Aggiunta di dati a un progetto

Ultimo aggiornamento: 21 giu 2024

Dopo aver creato un progetto, il passo successivo consiste nell'aggiungervi gli asset di dati in modo da poter utilizzare i dati. Tutti i collaboratori nel progetto sono automaticamente autorizzati ad accedere ai dati nel progetto.

Diversi tipi di asset possono avere nomi duplicati. Tuttavia, non è possibile aggiungere un tipo di asset con lo stesso nome più volte.

È possibile utilizzare i metodi seguenti per aggiungere asset di dati ai progetti:

Metodo	Quando utilizzare
Aggiungi file locali	Si dispone di dati in file CSV o simili sul sistema locale.
Aggiungi dataset hub di risorse	Si desidera utilizzare dataset di esempio.
Aggiungere connessioni al database	È necessario connettersi a un'origine dati remota.
Aggiungere dati da un collegamento	Sono necessarie una o più tabelle o file da un'origine dati remota.
Aggiungere una vista dinamica	È necessaria una vista che contenga un sottoinsieme di dati in una o più tabelle in un'origine dati remota.
Importare metadati da un collegamento	Sono necessarie molte tabelle o file da un'origine dati remota. Si desidera pianificare e rieseguire il processo di importazione.
Aggiungi asset di cartelle connesse da IBM Cloud Object Storage	È necessaria una cartella in IBM Cloud Object Storage che contenga una serie dinamica di file, ad esempio un feed di notizie.
Aggiungi risorse catalogo	Sono necessari uno o più asset da un catalogo.
Converti file nella memoria del progetto in asset	Si desidera convertire i file creati nel progetto in asset di dati.

Aggiungi file locali

È possibile aggiungere un file dal sistema locale come asset di dati in un progetto.

Autorizzazioni richieste

È necessario disporre del ruolo Editor o Admin nel progetto.

Restrizioni

Il file non può essere vuoto.

Il nome file non può superare 255 caratteri.

La dimensione massima per i file che è possibile caricare con l'interfaccia utente è 5 GB. Puoi caricare file più grandi in un progetto con le API.

Importante : non è possibile aggiungere file eseguibili a un progetto. Tutti gli altri tipi di file aggiunti a un progetto non vengono controllati per il codice doloso. È necessario assicurarsi che i file non contengano malware o altri tipi di software dannosi che altri collaboratori potrebbero scaricare.

Per aggiungere file di dati a un progetto:

Dalla pagina Asset del progetto, fare clic sull'icona Carica asset nel progetto . È anche possibile fare clic sulla stessa icona da un notebook o da un canvas.
Nel riquadro che si apre, ricercare i file o trascinarli nel riquadro. È necessario rimanere nella pagina fino a quando il carico non è completo.

I file vengono salvati nell'archivio oggetti associato al progetto e vengono elencati come asset di dati nella pagina Asset del progetto.

Quando si fa clic sul nome dell'asset di dati, è possibile visualizzare queste informazioni sugli asset di dati dai file:

Il nome e la descrizione dell'asset
I tag per l'asset
Il nome della persona che ha creato l'asset
La dimensione dei dati
La data in cui l'asset è stato aggiunto al progetto
La data dell'ultima modifica dell'asset
Un' anteprima dei dati, per CSV, Avro, Parquet, TSV, Microsoft Excel, PDF, testo, JSON e file di immagine
Un profilo dei dati, per i file CSV, Avro, Parquet, TSV e Microsoft Excel

È possibile aggiornare il contenuto di un asset di dati da un file aggiungendo un file con lo stesso nome e formato al progetto e quindi scegliendo di sostituire l'asset di dati esistente.

È possibile rimuovere l'asset di dati selezionando l'opzione Elimina dal menu azioni accanto al nome asset. Scegliere l'opzione Prepara dati per perfezionare i dati con Data Refinery.

Aggiungi dataset hub di risorse

È possibile aggiungere dataset dall'hub di risorse al progetto:

Nell'hub della risorsa, individuare la scheda per il dataset che si desidera aggiungere.
Fare clic su Aggiungi al progetto dalla barra delle azioni, selezionare il progetto e fare clic su Aggiungi.

Guarda questo breve video per vedere come caricare e analizzare i dataset pubblici.

Questo video fornisce un metodo visivo per apprendere i concetti e le attività in questa documentazione.

Trascrizione

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Trascrizione del video
Ora	Trascrizione
00:00	Questo video mostra come accedere ai dataset pubblici nella galleria Cloud Pak for Data as a Service .
00:06	Inizia nel Resource Hub e utilizza i filtri per visualizzare solo i dataset.
00:13	Qui, troverete alcuni set di dati ricchi da utilizzare nella vostra analisi.
00:17	Ad esempio, è possibile cercare "economia" o "popolazione" o "tempo" o "posti di lavoro".
00:28	Sembra un insieme di dati interessante.
00:30	Aprire e visualizzare l'anteprima dei dati.
00:34	Da qui, è possibile condividere il dataset sui social media, ottenere un link diretto al dataset o scaricare il dataset.
00:45	È anche possibile copiare il dataset in un progetto specifico.
00:52	Ora, vai a quel progetto.
00:55	E nella scheda "Asset", vedrai che il dataset è stato aggiunto alla sezione degli asset di dati.
01:01	Successivamente, aggiungere un nuovo notebook.
01:05	Il titolo di questo quaderno sarà "Tassi di disoccupazione".
01:09	Selezionare un ambiente di runtime e una lingua.
01:14	Quando si è pronti, creare il notebook.
01:20	Quando il notebook viene caricato, accedere alle origini dati e individuare il file di disoccupazione.
01:27	Fare clic su "Inserisci nel codice" e scegliere come si desidera inserire i dati.
01:33	Le scelte in questa casella a discesa dipendono dalla lingua utilizzata in questo notebook.
01:38	Nota che il codice inserito include le credenziali di cui avrai bisogno per leggere il file di dati dall'istanza Object Storage .
01:45	Quando si esegue il codice, vengono visualizzate le prime cinque righe.
01:50	Ora, sei pronto per iniziare ad analizzare uno qualsiasi dei ricchi dataset in Resource Hub.
01:56	Trova ulteriori video nella documentazione Cloud Pak for Data as a Service .

Converti i file nell'archiviazione del progetto in asset

La memoria per il progetto contiene gli asset di dati caricati nel progetto, ma può contenere anche altri file. Ad esempio, è possibile salvare un DataFrame in un notebook nell'archivio dell'ambiente del progetto. È possibile convertire i file nell'archiviazione progetti in asset.

Per convertire i file nell'archiviazione del progetto in asset: