비디오 라이브러리

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역할별 비디오 시청

• 데이터 과학자
• 데이터 엔지니어
• 데이터 스튜어드

시작하기

• Cloud Pak for Data는 무엇입니까?
  
• Cloud Pak for Data as a Service에 등록
  
• 프로젝트 작성
  
• 프로젝트의 새로운 기능은 무엇입니까?
  
• 갤러리 둘러보기
  
• 카탈로그를 작성하고 자산을 빠르게 찾기
  
• 프로젝트에 대한 협업
  
• 조치 중인 데이터 패브릭 참조
  

안내식 튜토리얼

• 파트 1: 데이터 탐색 및 준비
  
• 파트 2: 머신 러닝 모델 빌드 및 배치
  
• Part 3: 노트북에서 모델 빌드
  
• 데이터 패브릭: 모델 빌드 및 배치
  
• 데이터 패브릭: 모델 테스트 및 유효성 검증
  

데이터 연결

• 플랫폼 연결 추가
  
• 프로젝트에 대한 연결에서 데이터 추가
  
• 프로젝트에서 폴더 자산 연결 작성
  
• 오브젝트 스토리지 관리
  
• 외부 소스에서 프로젝트로 자산 메타데이터 가져오기
  

노트북 기본

• Jupyter 노트북 기본
  
• 프로젝트에 Jupyter 노트북 및 사용자 정의 환경 작성
  
• 공용 데이터 세트 로드 및 분석
  
• 프로젝트에서 GitHub에 노트북 공개
  
• IBM Analytics Engine을 프로젝트와 연관
  

노트북 예제

• 뉴욕 음식점 검사 데이터 분석
  
• Spark R을 사용하여 데이터를 로드하고 SQL 조회 실행
  
• 강수량 데이터 분석
  
• Johns Hopkins COVID-19 데이터 분석
  
• Spark 머신 러닝 라이브러리 사용
  
• Db2 Warehouse 데이터 분석
  
• 스칼라가 있는 SQL-Cloudant 커넥터 사용하기
  
• Python과 함께 SQL-Cloudant 커넥터 사용
  
• IBM Analytics Engine을 사용하여 데이터 분석
  

AutoAI를 사용하여 모델 빌드

• 샘플 AutoAI 실험을 실행하여 모델 작성
  
• 2진 분류 모델 빌드
  
• 다중 클래스 분류 모델 빌드
  
• 다변량 시계열 모델 훈련
  
• 데이터 세트를 결합하여 회귀 모델 빌드
  
• 데이터 세트를 결합하여 다중 클래스 분류 모델 빌드
  
• 텍스트에 대한 심리 분석 수행
  
• 머신 러닝 모델을 자동화하기 위한 파이프라인 작성
  

SPSS Modeler를 사용하여 모델 빌드

• SPSS Modeler를 사용하여 머신 러닝 모델 빌드
  
• SPSS Modeler를 사용한 점수 예측 분석 모델
  
• 프로젝트로 SPSS Modeler 플로우 가져오기
  
• 시각적 분류 모델링
  
• 시계열 모델링
  

모델 관리

• 노트북에서 모델 빌드, 배치 및 테스트
  
• 머신 러닝 API를 사용하여 모델 테스트
  
• 머신 러닝 모델 자산 활동 추적
  
• IBM Cloud의 Watson Machine Learning 프로비저닝
  

의사결정 최적화

• 의사결정 최적화 개요
  
• 샘플 Decision Optimization 실험 실행
  
• 의사결정 최적화 인터페이스- Python 모델
  
• 모델링 지원을 사용하여 모델 빌드
  
• Watson Machine Learning을 사용하여 모델 배치
  
• 인력 계획을 해결하기 위한 모델 빌드
  
• 모델링 지원에서 고급 기능 사용
  

연합 학습

• Federated Learning 개요
  
• Federated Learning 실험 작성
  

RStudio

• RStudio IDE의 개요
  
• 데이터 로드
  
• 외부 데이터 소스에 연결
  
• Shiny 애플리케이션 실행
  

대시보드

• 대시보드 작성 및 공유
  

시작하기

• Cloud Pak for Data는 무엇입니까?
  
• Cloud Pak for Data as a Service에 등록
  
• 프로젝트 작성
  
• 갤러리 둘러보기
  
• 카탈로그를 작성하고 자산을 빠르게 찾기
  
• 프로젝트에 대한 협업
  
• 조치 중인 데이터 패브릭 참조
  

안내식 튜토리얼

• 파트 1: 데이터 탐색 및 준비
  
• 데이터 패브릭: 데이터 통합
  
• 데이터 패브릭: 360도 보기 구성
  
• 데이터 패브릭: 고객 탐색
  

Data Refinery

• 데이터 소스에서 프로젝트에 연결된 데이터 추가
  
• 데이터 구체화
  
• 새 대상에 데이터 복사
  
• 다중 소스의 혼합 데이터
  
• Data Refinery 조작 비디오 시리즈
  

DataStage

• 데이터 소스에서 프로젝트에 연결된 데이터 추가
  
• 단순 DataStage 플로우 작성
  
• 프로젝트로 DataStage 플로우 가져오기
  
• DataStage 커넥터 및 스테이지 비디오 시리즈
  

Watson Query

• 프로젝트 또는 카탈로그에 가상화된 데이터 추가
  
• Watson Query 개요
  

시작하기

• Cloud Pak for Data는 무엇입니까?
  
• Cloud Pak for Data as a Service에 등록
  
• 프로젝트 작성
  
• 갤러리 둘러보기
  
• 카탈로그를 작성하고 자산을 빠르게 찾기
  
• 프로젝트에 대한 협업
  
• 조치 중인 데이터 패브릭 참조
  

Watson Knowledge Catalog 기본 사항

• Watson Knowledge Catalog 개요
  
• 카탈로그를 작성하고 자산을 빠르게 찾기
  
• 프로젝트에서 카탈로그 자산 사용
  

카탈로그에서 데이터 연결

• 플랫폼 연결 추가
  
• 카탈로그에 자산 추가
  
• 카탈로그에 폴더 자산 작성
  
• 외부 소스에서 프로젝트로 자산 메타데이터 가져오기
  

카탈로그 데이터 거버넌스

• 데이터 정책 개요
  
• 카테고리를 사용하여 거버넌스 아티팩트 구성
  
• 마스크 데이터
  
• 데이터 자산 활동 추적
  
• 머신 러닝 모델 자산 활동 추적
  
• 고급 마스킹 옵션 사용 및 마스킹 플로우 작성