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?
Найти информацию
Cloud Pak for Data as a Service
Что нового
Изменения плана обслуживания и устаревание
2019 Что нового
2018 Что нового
2017 Что нового
Обзор IBM Cloud Pak for Data as a Service
Взаимосвязи между службами
Сравнение внедрений Cloud Pak for Data
Предложение планов
Матрица характеристик
Известные проблемы и ограничения
Региональные ограничения
Часто задаваемые вопросы
API для служб
Безопасность
Обеспечение защиты данных и их соответствия нормативам
Ограничение доступа к внешним сайтам
Защита соединений со службами с конечными точками служб
Уведомления
Специальные возможности
Службы и интеграция
Службы IBM Cloud
Создание служб
Watson Studio
Планы предложений Watson Studio
Watson Knowledge Catalog
Планы предложений Watson Knowledge Catalog
Watson Machine Learning
Планы предложения машинного обучения
Analytics Engine
Cloudant
Облачная система хранения объектов
Cognos Dashboard Embedded
Базы данных для EDB
Базы данных для MongoDB
Базы данных для PostgreSQL
DataStage (бета)
Db2
Db2 Warehouse
Match 360 with Watson (бета)
Защищенный шлюз
Запрос SQL
Streaming Analytics
Визуальное распознавание
Watson Assistant
Watson Discovery
Watson Natural Language Understanding
Watson Language Translator
Классификатор естественного языка Watson
Watson OpenScale
Watson Personality Insights
Watson Speech to Text
Watson Text to Speech
Watson Tone Analyzer
Интеграция с другими облачными платформами
Интеграция с AWS
Интеграция с Azure
Интеграция с Google
Положения Satellite
Начинаем работу
Видеозаписи
Регистрация для персональной учетной записи
Присоединение к учетной записи вашей организации
Настройка учетной записи для вашей организации
Пользовательские роли и разрешения
Сквозные примеры: Отраслевые ускорители
Типы и свойства активов
Профили
Предварительные просмотры
Действия
Поиск активов
Выбор инструмента
Роли
Дополнительные ресурсы
Проекты
Создание проекта
Система хранения объектов
Импорт проекта
Администрирование проектов
Управление сотрудниками
Роли сотрудников проекта
Добавление связанных услуг
Экспорт проектов
Управление активами в проектах
Среды
Среды блокнотов
Среды Spark
Среды для расположений спутников
Среды Data Refinery
Среды DataStage (Технический предварительный просмотр)
Среды RStudio
Среды GPU
Управление средами
Создание сред
Настройка сред
Примеры настроек
Остановка активных сред выполнения
Использование во время выполнения
Задания
Добавление активов каталога в проект
Выход из проекта
Справка по синтаксису Markdown
Подготовка данных
Добавление данных в проект
Добавление очень больших файлов в проект
Добавление соединений в проекты
Управление доступом к бакетам COS
Добавление данных из соединения
Добавление актива папки из соединения
Импорт метаданных
Типы соединений
Соединение с Amazon RDS for MySQL
Соединение с Amazon RDS for PostgreSQL
Соединение с Apache Cassandra
Соединение с Box
Соединение с Elasticsearch
Соединения HTTP
Соединение IBM Cloud Object Storage
Соединение IBM Cloud Object Storage (инфраструктура)
Соединение с IBM Cognos Analytics
Соединение с IBM Data Virtualization Manager for z/OS
Соединение с IBM Db2
Соединение с IBM Db2 Event Store
Соединение с IBM Planning Analytics
Соединение MariaDB
Соединение с Microsoft Azure Blob Storage
Соединение с БД Microsoft Azure Cosmos
Соединение с Microsoft Azure Data Lake Store
Соединение с Microsoft Azure File Storage
Соединение MongoDB
Соединение SQL
Соединение OData
соединение с Oracle
Соединение PostgreSQL
Соединение Salesforce.com
Соединение SAP OData
Соединение типа Snowflake
Добавление соединений платформы
Скачивание активов данных
Уточнение данных
Добавление данных в Data Refinery
Задание формата данных
Проверка ваших данных
Визуализация ваших данных
Управление потоками Data Refinery
Копирование данных из источника в объект назначения
Операции графического интерфейса
Шаблоны интерактивного кода
Учебник: Сформируйте необработанные данные
Аннотация данных
Аннотирование данных с помощью Figure Eight
Аннотирование данных с помощью DefinedCrowd
Управление главными данными (бета)
Обучающее руководство по началу работы
Предоставление пользователям доступа к IBM Match 360 with Watson
Конфигурирование главных данных
Настройка модели данных
Добавление данных и отображение их в модель данных
Сопоставление ваших данных для создания главных объектов данных
Управление заданиями IBM Match 360 with Watson
Настройка и укрепление алгоритма соответствия
Изучение главных данных
Определение способа вывода записей и атрибутов
Изучение главных объектов и записей данных
Добавление и изменение отдельных записей
Экспорт главных данных
Обзор API IBM Match 360 with Watson
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
Анализ данных и построение моделей
Блокноты
Создание блокнотов
Части блокнота
Среда Jupyter и блокнота
Библиотеки и сценарии
Установка пользовательских библиотек
Геопространственно-темпоральная библиотека
Библиотеки пропуска данных
Опции конфигурации пропуска данных
Шифрование паркета
Управление ключами по приложениям
Управление ключами в KMS
Библиотека временных рядов
Использование библиотеки временных рядов
Функциональность ключа временного ряда
Функции временных рядов
Отложенная оценка временных рядов
Система привязки по времени
Импорт сценариев в блокнот
Кодирование и запуск блокнотов
Загрузка данных в блокнот и доступ к ним
Поддержка загрузки данных в блокнот
Доступ к данным в бакете AWS S3
Добавление токена проекта вручную
Использование проекта-библиотеки для Python
Использование функций Python для работы с Cloud Object Storage
Использование project-lib для R
Планирование блокнота
Алгоритмы прогнозной аналитики SPSS
Подготовка данных
Классификация и регрессия
Кластеризация
Прогнозирование
Анализ выживаемости
Скоринг
Разделение и публикация блокнотов
Совместное использование блокнотов
Скрытие кода в блокноте
Публикация блокнотов на GitHub
Публикация блокнотов как gist
RStudio
Использование Spark в RStudio
Cognos Dashboards
Модели визуального распознавания
Классификация изображений с помощью Core ML
задать
Пользовательские модели классификации изображений
Подготовка изображений
Обучающее
Проверка
Переобучение
Перемещение к новому экземпляру службы
Пользовательские модели обнаружения объектов
Подготовка изображений для обнаружения объектов
Обучение обнаружению объектов
Проверка обнаружения объектов
Встроенные модели
Разработка приложений
Примеры изображений
Классификация естественных языков
Построение классификатора
Подготовка данных обучения
Обучающее
Проверка
Переобучение
Блокноты
Разработка приложений
AutoAI
Учебные материалы по AutoAI
Построить эксперимент с одним источником данных
Построить эксперимент на основе данных примера (бета)
Построить эксперимент с помощью объединенных данных (бета)
Учебник: компоновка и внедрение модели объединения данных (бета)
Учебник: Построение модели объединения данных с несколькими классами (бета)
Подробности разработки возможности объединения (бета-версия)
Сохранение сгенерированного AutoAI блокнота
Использование autoai-lib для Python
Выбор модели AutoAI
Подробности реализации AutoAI
Поиск неисправностей экспериментов AutoAI
Объединенное обучение (бета)
Учебник и примеры по объединенному обучению (бета)
Учебник по объединенному обучению (бета)
Примеры по объединенному обучению (бета)
Создание эксперимента по объединенному обучению (бета)
Выбор вашего каркаса, метода слияния и гиперпараметров (бета)
Дополнительные сведения для реализации (бета)
Эксперименты глубокого обучения
Проходы обучения
Определение модели
Пример
Рекомендации по кодированию
Сторонние библиотеки
Выполнение экспериментов глубокого обучения
Построитель эксперимента глубокого обучения
Использование GPU
Гиперпараметрическая оптимизация
Распределенное обучение
Распределенное глубокое обучение
Урок
Decision Optimization
Способы использования Decision Optimization
Примеры моделей и блокнотов
Блокноты Decision Optimization
Decision Optimization построитель моделей
Представления построителя моделей и сценарии
Представление Визуализация
Модели Помощник по моделированию
Выбор домена решения в Помощник по моделированию
Формулирование и запуск модели: планирование строительства зданий
Модели DOcplex Python
Ввод и вывод данных
Решение и анализ модели: задача об оптимальной диете
Создание нового сценария
Работа с несколькими сценариями
Генерирование нескольких сценариев
Модели OPL
Параметры выполнения
SPSS Modeler
Поддерживаемые источники данных для SPSS Modeler
Палитра узлов
Импорт
Узел актива данных
Узел пользовательского ввода
Узел SimGen
Узел Импорт расширения
Операции записей
Узел выбора
Узел выборки
Узел сортировки
Узел балансировки
Отличительный Узел
Узел агрегации
Узел слияния
Узел добавления
Узел потоковых временных рядов
Узел SMOTE
Узел агрегации RFM
Узлы пространственно-временных интервалов
Узел Преобразование расширения
Узел Оптимизация CPLEX
Операции полей
Узел автоматической подготовки данных
Узел типа
Просмотр и задание информации о типах
Уровни измерения
Подуровни геопространственных измерений
Преобразование количественных данных
Что такое инстанциация?
Значения данных
Задание опций для значений
Как задать значения для непрерывных данных
Как задать значения для номинальных и порядковых данных
Как задать значения для флага
Как задать значения для данных собрания
Задание значений для геопространственных данных
Определение пропущенных значений
Проверка значений типа
Задание роли поля
Как задать опции формата полей
Узел фильтра
Узел извлечения
Узел заполнения
Узел переклассификации
Узел разделения на интервалы
Узел анализа RFM
Узел ансамбля
Узел раздела
Узел Задать как флаг
Узел реструктуризации
Узел транспонирования
Узел переупорядочения полей
Узел Хронология
Узел интервалов времени
Узел анонимизации
Узел Перепроектировать
Графики
Узел диаграмм
узел График
узел Несколько графиков
узел График зависимости от времени
Узел Распределение
Узел Гистограмма
Узел Собрание
Узел Web
Узел Оценка
Моделирование
Узел автоклассификации
Узел автонумерации
Узел автокластеризации
Узел TCM
Узел байесовской сети
Узел C5.0
Узел дерева классификации и регрессии
Узел CHAID
узел QUEST
Узел Дерево-AS
Узел случайных деревьев
узел Случайный лес
Узел Список решений
Узел временных рядов
Узел обобщенной линейной модели
Узел GLMM
Узел GLE
Узел линейной модели
Линейный-AS узел
Узел регрессии
Узел LSVM
Логистический узел
узел нейросети
Узел KNN
Узел Кокса
Узел PCA/фактора
Узел SVM
Узел отбора показателей
Узел дискриминанта
узел SLRM
Узел пространственно-временного предсказания (STP)
Слепок модели пространственно-временного предсказания (STP)
Узел Правила связывания
Узел Априори
Узел CARMA
Узел Последовательность
Узел Коонена
Узел аномалии
Узел k-средних
Узел двухшаговой кластеризации
Узел кластера TwoStep-AS
Узел Isotonic-AS
Узел XGBoost-AS
Узел K-Means-AS
Узел дерева XGBoost
Узел Линейный XGBoost
Смешанный гауссов узел
Узел KDE
узел One-Class SVM
Узел MultiLayerPerceptron-AS
Узел HDBSCAN
Узел Модель расширения
Слепок Модель расширения
Text Analytics
Об исследовании текста
Как работает извлечение
Как работает категоризация
Узел Идентификатор языка
Узел Text Link Analysis
Опции эксперта
Выходные данные узла TLA
Узел исследования текста
Слепки моделей Text Mining
Режим интерактивной инструментальной среды
Представление категорий и понятий
Представление Кластеры
Представление Text Link Analysis
Представление Редактор ресурсов
Настройка опций
Дополнительные лингвистические параметры
Дополнительные частотные параметры
Генерирование слепка модели
Выходные данные
Узел таблицы
Узел Матрица
Узел анализа
Узел Аудит данных
узел преобразования
Узел статистики
Узел средних
Узел отчета
Узел Задать глобальные значения
Узел SimFit (подгонка имитации)
Узел Имитация KD
Узел Вывод расширения
Экспортировать
Узел экспорта актива данных
Узел Экспорт расширения
Узлы расширений
Сценарии R
Сценарии Python for Spark
Сценарии с Python for Spark
Метаданные данных
Дата, время, отметка времени
Исключительные ситуации
Примеры:
Работа с вашими данными
Пропущенные значения данных
Обработка пропущенных значений
Обработка записей с пропущенными значениями
Обработка полей с пропущенными значениями
Обработка записей с пропущенными системными значениями
Функции, доступные для пропущенных значений
Добавление комментарием и аннотаций
Внедрение моделей
Оптимизация SQL
Как работает обратный перенос SQL?
Советы по максимизации обратного переноса SQL
Узлы, поддерживающие обратный перенос SQL
Выражения и операторы CLEM, поддерживающие обратный перенос SQL
Генерирование SQL из слепков моделей
Отключение или кэширование узлов в потоке
Отключение узлов в потоке
Опции кэширования для узлов
Импорт потока SPSS Modeler stream
Задание свойств для потоков
Построитель выражений
Выбор функций
Алгоритмы SPSS
Внедрение и управление моделями
Watson Machine Learning
Обзор машинного обучения
Поддерживаемые каркасы
Задание типа и конфигурации модели
Клиент Python
Перенастройка активов
Изменения API и клиента Python
Перенастройка функций Python
Терминология
задать
Аутентификация
Идентификационные данные службы
Создание экземпляра службы
Изменение конечной точки по умолчанию
Пользовательские компоненты
scikit-learn
TensorFlow
Сохранение модели пользовательского уровня с помощью Tensorflow
Примеры и учебники по внедрению
Учебные материалы по AutoAI
Примеры машинного обучения Python
Примеры API REST машинного обучения
Построение моделей машинного обучения
Импорт моделей
PMML
Spark MLlib
scikit-learn
XGBoost
TensorFlow
Keras
Внедрение активов
Пространства внедрения
Сводная панель пространств внедрения
Добавление данных в пространство
Разрешения сотрудников на пространства
Внедрение из пространства
Создание онлайн-внедрения
Создание пакетного внедрения
Подробности пакетного внедрения
Внедрение модели SPSS с несколькими входными данными
Управление заданиями внедрения
Создание внедрения Core ML
Внедрение моделей при помощи клиента Python
Внедрение функций Python
Управление внедренными активами
Получение URL конечной точки внедрения
Обновление внедрения
Масштабирование внедрения
Удаление внедрения
Управление моделью
Управление жизненным циклом ИИ с ModelOps
Decision Optimization
Внедрение модели с использованием пользовательского интерфейса
Шаги внедрения
Внедрение модели
Выполнение модели
Форматы файлов входных и выходных данных модели
Адаптация входных и выходных данных модели
Определение выходных данных
Параметры решения
Запуск заданий
Пример API REST
Примеры клиента Python
перенастройка
Перенастройка из Watson Machine Learning API V4 Beta
Перенос кода Python для Decision Optimization с экземплярами Machine Learning-v2
Перенастройка из Decision Optimization в Cloud (DOcplexcloud)
Watson OpenScale
Учебник интерактивной настройки
Установка модуля Python для настройки Watson OpenScale
Расширенное учебное пособие по SDK Python
Обновление блокнотов из V1 в V2 Python SDK
API, SDK и учебники
Поддерживаемые механизмы, каркасы и модели машинного обучения
IBM Watson Machine Learning
Каркасы Microsoft Azure ML Studio
Каркасы Microsoft Azure ML Service
Каркасы Amazon SageMaker
Пользовательские каркасы ML
Интеграция механизмов ML независимых разработчиков с Watson OpenScale
Настроить Watson OpenScale
Создание идентификационных данных для Watson OpenScale
Выберите внедрение для мониторинга
Задание базы данных
Запись в журнал полезной нагрузки для экземпляров других служб машинного обучения (не IBM Watson Machine Learning)
Отправка требования скоринга
Запись в журнал полезной нагрузки и обратной связи
Автоматическая запись в журнал полезной нагрузки
Как работает устранение неравномерности
Косвенная неравномерность
Конфигурирование внедрения актива с помощью файлов конфигурации JSON
Форматирование и закачивание данных обратной связи
Форматирование и закачивание данных обучения
Определение схемы ввода и вывода при помощи клиента Python или API REST
Обновление Watson OpenScale с плана lite до платного плана
Удаление экземпляра службы Watson OpenScale и данных
Конфигурирование оповещений
Подготовка модели к мониторингу
Конфигурирование мониторинга качества
Конфигурирование мониторинга чистоты
Конфигурирование монитора объяснимости
Конфигурирование мониторинга обнаружения дрейфа
Конфигурирование монитора конечных точек
Работа с моделями неструктурированного текста
Создание пользовательских мониторов и показателей
Конфигурирование управления рисками моделей и управление моделями
Конфигурирование Watson OpenScale для управления рисками моделей
Конфигурирование управления моделями при помощи IBM OpenPages MRG
Получение выявленных закономерностей для модели
Просмотр данных для внедрения
Визуализация данных на определенный час
Опции устранения смещения
Объяснение транзакций
Управление рисками моделей и управление моделями
Управление рисками моделей
Управление моделями
Обзор показателей чистоты
Чистота для группы
Обзор показателей качества
Матрица ошибок
Площадь под ROC-кривой
Площадь под PR-кривой
правильность
Доля истинноположительных (TPR)
Доля ложноположительных (FPR)
Полнота
Точность
Показатель F1
Логарифмическая потеря
Пропорция объясненного отклонения
Средняя абсолютная ошибка
Среднеквадратичная ошибка
R-квадрат
Корень из среднего квадрата ошибки
Взвешенная доля истинноположительных
Взвешенная доля ложноположительных
Взвешенная полнота
Взвешенная точность
Взвешенная F1-мера
Обнаружение дрейфа
Дрейф правильности
Дрейф в данных
Обзор показателей производительности
Пропускная способность
Анализ полезной нагрузки скоринга
Предсказания по достоверности
Построитель диаграмм
Известные проблемы и ограничения
Высокая доступность и восстановление после аварии
Защита информации
Watson OpenScale Identity и управление доступом
Защита соединения с Watson OpenScale
Защита данных в Watson OpenScale
Каталоги
Администрирование каталога
Создание каталога активов платформы
Создание каталога
Управление доступом к каталогу
Разрешения сотрудников каталога
Изменение параметров каталога
Удаление каталога
Активы каталога
Поиск и просмотр активов в каталоге
Добавление активов в каталог
Добавление файла
Добавление соединения
Добавление данных из соединения
Добавление актива папки из соединения
Публикация актива из проекта
Добавление активов тетрадей COBOL
Скачивание активов данных
Редактирование свойств актива
Добавление взаимосвязей активов
Управление доступом к активу
Профилирование актива
Оценка качества данных
Измерения качества данных
Удаление актива
Артефакты управления (новые)
Подготовка к управлению
Поиск и просмотр артефактов управления
Теги
Управление артефактами управления
Импорт артефактов управления
Категории
Управление категориями
Управление сотрудниками категории
Роли сотрудников категории
Импорт или экспорт категорий
Политики
Управление политиками
Создание политик
Правила управления
Управление правилами управления
Создание правил управления
Правила защиты данных
Оценка правил защиты данных
Управление правилами защиты данных
Особенности маскирования
Маскирование данных
Бизнес-термины
Управление бизнес-терминами
Создание бизнес-терминов
Классификации
Управление классификациями
Создание классификаций
Предварительно определенные классификации
Классы данных
Управление классами данных
Сопоставление данных
Предопределенные классы данных
Сведения о предопределенных классах данных
Справочные данные
Создание справочных наборов данных
Импорт файлов для справочных наборов данных
Взаимосвязи между наборами справочных данных
Артефакты управления (традиционные)
Обновление до новой версии артефактов управления
Примеры сценариев для защиты данных
Ограничение доступа к активам
Ограничение доступа с помощью политик
Авторизация только для некоторых пользователей
Сокрытие значений данных в столбцах актива от других
Категории
Политики
Оценка политик
Поиск и просмотр политики
Создание политики
Управление политиками
Правила защиты данных
Создание правил защиты данных
Особенности маскирования
Маскирование данных
Системные термины
Теги
Примеры ввода терминов
Просмотр или редактирование правил
Статистика использования политики
Бизнес-термины
Поиск и просмотр бизнес-терминов
Создание бизнес-термина
Управление бизнес-терминами
Импорт бизнес-терминов
Классификация данных
Классификации
Классы данных
Сведения о предопределенных классах данных
Группы класса данных
Устранение неисправностей
Ограничение одного экземпляра для Watson Knowledge Catalog
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
Глубокое обучение
Машинное обучение
Состояние IBM Cloud
IBM Cloud Object Storage
Watson OpenScale
Администрирование
Управление Cloud Pak for Data as a Service
Мониторинг использования ресурсов учетной записи
Управление авторизованными пользователями для Watson Studio
Конфигурирование Cloud Object Storage для создания проекта и каталога
Управление службой Watson Knowledge Catalog
Управление параметрами учетной записи
Обновление планов служб
Активация Hybrid Subscription Advantage
Прекращение использования Cloud Pak for Data as a Service
Управление параметрами
Определение ваших ролей
Управление учётной записью IBM Cloud
События Activity Tracker
Назначение роли Редактора IAM
Конфигурирование Watson Studio Enterprise
Добавление службы Amazon EMR
Глоссарий
Cloud Pak for Data as a Service
Что нового
Изменения плана обслуживания и устаревание
2019 Что нового
2018 Что нового
2017 Что нового
Обзор IBM Cloud Pak for Data as a Service
Взаимосвязи между службами
Сравнение внедрений Cloud Pak for Data
Предложение планов
Матрица характеристик
Известные проблемы и ограничения
Региональные ограничения
Часто задаваемые вопросы
API для служб
Безопасность
Обеспечение защиты данных и их соответствия нормативам
Ограничение доступа к внешним сайтам
Защита соединений со службами с конечными точками служб
Уведомления
Специальные возможности
Службы и интеграция
Службы IBM Cloud
Создание служб
Watson Studio
Планы предложений Watson Studio
Watson Knowledge Catalog
Планы предложений Watson Knowledge Catalog
Watson Machine Learning
Планы предложения машинного обучения
Analytics Engine
Cloudant
Облачная система хранения объектов
Cognos Dashboard Embedded
Базы данных для EDB
Базы данных для MongoDB
Базы данных для PostgreSQL
DataStage (бета)
Db2
Db2 Warehouse
Match 360 with Watson (бета)
Защищенный шлюз
Запрос SQL
Streaming Analytics
Визуальное распознавание
Watson Assistant
Watson Discovery
Watson Natural Language Understanding
Watson Language Translator
Классификатор естественного языка Watson
Watson OpenScale
Watson Personality Insights
Watson Speech to Text
Watson Text to Speech
Watson Tone Analyzer
Интеграция с другими облачными платформами
Интеграция с AWS
Интеграция с Azure
Интеграция с Google
Положения Satellite
Начинаем работу
Видеозаписи
Регистрация для персональной учетной записи
Присоединение к учетной записи вашей организации
Настройка учетной записи для вашей организации
Пользовательские роли и разрешения
Сквозные примеры: Отраслевые ускорители
Типы и свойства активов
Профили
Предварительные просмотры
Действия
Поиск активов
Выбор инструмента
Роли
Дополнительные ресурсы
Проекты
Создание проекта
Система хранения объектов
Импорт проекта
Администрирование проектов
Управление сотрудниками
Роли сотрудников проекта
Добавление связанных услуг
Экспорт проектов
Управление активами в проектах
Среды
Среды блокнотов
Среды Spark
Среды для расположений спутников
Среды Data Refinery
Среды DataStage (Технический предварительный просмотр)
Среды RStudio
Среды GPU
Управление средами
Создание сред
Настройка сред
Примеры настроек
Остановка активных сред выполнения
Использование во время выполнения
Задания
Добавление активов каталога в проект
Выход из проекта
Справка по синтаксису Markdown
Подготовка данных
Добавление данных в проект
Добавление очень больших файлов в проект
Добавление соединений в проекты
Управление доступом к бакетам COS
Добавление данных из соединения
Добавление актива папки из соединения
Импорт метаданных
Типы соединений
Соединение с Amazon RDS for MySQL
Соединение с Amazon RDS for PostgreSQL
Соединение с Apache Cassandra
Соединение с Box
Соединение с Elasticsearch
Соединения HTTP
Соединение IBM Cloud Object Storage
Соединение IBM Cloud Object Storage (инфраструктура)
Соединение с IBM Cognos Analytics
Соединение с IBM Data Virtualization Manager for z/OS
Соединение с IBM Db2
Соединение с IBM Db2 Event Store
Соединение с IBM Planning Analytics
Соединение MariaDB
Соединение с Microsoft Azure Blob Storage
Соединение с БД Microsoft Azure Cosmos
Соединение с Microsoft Azure Data Lake Store
Соединение с Microsoft Azure File Storage
Соединение MongoDB
Соединение SQL
Соединение OData
соединение с Oracle
Соединение PostgreSQL
Соединение Salesforce.com
Соединение SAP OData
Соединение типа Snowflake
Добавление соединений платформы
Скачивание активов данных
Уточнение данных
Добавление данных в Data Refinery
Задание формата данных
Проверка ваших данных
Визуализация ваших данных
Управление потоками Data Refinery
Копирование данных из источника в объект назначения
Операции графического интерфейса
Шаблоны интерактивного кода
Учебник: Сформируйте необработанные данные
Аннотация данных
Аннотирование данных с помощью Figure Eight
Аннотирование данных с помощью DefinedCrowd
Управление главными данными (бета)
Обучающее руководство по началу работы
Предоставление пользователям доступа к IBM Match 360 with Watson
Конфигурирование главных данных
Настройка модели данных
Добавление данных и отображение их в модель данных
Сопоставление ваших данных для создания главных объектов данных
Управление заданиями IBM Match 360 with Watson
Настройка и укрепление алгоритма соответствия
Изучение главных данных
Определение способа вывода записей и атрибутов
Изучение главных объектов и записей данных
Добавление и изменение отдельных записей
Экспорт главных данных
Обзор API IBM Match 360 with Watson
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
Surrogat