Translation not up to date
Rozhraní API Cloud Pak for Data as a Service
Můžete provést mnoho úloh pro produkt Cloud Pak for Data as a Service s rozhraními API.
Watson API pro Watson Studio a Watson Knowledge Catalog
Ke správě aktiv souvisejících s daty a osob, které potřebují tato aktiva používat, můžete použít kolekci rozhraní REST API přidruženou k produktům Watson Studio a Watson Knowledge Catalog a další služby. Viz Watson Data API.
Připojení v rozhraní Watson Data API
Použijte rozhraní Watson Data API k vytvoření připojení v katalogu nebo projektu. Viz Připojení v rozhraní Watson Data API.
IBM Match 360 with Watson (Beta)
Rozhraní REST API přidružené k produktu IBM Match 360 with Watson (Beta) použijte k připojení jeho výkonných funkcí párování kmenových dat k vašim systémům a procesům. Rozhraní API a odpovídající sady SDK můžete použít k vývoji aplikací, které spolupracují se službou. Viz IBM Match 360 with Watson dokumentace rozhraní API.
- Konfigurovat hlavní data
- Nakonfigurujte datový model, spravujte metadata projektu, navrhněte mapování a odpovídající atributy a zahajte proces porovnávání dat.
- Zobrazit a změnit hlavní data
- Obchodní uživatelé nebo analytici dat mohou vyhledávat a upravovat data v systému. Vyhledat, zobrazit, upravit a exportovat záznamy a entity.
- Shoda dat
- Datoví inženýři mohou spravovat proces porovnávání dat tím, že zahájí porovnávání a vizualizaci odpovídajících výsledků a entit kmenových dat.
- Spravovat datový model
- Datoví inženýři mohou spravovat metadata v systému IBM Match 360 with Watson . Mohou zobrazit a upravit model, algoritmus shody a pravidla složeného pohledu.
Rozhraní API Watson Query
Rozhraní Watson Query on Cloud REST API se připojí k vaší službě, abyste mohli spravovat virtuální data, zdroje dat a role uživatelů. Viz Watson Query on Cloud API docs.
Rozhraní API pro strojové učení
Watson Machine Learning umožňuje programovou správu prostorů, nasazení a aktiv pomocí:
Odkazy na ukázkové zápisníky Jupyter, které demonstrují, jak programově spravovat prostory, implementace a aktiva, viz Machine Learning Python ukázky a příklady klienta.