage tab
Link Ordering section
Input tab
Output tab
Mapping output
Generic
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Head
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Hierarchical data
Using the Hierarchical Data stage
Adding a Hierarchical Data stage to a DataStage flow
Configuring runtime properties for the Hierarchical Data stage
The assembly
Input step
Output step
Assembly Editor
Opening the Assembly Editor
Mapping data
Working with the mapping table
Determining mapping candidates
Configuring how mapping candidates are determined
XML Composer step
XML Composer validation rules
XML Parser step
XML Parser validation rules
Setting default values for types
JSON transformation
Schema management
Opening the Schema Library Manager
Working with libraries and resources
Creating a JSON schema in the schema library
JSON Parser step
JSON Parser validation rules
JSON Composer step
JSON Composer validation rules
REST web services in DataStage
REST step pages
General
Security
Request
Response
Mappings
Output schema of the REST step
Passing multiple rows from an XML or JSON file
Transformation steps for the Hierarchical Data stage
Aggregate step
H-Pivot step
HJoin step
Order Join step
Regroup step
Sort step
Union step
V-Pivot step
Join
Join versus lookup
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Lookup
Lookup versus Join
Fast path
Properties
Stage tab
Input tab
Output tab
Make Subrecord
Examples
Fast path
Stage tab
Properties section
Input section
Output section
Options section
Advanced section
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Make Vector
Examples
Example 1
Example 2
Fast path
Stage tab
Properties section
Options section
Advanced section
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Merge
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Modify
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Peek
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Pivot Enterprise
Specifying a horizontal pivot operation
Specifying a horizontal pivot operation and mapping output columns
Example of horizontally pivoting data
Specifying a vertical pivot operation
Specifying a vertical pivot operation and mapping output columns
Example of vertically pivoting data
Properties tab
Specifying execution options
Specifying where the stage runs
Specifying partitioning or collecting methods
Specifying a sort operation
Promote Subrecord
Examples
Example 1
Example 2
Fast path
Stage tab
Properties tab
Options section
Advanced tab
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Remove Duplicates
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Row Generator
Fast path
Stage tab
Output tab
Sample
Fast path
Stage tab
Link Ordering
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Mapping
Sort
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Split Subrecord
Examples
Fast path
Stage tab
Properties tab
Options section
Advanced tab
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Split Vector
Examples
Example 1
Example 2
Fast path
Stage tab
Properties tab
Options section
Advanced tab
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Surrogate Key Generator
Creating the key source
Deleting the key source
Updating the state file
Generating surrogate keys
Switch
Example
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Tail
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Transformer
Basic concepts
Properties
Stage variables
Loop variables
Entering expressions
Loop example: converting a single row to multiple rows
Loop example: multiple repeating values in a single field
Loop example: generating new rows
Loop example: aggregating data
Surrogate Key tab
Link ordering
Advanced
Input tab
Output tab
Runtime column propagation
System variables
Evaluation sequences for transformer expressions, stage variables, and loop variables
Reserved words
Parallel transform functions
Date and time functions
Logical functions
Mathematical functions
Null handling functions
Number functions
Raw functions
String functions
Vector function
Type conversion functions
Utility functions
Wave Generator
Stage Tab
Properties
Input tab
Output tab
Write Range Map
Fast path
Stage tab
Input tab
QualityStage stages
Investigate
Stage tab
Input tab
Output tab
Match Frequency
One-source Match
Inputs to the One-source Match stage
One-source Match stage workflow
Creating One-source Match stage jobs
Configuring the One-source Match stage
Match types for the One-source Match stage
Match outputs for the One-source Match stage
Standardize
Fast path
Partitioning and collecting data
SQL Properties
Using stored procedures
Sharing DataStage artifacts with all IBM Cloud Object Storage containers
High availability and disaster recovery
DataStage command-line tools
Virtualizing data
Connecting to data sources
Supported data sources
Connecting to Amazon S3
Connecting to Ceph
Connecting to Cloud Object Storage
Connecting to Google BigQuery
Connecting to Snowflake
Status of data sources
Creating virtual objects
Creating a virtualized table from a single data source
Creating a virtualized table from multiple data sources
Creating a virtualized table from files in Cloud Object Storage
Creating schemas for virtual objects
Joining virtual objects
Managing access to virtual objects
Managing access to virtual objects for user roles
Revoking access to virtual objects for user roles
Managing visibility of virtual objects
Monitoring data access
Governing virtual data
Publishing virtual data to the catalog
Virtualizing data with business terms
Enabling strict mode
Enforcing business terms to virtualize data
Governing virtual data with data protection rules
Enabling enforcement of data protection rules
Masking virtual data
Managing caches and queries
Adding data caches
Cache recommendations
Configuring cache recommendations
Finding cache recommendations
Viewing query history
Restrictions for caching
Improving query performance
Collecting statistics
Enabling caching
Monitoring and exploring the service
Monitoring integrated databases
Exploring integrated databases
Administering users and roles
Connecting to the service
Managing roles for users
Assigning roles to users
Modifying user roles
Scaling the service
Scaling your service
SQL interface
Running SQL
Watson Query procedures
removeCosConn stored procedure
removeRdbcX stored procedure
setCosConn stored procedure
setRdbcX stored procedure
setRdbcX stored procedure
Watson Query views
LISTNODES view
LISTRDBC view
Limitations and known issues
데이터 분석 및 모델 빌드
노트북
노트북 작성
노트북의 파트
Jupyter 및 노트북 환경
라이브러리 및 스크립트
사용자 정의 라이브러리 설치
지리 공간적-임시 라이브러리
데이터 스키핑 라이브러리
데이터 스키핑 구성 옵션
Parquet 암호화
애플리케이션에서 키 관리
KMS를 통한 키 관리
시계열 라이브러리
시계열 라이브러리 사용
시계열 키 기능
시계열 함수
시계열 지연 평가
시간 참조 시스템
노트북으로 스크립트 가져오기
노트북 코딩 및 실행
노트북에서 데이터 로드 및 액세스
노트북에 데이터 로드 지원
AWS S3 버킷의 데이터에 액세스
프로젝트 토큰 수동 추가
Python용 project-lib 사용
Python 함수를 사용하여 Cloud Object Storage 작업
R용 project-lib 사용
노트북 스케줄링
SPSS 예측 분석 알고리즘
데이터 준비
분류 및 회귀
클러스터링
예측
생존 분석
스코어
노트북 공유 및 공개
노트북 공유
노트북에서 코드 숨기기
GitHub에서 노트북 공개
gist로 노트북 공개
RStudio
RStudio에서 Spark 사용
Cognos 대시보드
시각적 인식 모델
Core ML을 사용한 이미지 분류
설정
사용자 정의 이미지 분류 모델
이미지 준비
훈련
테스트
재훈련
새 서비스 인스턴스로 이동
사용자 정의 오브젝트 감지 모델
오브젝트 감지를 위한 이미지 준비
오브젝트 감지 훈련
오브젝트 감지 테스트
기본 제공 모델
앱 개발
샘플 이미지
Natural Language Classification
분류자 빌드
훈련 데이터 준비
훈련
테스트
재훈련
노트북
앱 개발
AutoAI
AutoAI 튜토리얼
하나의 데이터 소스로 실험 빌드
샘플 데이터에서 실험 빌드(베타)
결합된 데이터로 실험 빌드(베타)
튜토리얼: 데이터 결합 모델 빌드 및 배치(베타)
튜토리얼: 다중 클래스 데이터 결합 모델 빌드(베타)
결합 기능 엔지니어링 세부사항(베타)
AutoAI에서 생성된 노트북 저장
Python의 autoai-lib 사용
AutoAI 모델 선택
AutoAI 구현 세부사항
AutoAI 실험 문제점 해결
연합 학습(베타)
연합 학습 튜토리얼 및 샘플(베타)
연합 학습 튜토리얼(베타)
연합 학습 샘플(베타)
연합 학습 실험 작성(베타)
프레임워크, 융합 방법 및 하이퍼 매개변수 선택(베타)
구현을 위한 추가 세부사항(베타)
딥 러닝 실험
훈련 실행
모델 정의
예제
코딩 지침
서드파티 라이브러리
딥 러닝 실험 실행
딥 러닝 실험 빌더
GPU 사용
하이퍼 매개변수 최적화
분산형 훈련
분산형 딥 러닝
튜토리얼
Decision Optimization
Decision Optimization을 사용하는 방법
샘플 모델 및 노트북
Decision Optimization 노트북
Decision Optimization 모델 빌더
모델 빌더 보기 및 시나리오
시각화 보기
Modeling Assistant 모델
Modeling Assistant에서 의사결정 도메인 선택
모델 공식화 및 실행: 주택 건축 스케줄링
Python DOcplex 모델
입력 및 출력 데이터
모델 분석: 다이어트 문제점
새 시나리오 작성
다중 시나리오 관련 작업
다중 시나리오 생성
OPL 모델
실행 매개변수
SPSS Modeler
SPSS Modeler에서 지원하는 데이터 소스
노드 팔레트
가져오기
데이터 자산 노드
사용자 입력 노드
시뮬레이션 생성 노드
확장 가져오기 노드
레코드 작업
선택 노드
표본 노드
정렬 노드
균형 노드
고유 노드
통합 노드
합치기 노드
붙여쓰기 노드
스트리밍 시계열 노드
SMOTE 노드
RFM 통합 노드
Space-Time-Boxes 노드
확장 변환 노드
CPLEX 최적화 노드
필드 작업
자동 데이터 준비 노드
유형 노드
유형에 대한 정보 보기 및 설정
측정 수준
지리 공간적 측정 수준
연속형 데이터 변환
인스턴스화란?
데이터 값
값 옵션 설정
연속형 데이터의 값 및 레이블 지정
명목 및 순서 데이터의 값 및 레이블 지정
플래그 값 지정
콜렉션 데이터의 값 지정
지리 공간 데이터의 값 지정
결측값 정의
유형 값 검사
필드 역할 설정
필드 형식 옵션 설정
필터 노드
파생 노드
채움 노드
재분류 노드
구간화 노드
RFM 분석 노드
앙상블 노드
파티션 노드
플래그로 설정 노드
구조변환 노드
전치 노드
필드 다시 정렬 노드
히스토리 노드
시간 구간 노드
값 익명화 노드
재투영 노드
그래프
차트 노드
구성 노드
다중 도표 노드
시간 구성 노드
분포 노드
히스토그램 노드
요약도표 노드
웹 노드
평가 노드
모델링
자동 분류자 노드
자동 숫자 노드
자동 군집 노드
TCM 노드
Bayes 넷 노드
C5.0 노드
C&R 트리 노드
CHAID 노드
QUEST 노드
Tree-AS 노드
랜덤 트리 노드
랜덤 포리스트 노드
의사결정 목록 노드
시계열 노드
GenLin 노드
GLMM 노드
GLE 노드
선형 노드
Linear-AS 노드
회귀분석 노드
LSVM 노드
로지스틱 노드
신경망 노드
KNN 노드
Cox 노드
PCA/요인 노드
SVM 노드
필드선택 노드
판별 노드
SLRM 노드
STP(Spatio-Temporal Prediction) 노드
STP(Spatio-Temporal Prediction) 모델 너깃
연관 규칙 노드
Apriori 노드
CARMA 노드
시퀀스 노드
코호넨 노드
Anomaly 노드
K-평균 노드
이단계 군집 노드
TwoStep-AS 군집 노드
등위-AS 노드
XGBoost-AS 노드
K-평균-AS 노드
XGBoost Tree 노드
XGBoost Linear 노드
가우스 혼합 노드
KDE 노드
One-Class SVM 노드
MultiLayerPerceptron-AS 노드
HDBSCAN 노드
확장 모델 노드
확장 모델 너깃
Text Analytics
텍스트 마이닝 정보
추출 작동 방식
범주화 작동 방식
언어 식별자 노드
텍스트 링크 분석 노드
고급 옵션
TLA 노드 출력
텍스트 마이닝 노드
텍스트 마이닝 모델 너깃
대화형 워크벤치 모드
범주 및 개념 보기
군집 보기
텍스트 링크 분석 보기
자원 편집기 보기
옵션 설정
고급 언어학적 설정
고급 빈도 설정
모델 너깃 생성
출력
테이블 노드
교차표 노드
분석 노드
데이터 검토 노드
변환 노드
통계량 노드
평균 노드
보고서 노드
전역값 설정 노드
시뮬레이션 적합 노드
KDE 시뮬레이션 노드
확장 출력 노드
내보내기
데이터 자산 내보내기 노드
확장 내보내기 노드
확장 노드
R 스크립트
Python for Spark 스크립트
Python for Spark를 사용한 스크립팅
데이터 메타데이터
날짜, 시간, 시간소인
예외
예제
데이터 작업
결측 데이터 값
결측값 처리
결측값이 있는 레코드 처리
결측값이 있는 필드 처리
시스템 결측값이 있는 레코드 처리
결측값에 사용 가능한 함수
설명 및 주석 추가
모델 배포
SQL 최적화
SQL 푸시백의 작동 방식
SQL 푸시백 최대화를 위한 팁
SQL 푸시백을 지원하는 노드
SQL 푸시백을 지원하는 CLEM 표현식 및 연산자
모델 너깃에서 SQL 생성
플로우에서 노드 사용 안함 설정 또는 캐싱
플로우에서 노드 사용 안함 설정
노드 캐싱 옵션
SPSS Modeler 스트림 가져오기
플로우 특성 설정
표현식 작성기
함수 선택
SPSS 알고리즘
모델 배치 및 관리
Watson Machine Learning
기계 학습 개요
지원되는 프레임워크
모델 유형 및 구성 지정
Python 클라이언트
자산 마이그레이션
API 및 Python 클라이언트 변경
Python 함수 마이그레이션
용어
설정
인증
서비스 인증 정보
서비스 인스턴스 작성
기본 엔드포인트 변경
사용자 정의 구성요소
scikit-learn
TensorFlow
Tensorflow를 사용한 사용자 정의 모델 지속
배치 예 및 튜토리얼
AutoAI 튜토리얼
Machine Learning Python 예제
Machine Learning REST API 예제
기계 학습 모델 빌드
모델 가져오기
PMML
Spark MLlib
scikit-learn
XGBoost
TensorFlow
Keras
자산 배치
배치 영역
배치 영역 대시보드
데이터를 영역에 추가
영역에 대한 협업자 권한
영역에서 배치
온라인 배치 작성
일괄처리 배치 작성
일괄처리 배치 세부사항
여러 입력이 있는 SPSS 모델 배치
배치 작업 관리
코어 ML 배치 작성
Python 클라이언트를 사용하여 모델 배치
Python 함수 배치
배치된 자산 관리
배치 엔드포인트 URL 가져오기
배치 업데이트
배치 스케일링
배치 삭제
모델 관리
ModelOps를 사용하여 AI 라이프사이클 관리
Decision Optimization
사용자 인터페이스를 사용하여 모델 배치
배치 단계
모델 배치
모델 실행
모델 입력 및 출력 데이터 파일 형식
모델 입력 및 출력 데이터 조정
출력 데이터 정의
분석 매개변수
작업 실행
REST API 예제
Python 클라이언트 예제
마이그레이션
Watson Machine Learning API V4 베타에서 마이그레이션
Machine Learning-v2 인스턴스를 사용하여 Decision Optimization에 대한 Python 코드 마이그레이션
Decision Optimization on Cloud(DOcplexcloud)에서 마이그레이션
Watson OpenScale
대화식 설정 튜토리얼
Watson OpenScale 설정을 위해 Python 모듈 설치
Python SDK 고급 튜토리얼
V1에서 V2 Python SDK로 노트북 업데이트
API, SDK 및 튜토리얼
지원되는 기계 학습 엔진, 프레임워크 및 모델
IBM Watson Machine Learning
Microsoft Azure ML Studio 프레임워크
Microsoft Azure ML Service 프레임워크
Amazon SageMaker 프레임워크
사용자 정의 ML 프레임워크
Watson OpenScale과 서드파티 ML 엔진 통합
Watson OpenScale 구성
Watson OpenScale용 인증 정보 작성
모니터할 배치 선택
데이터베이스 지정
IBM Watson Machine Learning 이외의 서비스 인스턴스에 대한 페이로드 로깅
스코어링 요청 전송
페이로드 및 피드백 로깅
페이로드 로깅 자동화
편향성 제거 작업 이해
간접 편향성
JSON 구성 파일을 사용하여 자산 배치 구성
피드백 데이터 형식화 및 업로드
훈련 데이터 형식화 및 업로드
Python Client 또는 REST API를 사용하여 입력 및 출력 스키마 정의
Lite에서 유료 플랜으로 Watson OpenScale 업그레이드
Watson OpenScale 서비스 인스턴스 및 데이터 삭제
경보 설정
모니터링을 위한 모델 준비
품질 모니터 구성
공정성 모니터 구성
설명 가능성 모니터 구성
드리프트 감지 모니터 구성
엔드포인트 모니터 구성
비정형 텍스트 모델에 대한 작업
사용자 정의 모니터 및 메트릭 작성
모델 위험 관리 및 모델 거버넌스 구성
모델 위험 관리용으로 Watson OpenScale 구성
IBM OpenPages MRG로 모델 거버넌스 구성
모델 인사이트 얻기
배치에 대한 데이터 보기
특성 시간 동안 데이터 시각화
편향성 제거 옵션
트랜잭션 설명
모델 위험 관리 및 모델 거버넌스
모델 위험 관리
모델 거버넌스
공정성 메트릭 개요
그룹에 대한 공정성
품질 메트릭 개요
오차 행렬
ROC 아래 영역
PR 아래 영역
정확도
참 양성 비율(TPR)
거짓 양성 비율(FPR)
재현율
정밀도
F1 수치
로그 손실
설명 분산의 비율
평균 절대 오차
평균 제곱 오차
R 제곱
평균 제곱근 오차
가중된 참 양성 비율
가중된 거짓 양성 비율
가중된 재현율
가중된 정밀도
가중된 F1 수치
드리프트 감지
정확도의 드리프트
데이터의 드리프트
성능 메트릭 개요
처리량
스코어링 페이로드 분석
신뢰도별 예측
차트 빌더
알려진 문제점 및 제한사항
고가용성 및 재해 복구
정보 보안
Watson OpenScale Identity and Access Management
Watson OpenScale 연결 안전 확보
Watson OpenScale에서 데이터 안전 확보
카탈로그
카탈로그 관리
플랫폼 자산 카탈로그 작성
카탈로그 작성
카탈로그에 대한 액세스 관리
카탈로그 협업자 권한
카탈로그 설정 변경
카탈로그 삭제
카탈로그 자산
카탈로그에서 자산 찾기 및 보기
카탈로그에 자산 추가
파일 추가
연결 추가
연결에서 데이터 추가
연결에서 폴더 자산 추가
프로젝트의 자산 공개
COBOL 카피북 자산 추가
데이터 자산 다운로드
자산 특성 편집
자산 관계 추가
자산에 대한 액세스 제어
자산 프로파일링
데이터 품질 점수
데이터 품질 차원
자산 제거
거버넌스 아티팩트(신규)
거버넌스 준비
거버넌스 아티팩트 찾기 및 보기
태그
거버넌스 아티팩트 관리
거버넌스 아티팩트 가져오기
카테고리
카테고리 관리
카테고리 협업자 관리
카테고리 협업자 역할
카테고리 가져오기 또는 내보내기
정책
정책 관리
정책 작성
거버넌스 규칙
거버넌스 규칙 관리
거버넌스 규칙 작성
데이터 보호 규칙
데이터 보호 규칙 평가
데이터 보호 규칙 관리
마스킹 고려사항
데이터 마스킹
비즈니스 용어
비즈니스 용어 관리
비즈니스 용어 작성
분류
분류 관리
분류 작성
사전 정의된 분류
데이터 클래스
데이터 클래스 관리
데이터 일치
사전 정의된 데이터 클래스
사전 정의된 데이터 클래스 세부사항
참조 데이터
참조 데이터 세트 작성
참조 데이터 세트에 대한 파일 가져오기
참조 데이터 세트 간의 관계
거버넌스 아티팩트(레거시)
새 버전의 거버넌스 아티팩트로 업그레이드
데이터 보호에 대한 예제 시나리오
자산에 대한 액세스 제한
정책을 사용하여 액세스 제한
일부 사용자에만 권한 부여
다른 사용자에게 자산 열의 데이터 값 숨기기
카테고리
정책
정책 평가
정책 찾기 및 보기
정책 작성
정책 관리
데이터 보호 규칙
데이터 보호 규칙 작성
마스킹 고려사항
데이터 마스킹
시스템 용어
태그
용어 입력의 예제
규칙 보기 또는 편집
정책 사용 통계
비즈니스 용어
비즈니스 용어 찾기 및 보기
비즈니스 용어 작성
비즈니스 용어 관리
비즈니스 용어 가져오기
데이터 분류
분류
데이터 클래스
사전 정의된 데이터 클래스 세부사항
데이터 클래스 그룹
문제점 해결
Watson Knowledge Catalog에 대한 하나의 인스턴스 한계
Data Refinery
Data Virtualization
Troubleshooting general issues
Cannot grant users access to a view
Troubleshooting virtualization issues
Speed up loading of tables when virtualizing
Reveal hidden tables when virtualizing
Listing of virtual objects is slow
Viewing of objects in your cart is slow
Troubleshooting governance issues
Access to a table is denied by policies
Cannot access assets in the catalog
Cannot access assets with masked data
Cannot enforce policies and data protection rules
Publishing data to the catalog fails
Troubleshooting data source connections
Cannot push down string functions with string units on Db2 remote data source
Snowflake connection times out
Cannot connect to data source
Cannot push down join views
Errors when you delete a connection
Troubleshooting queries
SQL messages
View related actions are not available
Error SQL0727N when you query view results
Error SQL1822N when you run a query
Concurrent queries are slow or fail
Incorrect query results for Db2 remote data sources
Data type String in Hive tables is assigned CLOB data type
Performance issues in queries with subqueries
SUM() or AVG() function returns an error
Table statistics are not collected
딥 러닝
기계 학습
IBM Cloud 상태
IBM Cloud Object Storage
Watson OpenScale
Administration
Managing Cloud Pak for Data as a Service
Monitoring account resource usage
Managing authorized users for Watson Studio
Configuring Cloud Object Storage for project and catalog creation
Managing your Watson Knowledge Catalog service
Managing account settings
Upgrading your service plans
Activating the Hybrid Subscription Advantage
Stop using Cloud Pak for Data as a Service
Managing your settings
Determining your roles
Managing your IBM Cloud account
Activity Tracker events
Assigning the IAM Editor role
Setting up Watson Studio Enterprise
Adding an Amazon EMR service
용어집
Cloud Pak for Data as a Service
새로운 기능
서비스 플랜 변경사항 및 지원 중단
2019년의 새로운 기능
2018년의 새로운 기능
2017년의 새로운 기능
IBM Cloud Pak for Data as a Service 개요
서비스 사이의 관계
Cloud Pak for Data 배치 비교
오퍼링 플랜
기능 매트릭스
알려진 문제점 및 제한사항
지역 제한사항
FAQ
서비스용 API
보안
데이터를 안전하고 규정 준수 상태로 유지
외부 사이트에 대한 액세스 제한
서비스 엔드포인트를 사용하여 서비스에 대한 연결 확보
주의사항
내게 필요한 옵션
서비스 및 통합
IBM Cloud 서비스
서비스 작성
Watson Studio
Watson Studio 오퍼링 플랜
Watson Knowledge Catalog
Watson Knowledge Catalog 오퍼링 플랜
Watson Machine Learning
Machine Learning 오퍼링 플랜
Analytics Engine
Cloudant
Cloud Object Storage
Cognos Dashboard Embedded
EDB용 데이터베이스
MongoDB용 데이터베이스
Databases for PostgreSQL
DataStage(베타)
Db2
Db2 Warehouse
Match 360 with Watson(베타)
Secure Gateway
SQL 조회
Streaming Analytics
Visual Recognition
Watson Assistant
Watson Discovery
Watson Natural Language Understanding
Watson Language Translator
Watson Natural Language Classifier
Watson OpenScale
Watson Personality Insights
Watson Speech to Text
Watson Text to Speech
Watson Tone Analyzer
기타 클라우드 플랫폼과 통합
AWS와 통합
Azure와 통합
Google과 통합
Satellite 위치
시작하기
동영상
개인 계정에 가입
조직의 계정에 결합
조직의 계정 설정
사용자 역할 및 권한
엔드 투 엔드 예제: 산업 엑셀러레이터
자산 유형 및 특성
프로파일
미리보기
활동
자산 검색
도구 선택
역할
추가 리소스
프로젝트
프로젝트 작성
Object Storage
프로젝트 가져오기
프로젝트 관리
협업자 관리
프로젝트 협업자 역할
연관 서비스 추가
프로젝트 내보내기
프로젝트에서 자산 관리
환경
노트북 환경
Spark 환경
Satellite 위치에 대한 환경
Data Refinery 환경
DataStage 환경(기술 미리보기)
RStudio 환경
GPU 환경
환경 관리
환경 작성
환경 사용자 정의
사용자 정의 예
활성 런타임 중지
런타임 사용
작업
프로젝트에 카탈로그 자산 추가
프로젝트 나가기
마크다운 치트시트
데이터 준비
Adding data to a project
Adding very large files to a project
Adding connections to projects
Controlling access to COS buckets
Adding data from a connection
Adding a folder asset from a connection
Importing metadata
Connection types
Amazon RDS for MySQL connection
Amazon RDS for PostgreSQL connection
Apache Cassandra connection
Box connection
Elasticsearch connection
HTTP connection
IBM Cloud Object Storage connection
IBM Cloud Object Storage (infrastructure) connection
IBM Cognos Analytics connection
IBM Data Virtualization Manager for z/OS connection
IBM Db2 connection
IBM Db2 Event Store connection
IBM Planning Analytics connection
MariaDB connection
Microsoft Azure Blob Storage connection
Microsoft Azure Cosmos DB connection
Microsoft Azure Data Lake Store connection
Microsoft Azure File Storage connection
MongoDB connection
MySQL connection
OData connection
Oracle connection
PostgreSQL connection
Salesforce.com connection
SAP OData connection
Snowflake connection
플랫폼 연결 추가
데이터 자산 다운로드
데이터 세분화
Data Refinery에 데이터 추가
데이터 형식 지정
데이터 유효성 검증
데이터 시각화
Data Refinery 플로우 관리
소스에서 대상으로 데이터 복사
GUI 오퍼레이션
대화식 코드 템플리트
튜토리얼: 원시 데이터 쉐이핑
데이터 어노테이션
Figure Eight를 사용하여 데이터 어노테이션 작성
DefinedCrowd를 사용하여 데이터 어노테이션 작성
Master Data Management(베타)
시작하기 튜토리얼
사용자에게 IBM Match 360 with Watson 액세스 권한 제공
마스터 데이터 구성
데이터 모델 사용자 정의
데이터 추가 및 데이터 모델에 맵핑
마스터 데이터 엔티티를 작성하기 위한 데이터 일치
IBM Match 360 with Watson 작업 관리
일치 알고리즘 사용자 정의 및 강화
마스터 데이터 탐색
레코드 및 속성 표시 방법 정의
마스터 데이터 엔티티 및 레코드 탐색
개별 레코드 추가 및 편집
마스터 데이터 내보내기
IBM Match 360 with Watson API 개요
DataStage
Adding data to IBM DataStage
Creating a DataStage flow
Downloading and importing a DataStage flow and its dependencies
DataStage connectors
Asset browser
Data set
File set
Input tab
Output tab
Lookup file set
Sequential file
Defining data definitions
Making parts of your job design reusable
Local subflows
Subflows
Making jobs adaptable
Creating and using parameters and parameter sets
Inserting parameters and parameter sets as properties
Migrating DataStage jobs
DataStage stages
Aggregator
Fast path
Stage tab
Calculation and recalculation dependent properties
Input tab
Output tab
Bloom Filter
Stage tab
Input tab
Output tab
Change Apply
Example data
Fast path
Change Capture
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Checksum
Adding a Checksum column to your data
Properties for Checksum Stage
Mapping output columns
Specifying execution options
Column Export
Fast path
Stage tab
Input tab
Format section
Output tab
Column Generator
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Column Import
Examples
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Output link format section
Combine Records
Examples
Example 1
Example 2
Fast path
Stage tab
Properties section
Outputs section
Combine keys section
Options section
Advanced section
NLS Locale section
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Compare
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Compress
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Copy
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Decode
Fast path
Input tab
Output tab
Difference
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Encode
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Expand
Fast path
Stage tab
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
External Filter
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Filter
Specifying the filter
Input data columns
Supported Boolean expressions and operators
Order of association
String comparison
Fast path
Stage tab
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Funnel
Fast path
Stage tab
Link Ordering section
Input tab
Output tab
Mapping output
Generic
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Head
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Hierarchical data
Using the Hierarchical Data stage
Adding a Hierarchical Data stage to a DataStage flow
Configuring runtime properties for the Hierarchical Data stage
The assembly
Input step
Output step
Assembly Editor
Opening the Assembly Editor
Mapping data
Working with the mapping table
Determining mapping candidates
Configuring how mapping candidates are determined
XML Composer step
XML Composer validation rules
XML Parser step
XML Parser validation rules
Setting default values for types
JSON transformation
Schema management
Opening the Schema Library Manager
Working with libraries and resources
Creating a JSON schema in the schema library
JSON Parser step
JSON Parser validation rules
JSON Composer step
JSON Composer validation rules
REST web services in DataStage
REST step pages
General
Security
Request
Response
Mappings
Output schema of the REST step
Passing multiple rows from an XML or JSON file
Transformation steps for the Hierarchical Data stage
Aggregate step
H-Pivot step
HJoin step
Order Join step
Regroup step
Sort step
Union step
V-Pivot step
Join
Join versus lookup
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Lookup
Lookup versus Join
Fast path
Properties
Stage tab
Input tab
Output tab
Make Subrecord
Examples
Fast path
Stage tab
Properties section
Input section
Output section
Options section
Advanced section
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Make Vector
Examples
Example 1
Example 2
Fast path
Stage tab
Properties section
Options section
Advanced section
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Merge
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Modify
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Peek
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Pivot Enterprise
Specifying a horizontal pivot operation
Specifying a horizontal pivot operation and mapping output columns
Example of horizontally pivoting data
Specifying a vertical pivot operation
Specifying a vertical pivot operation and mapping output columns
Example of vertically pivoting data
Properties tab
Specifying execution options
Specifying where the stage runs
Specifying partitioning or collecting methods
Specifying a sort operation
Promote Subrecord
Examples
Example 1
Example 2
Fast path
Stage tab
Properties tab
Options section
Advanced tab
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Remove Duplicates
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Row Generator
Fast path
Stage tab
Output tab
Sample
Fast path
Stage tab
Link Ordering
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Mapping
Sort
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Split Subrecord
Examples
Fast path
Stage tab
Properties tab
Options section
Advanced tab
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Split Vector
Examples
Example 1
Example 2
Fast path
Stage tab
Properties tab
Options section
Advanced tab
Input tab
Partitioning and collecting data
Output tab
Surrogate Key Generator
Creating the key source
Deleting the key source
Updating the state file
Generating surrogate keys
Switch
Example
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Tail
Fast path
Stage tab
Input tab
Output tab
Transformer
Basic concepts
Properties
Stage variables
Loop variables
Entering expressions
Loop example: converting a single row to multiple rows
Loop example: multiple repeating values in a single field
Loop example: generating new rows
Loop example: aggregating data
Surrogate Key tab
Link ordering
Advanced
Input tab
Output tab
Runtime column propagation
System variables
Evaluation sequences for transformer expressions, stage variables, and loop variables
Reserved words
Parallel transform functions
Date and time functions
Logical functions
Mathematical functions
Null handling functions
Number functions
Raw functions
String functions
Vector function
Type conversion functions
Utility functions
Wave Generator
Stage Tab
Properties
Input tab
Output tab
Write Range Map
Fast path
Stage tab
Input tab
QualityStage stages
Investigate
Stage tab
Input tab
Output tab
Match Frequency
One-source Match
Inputs to the One-source Match stage
One-source Match stage workflow
Creating One-source Match stage jobs
Configuring the One-source Match stage
Match types for the One-source Match stage
Match outputs for the One-source Match stage
Standardize
Fast path
Partitioning and collecting data
SQL Properties
Using stored procedures
Sharing DataStage artifacts with all IBM Cloud Object Storage containers
High availability and disaster recovery
DataStage command-line tools
Virtualizing data
Connecting to data sources
Supported data sources
Connecting to Amazon S3
Connecting to Ceph
Connecting to Cloud Object Storage
Connecting to Google BigQuery
Connecting to Snowflake
Status of data sources
Creating virtual objects
Creating a virtualized table from a single data source
Creating a virtualized table from multiple data sources
Creating a virtualized table from files in Cloud Object Storage
Creating schemas for virtual objects
Joining virtual objects
Managing access to virtual objects
Managing access to virtual objects for user roles
Revoking access to virtual objects for user roles
Managing visibility of virtual objects
Monitoring data access
Governing virtual data
Publishing virtual data to the catalog
Virtualizing data with business terms
Enabling strict mode
Enforcing business terms to virtualize data
Governing virtual data with data protection rules
Enabling enforcement of data protection rules
Masking virtual data
Managing caches and queries
Adding data caches
Cache recommendations
Configuring cache recommendations
Finding cache recommendations
Viewing query history
Restrictions for caching