Guías de aprendizaje de entramados de datos

Siga las guías de aprendizaje de entramado de datos para experimentar con uno o varios de los casos de uso que se combinan para mostrar cómo puede implementar una solución de entramado de datos.

Casos de uso de las guías de aprendizaje

Golden Bank es un proveedor de hipotecas líder en su red de sucursales del vecindario. Los guías de aprendizaje cubren estos objetivos:

  • El banco utiliza IA para procesar las solicitudes de préstamos, evitar riesgos no anticipados y garantizar que todos sus solicitantes estén siendo tratados de forma justa.
  • Debido a una nueva legislación, el banco no puede realizar préstamos a los solicitantes de préstamos que no estén cualificados. El banco necesita una interconexión de datos que ofrezca datos concisos, preprocesados y actualizados sobre todos los solicitantes de hipotecas que permita a los prestamistas tomar decisiones. Los datos existentes se encuentran en tres orígenes de datos: un Db2 Warehouse, una base de datos PostgreSQL y una base de datos MongoDB. El banco necesita integrar los datos sin moverlos y transformar los datos en un único conjunto de datos de destino.
  • El banco quiere desarrollar una campaña para ofrecer tasas hipotecarias más bajas. El banco necesita una vista 360 consolidada de los solicitantes para identificar los clientes más valiosos a los que dirigirse y ayudar a determinar las mejores tarifas que ofrecerles.

Guías de aprendizaje

{: #tutorials}Cada una de estas guías de aprendizaje está asociada con recursos de la Galería y proporciona instrucciones completas para completar la guía de aprendizaje.

Caso de uso Guía de aprendizaje Descripción Experiencia para guía de aprendizaje
MLOps y Trustworthy AI Crear y desplegar un modelo Entrenar un modelo, promocionarlo a un espacio de despliegue y desplegar el modelo. Ejecutar un cuaderno.
MLOps y Trustworthy AI Probar y validar el modelo Evalúe un modelo para ver su precisión, equidad y explicabilidad. Ejecute un cuaderno y vea los resultados en la interfaz de usuario.
Integración de datos multinube Integrar datos Extraer, filtrar, unir y transformar los datos. Utilice la interfaz de tipo arrastrar y soltar de DataStage para transformar datos.
Customer 360 Configurar una vista de 360 grados Configure, correlacione y modele sus datos para crear una vista de 360 grados de sus clientes. Utilice la interfaz de tipo arrastrar y soltar de Match 360 para configurar la vista 360.
Customer 360 Explorar sus clientes Explore la vista de 360 grados para identificar los mejores clientes para las ofertas de la campaña de marketing. Utilice la interfaz de tipo arrastrar y soltar de Match 360 para explorar los datos.

Más información

Tema principal: Cómo empezar