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Cloud Pak for Data
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Cloud Pak for Data
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Model
Function
BETA
Synthesized neural network
BETA
Experiment
BETA
Streams flow
BETA
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Data Refinery flow
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Natural language classifier model
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Cloud Pak for Data en tant que service
Nouveautés
Changements et dépréciations des plans de service
2019 - Nouveautés
2018 - Nouveautés
2017 - Nouveautés
Présentation d'IBM Cloud Pak for Data as a Service
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Problèmes et limitations connus
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Plans d'offre Machine Learning
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DataStage (version bêta)
Db2
Db2 Warehouse
Match 360 avec Watson (Bêta)
Passerelle sécurisée
SQL Query
Streaming Analytics
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Watson Assistant
Watson Discovery
Watson Natural Language Understanding
Watson Language Translator
Watson Natural Language Classifier
Watson OpenScale
Watson Personality Insights
Watson Speech to Text
Watson Text to Speech
Watson Tone Analyzer
Intégrations à d'autres plateformes cloud
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Intégration à Azure
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Inscription pour obtenir un compte personnel
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Configuration d'un compte pour votre organisation
Rôles et autorisations d'utilisateur
Exemples de bout en bout : Accélérateurs métier
Types et propriétés des actifs
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Création d'un projet
Stockage d'objets
Importation d'un projet
Administration de projets
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Rôles d'un collaborateur de projet
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Exportation d'un projet
Gestion des actifs dans les projets
Environnements
Environnements de bloc-notes
Environnements Spark
Environnements pour emplacements Satellite
Environnements Data Refinery
Environnements DataStage (aperçu technique)
Environnements RStudio
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Gestion des environnements
Création d'environnements
Personnalisation des environnements
Exemples de personnalisations
Arrêt des environnements d'exécution actifs
Utilisation de l'environnement d'exécution
Travaux
Ajout d'actifs de catalogue à un projet
Sortie d'un projet
Markdown - Aide-mémoire
Préparation des données
Ajout de données à un projet
Ajout de fichiers très volumineux à un projet
Ajout de connexions à des projets
Contrôle de l'accès aux compartiments COS
Ajout de données à partir d'une connexion
Ajout d'un actif de dossier à partir d'une connexion
Importation de métadonnées
Types de connexion
Connexion Amazon RDS for MySQL
Connexion Amazon RDS for PostgreSQL
Connexion Apache Cassandra
Connexion Box
Connexion Elasticsearch
Connexion HTTP
Connexion IBM Cloud Object Storage
Connexion IBM Cloud Object Storage (infrastructure)
Connexion IBM Cognos Analytics
Connexion IBM Data Virtualization Manager for z/OS
Connexion IBM Db2
Connexion IBM Db2 Event Store
Connexion IBM Planning Analytics
Connexion MariaDB
Connexion Microsoft Azure Blob Storage
Connexion Microsoft Azure Cosmos DB
Connexion Microsoft Azure Data Lake Store
Connexion Microsoft Azure File Storage
Connexion MongoDB
Connexion MySQL
Connexion OData
Connexion Oracle
Connexion PostgreSQL
Connexion Salesforce.com
Connexion SAP OData
Connexion Snowflake
Ajout de connexions de plateforme
Téléchargement d'actifs de données
Raffinage des données
Ajout de données à Data Refinery
Spécification du format des données
Validation des données
Visualisation des données
Gestion des flux Data Refinery
Copie des données de la source vers la cible
Opérations de l'interface graphique
Modèles de code interactifs
Tutoriel : mise en forme de données brutes
Annotation de données
Annotation de données avec Figure Eight
Annotation de données avec DefinedCrowd
Gestion des données de référence (version bêta)
Tutoriel d'initiation
Donner aux utilisateurs l'accès à IBM Match 360 with Watson
Configuration des données de référence
Personnalisation du modèle de données
Ajout de données et mappage de ces données au modèle de données
Mise en correspondance des données pour créer des entités de données de référence
Gestion des travaux IBM Match 360 with Watson
Personnalisation et renforcement de l'algorithme de correspondance
Exploration des données de référence
Définition de l'affichage des enregistrements et des attributs
Exploration des entités et enregistrements de données de référence
Ajout et édition d'enregistrements individuels
Exportation de données de référence
Vue d'ensemble de l'API d'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
Analyse des données et génération de modèles
Blocs-notes
Création de blocs-notes
Parties d'un bloc-notes
Environnement Jupyter et de bloc-notes
Bibliothèques et scripts
Installation de bibliothèques personnalisées
Bibliothèque géo-spatio-temporelle
Bibliothèques de data skipping
Options de configuration du data skipping
Chiffrement Parquet
Gestion des clés par l'application
Gestion des clés par KMS
Bibliothèque de séries temporelles
Utilisation de la bibliothèque de séries temporelles
Fonctionnalités clés des séries temporelles
Fonctions des séries temporelles
Evaluation paresseuse (lazy) des séries temporelles
Système de référence temporel
Importation de scripts dans un bloc-notes
Codage et exécution de blocs-notes
Chargement et accès à des données dans un bloc-notes
Prise en charge du chargement de données dans un bloc-notes
Accès aux données dans un compartiment AWS S3
Ajout manuel du jeton de projet
Utilisation de project-lib pour Python
Utilisation des fonctions Python pour travailler avec Cloud Object Storage
Utilisation de project-lib pour R
Planification d'un bloc-notes
Algorithmes d'analyse prédictive SPSS
Préparation de données
Classification et régression
Regroupement
Prévision
Analyse de survie
Evaluation
Partage et publication de blocs-notes
Partage de blocs-notes
Masquage du code dans un bloc-notes
Publication de blocs-notes dans GitHub
Publication de blocs-notes sous forme de gist
RStudio
Utilisation de Spark dans RStudio
Cognos Dashboards
Modèles de reconnaissance visuelle
Classification d'image avec Core ML
Configuration
Modèles de classification d'image personnalisés
Préparation des images
Entraînement
Test
Réentraînement
Déplacement vers une nouvelle instance de service
Modèles de détection d'objet personnalisés
Préparation des images pour la détection d'objet
Entraînement à la détection d'objet
Test de la détection d'objet
Modèles intégrés
Développement d'applications
Exemples d'images
Classification du langage naturel
Génération d'un classificateur
Préparation des données d'entraînement
Entraînement
Test
Réentraînement
Blocs-notes
Développement d'applications
AutoAI
Tutoriel AutoAI
Génération d'une expérimentation avec une source de données
Génération d'une expérimentation à partir de données exemple (version bêta)
Génération d'une expérimentation avec des données jointes (version bêta)
Tutoriel : Génération et déploiement d'un modèle de jointure de données (version bêta)
Tutoriel : Génération d'un modèle de jointure de données multiclasse (version bêta)
Détails d'ingénierie de la fonction de jointure (version bêta)
Sauvegarde d'un bloc-notes généré par AutoAI
Utilisation d'autoai-lib pour Python
Sélection d'un modèle AutoAI
Détails de l'implémentation AutoAI
Traitement des incidents liés aux expérimentations AutoAI
Apprentissage fédéré (version bêta)
Tutoriel et exemples d'apprentissage fédéré (version bêta)
Tutoriel de l'apprentissage fédéré (version bêta)
Exemples d'apprentissage fédéré (version bêta)
Création de l'expérimentation d'apprentissage fédéré (version bêta)
Choix de votre infrastructure, de la méthode de fusion et des hyperparamètres (version bêta)
Détails supplémentaires pour l'implémentation (version bêta)
Expérimentations d'apprentissage en profondeur
Sessions d'entraînement
Définition de modèle
Exemple
Instructions de codage
Bibliothèques tierces
Exécution d'expérimentations d'apprentissage en profondeur
Générateur d'expérimentation d'apprentissage en profondeur
Utilisation de GPU
Optimisation d'hyperparamètres
Entraînement distribué
Apprentissage en profondeur distribué
Tutoriel
Decision Optimization
Utilisations de Decision Optimization
Exemples de modèles et de blocs-notes
Blocs-notes Decision Optimization
Générateur de modèle Decision Optimization
Vues et scénarios du générateur de modèle
Vue Visualisation
Modèles de l'assistant de modélisation
Sélection d'un domaine de décision dans l'assistant de modélisation
Elaboration et exécution d'un modèle : planification de la construction d'une maison
Modèles Python DOcplex
Données d'entrée et de sortie
Résolution et analyse d'un modèle : le problème du régime alimentaire
Création d'un scénario
Utilisation de plusieurs scénarios
Génération de plusieurs scénarios
Modèles OPL
Paramètres d'exécution
SPSS Modeler
Sources de données prises en charge pour SPSS Modeler
Palette de noeuds
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Noeud Actif de données
Noeud Entrée utilisateur
Noeud Génération de simulation
Noeud Importation d'extension
Opérations sur les lignes
Noeud Sélectionner
Noeud Echantillon
Noeud Trier
Noeud Equilibrer
Noeud Distinguer
Noeud Agréger
Noeud Fusionner
Noeud Ajouter
Noeud streaminggts (série temporelle de diffusion en flux)
Noeud SMOTE
Noeud Agréger RFM
Noeud STB (Space-Time-Boxes)
Noeud Transformation d'extension
Noeud Optimisation CPLEX
Opérations sur les champs
Noeud de préparation automatique des données
Noeud Type
Affichage et paramétrage des informations sur les types
Niveaux de mesure
Sous-niveaux de mesure géospatiaux
Conversion de données continues
Qu'est-ce que l'instanciation ?
Valeurs de données
Définition des options des valeurs
Spécification des valeurs et des libellés pour les données continues
Spécification des valeurs et des libellés pour les données nominales et ordinales
Spécification de valeurs pour un indicateur
Spécification de valeurs pour les données de collection
Spécification de valeurs pour les données geospatiales
Définition des valeurs manquantes
Vérification des valeurs de type
Définition du rôle de champ
Définition des options de format de champ
Noeud Filtrer
Noeud Calculer
Noeud Remplacer
Noeud Recoder
Noeud Discrétiser
Noeud Analyse RFM
Noeud Ensemble
Noeud Partitionner
Noeud Binariser
Noeud Restructurer
Noeud Transposer
Noeud Retrier
Noeud Historiser
Noeud Intervalles de temps
Noeud Anonymiser
Noeud Reprojeter
Graphiques
Noeud Graphiques
Noeud Tracé
Noeud Courbes
Noeud Tracé horaire
Noeud Distribution
Noeud Histogramme
Noeud Résumé
Noeud Relations
Noeud Evaluation
Modélisation
Noeud Classificateur automatique
Noeud Numérisation automatique
Noeud cluster automatique
Noeud TCM
Noeud Réseau bayésien
Noeud C5.0
Noeud Arbre C&RT
Noeud CHAID
Noeud QUEST
Noeud Tree-AS
Noeud Random Trees
Noeud Random Forest
Noeud Liste de décision
Noeud Séries temporelles
Noeud Modèles linéaires généralisés
Noeud GLMM
Noeud GLE
Noeud linéaire
Noeud Linear-AS
Noeud Régression
Noeud LSVM
Noeud Logistique
Noeud Réseau de neurones
Noeud KNN
Noeud de Cox
Noeud ACP/Analyse factorielle
Noeud SVM
Noeud Sélection de fonction
Noeud discriminant
Noeud MRAA
Noeud de prévision spatio-temporelle (STP)
Nugget de modèle de prévision spatio-temporelle (STP)
Noeud Règles d'association
Noeud Apriori
Noeud CARMA
Noeud Séquence
Noeud Kohonen
Noeud Anomalie
Noeud K moyenne
Noeud Classification TwoStep
Noeud Cluster TwoStep-AS
Noeud Isotonique sur AS
Noeud XGBoost-AS
Noeud K moyenne AS
Noeud XGBoost Tree
Noeud XGBoost Linear
Noeud Gaussian Mixture
Noeud KDE
Noeud SVM à classe unique
Noeud MultiLayerPerceptron-AS
Noeud HDBSCAN
Noeud Modèle d'extension
Nugget de modèle Extension
Text Analytics
A propos de Text Mining
Fonctionnement de l'extraction
Fonctionnement de la catégorisation
Noeud Identificateur de langue
Noeud Analyse des liens du texte
Options expert
Sortie du noeud TLA
Noeud Exploration de texte (Text Mining)
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Mode Plan de travail interactif
Vue Catégories et concepts
Vue Clusters
Vue Analyse des liens du texte
Vue Editeur de ressources
Options de configuration
Paramètres linguistiques avancés
Paramètres de fréquence avancés
Génération d'un nugget de modèle
Sorties
Noeud Table
Noeud Matrice
Noeud Analyse
Noeud Audit données
Noeud Transformation
Noeud Statistiques
Noeud Moyennes
Noeud Rapport
Noeud Valeurs globales
Noeud Ajustement de simulation
Noeud Simulation KDE
Noeud Sortie d'extension
Exporter
Noeud Exportation d'actif de données
Noeud Exportation d'extension
Noeuds d'extension
Scripts R
Scripts Python for Spark
Scriptage avec Python for Spark
Métadonnées des données
Date, heure, horodatage
Exceptions
Exemples
Utilisation de vos données
Valeurs de données manquantes
Traitement des valeurs manquantes
Gestion des enregistrements avec des valeurs manquantes
Gestion des champs avec des valeurs manquantes
Gestion des enregistrements avec des valeurs système manquantes
Fonctions disponibles pour les valeurs manquantes
Ajout de commentaires et d'annotations
Déploiement de modèles
Optimisation SQL
Comment le SQL pushback fonctionne-t-il ?
Conseils pour maximiser le SQL pushback
Noeuds prenant en charge le SQL pushback
Expressions CLEM et opérateurs se prêtant au SQL pushback
Génération de SQL à partir de nuggets de modèle
Désactivation ou mise en cache des noeuds dans un flux
Désactivation des noeuds dans un flux
Options de mise en cache des noeuds
Importation d'un flux SPSS Modeler
Définition des propriétés des flux
Générateur d'expression
Sélection de fonctions
Algorithmes SPSS
Déploiement et gestion de modèles
Watson Machine Learning
Présentation de Watson Machine Learning
Infrastructures prises en charge
Spécification d'un type de modèle et d'une configuration
Client Python
Migration d'actifs
Modifications des API et du client Python
Migration des fonctions Python
Terminologie
Configuration
Authentification
Données d'identification de service
Création d'une instance de service
Modification du point d'extrémité par défaut
Composants personnalisés
scikit-learn
TensorFlow
Conservation d'un modèle de couche personnalisée avec Tensorflow
Exemples et tutoriels de déploiement
Tutoriel AutoAI
Exemples Python Watson Machine Learning
Exemples d'API REST avec Watson Machine Learning
Génération de modèles d'apprentissage automatique
Importation de modèles
PMML
Spark MLlib
scikit-learn
XGBoost
TensorFlow
Keras
Déploiement d'actifs
Espaces de déploiement
Tableau de bord Espaces de déploiement
Ajout de données à un espace
Autorisations de collaborateur pour des espaces
Déploiement à partir d'un espace
Création d'un déploiement en ligne
Création d'un déploiement par lots
Détails du déploiement par lots
Déploiement d'un modèle SPSS avec plusieurs entrées
Gestion des travaux de déploiement
Création d'un déploiement Core ML
Déploiement de modèles à l'aide du client Python
Déploiement de fonctions Python
Gestion des actifs déployés
Obtention de l'URL de point d'extrémité de déploiement
Mise à jour d'un déploiement
Mise à l'échelle d'un déploiement
Suppression d'un déploiement
Gestion des modèles
Gestion du cycle de vie de l'IA avec ModelOps
Decision Optimization
Déploiement d'un modèle à l'aide de l'interface utilisateur
Etapes du déploiement
Déploiement du modèle
Exécution du modèle
Formats des fichiers de données d'entrée et de sortie du modèle
Adaptation des données d'entrée et de sortie du modèle
Définition des données de sortie
Paramètres de résolution
Exécution des travaux
Exemple d'API REST
Exemples de client Python
Migration
Migration à partir de l'API Watson Machine Learning V4 bêta
Migration du code Python pour Decision Optimization avec des instances Machine Learning-v2
Migration depuis Decision Optimization on Cloud (DOcplexcloud)
Watson OpenScale
Tutoriel de configuration interactif
Installation d'un module Python pour configurer Watson OpenScale
Tutoriel avancé sur le SDK Python
Mise à jour de blocs-notes du SDK Python version 1 vers la version 2
API, kits SDK et tutoriels
Moteurs d'apprentissage automatique, infrastructures et modèles pris en charge
IBM Watson Machine Learning
Infrastructures Microsoft Azure ML Studio
Infrastructures Microsoft Azure ML Service
Infrastructures Amazon SageMaker
Infrastructures ML personnalisées
Intégration de moteurs d'apprentissage automatique tiers à Watson OpenScale
Configurer Watson OpenScale
Création des données d'identification de Watson OpenScale
Sélection des déploiements à surveiller
Spécification d'une base de données
Consignation de la charge utile pour les instances de service non IBM Watson Machine Learning
Envoi d'une demande d'évaluation
Consignation de la charge utile et des commentaires en retour
Automatisation de la consignation de la charge utile
Fonctionnement du débiaisement
Biais indirect
Configurer les déploiements d'actifs à l'aide des fichiers de configuration JSON
Mise en forme et transfert des données de retour
Mise en forme et transfert des données d'entraînement
Définition du schéma d'entrée et de sortie avec le client Python ou l'API REST
Mise à niveau de Watson OpenScale d'un forfait Lite à un forfait payant
Suppression de l'instance de service et des données Watson OpenScale
Configuration des alertes
Préparer les modèles pour la surveillance
Configuration du moniteur de qualité
Configuration du moniteur d'équité
Configuration du moniteur d'explicabilité
Configuration du moniteur de détection de dérive
Configuration du moniteur de point d'extrémité
Utilisation de modèles de texte non structuré
Création de moniteurs et de métriques personnalisés
Configurer la gestion de risque et la gouvernance des modèles
Configurer Watson OpenScale pour la gestion de risque de modèle
Configurer la gouvernance de modèle avec IBM OpenPages MRG
Obtenir des analyses de modèle
Affichage des données d'un déploiement
Visualisation des données d'une heure particulière
Options du débiaisement
Explication des transactions
Gestion de risque et gouvernance des modèles
Gérer le risque de modèle
Gouvernance des modèles
Présentation des métriques d'équité
Equité pour un groupe
Présentation des métriques de qualité
Matrice de confusion
Aire sous la courbe ROC
Aire sous la courbe PR
Exactitude
Taux positif réel (TPR)
Taux de faux positifs (FPR)
Rappel
Précision
Mesure F1
Perte logarithmique
Proportion de la variance expliquée
Erreur absolue moyenne
Erreur quadratique moyenne
R au carré
Racine de l'erreur quadratique moyenne
Taux de vrais positifs pondéré
Taux de faux positifs pondéré
Rappel pondéré
Précision pondérée
Mesure F1 pondérée
Détection de dérive
Dérive d'exactitude
Dérive des données
Présentation des métriques de performances
Débit
Analyse du contenu d'évaluation
Prédictions par confiance
Générateur de graphique
Problèmes et limitations connus
Haute disponibilité et reprise après incident
Sécurité des informations
Watson OpenScale Identity and Access Management
Sécurisation de votre connexion à Watson OpenScale
Sécurisation de vos données dans Watson OpenScale
Catalogues
Administration d'un catalogue
Création du catalogue d'actifs de la plate-forme
Création d'un catalogue
Gestion de l'accès à un catalogue
Autorisations de collaborateur de catalogue
Modification des paramètres d'un catalogue
Suppression d'un catalogue
Actifs de catalogue
Recherche et affichage d'un actif dans un catalogue
Ajout d'actifs à un catalogue
Ajout d'un fichier
Ajout d'une connexion
Ajout de données à partir d'une connexion
Ajout d'un actif de dossier à partir d'une connexion
Publication d'un actif à partir d'un projet
Ajout d'actifs du type copybook COBOL
Téléchargement d'actifs de données
Edition des propriétés d'actif
Ajout de relations d'actif
Contrôle de l'accès à un actif
Profilage d'un actif
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Dimensions de la qualité des données
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Artefacts de gouvernance (nouvelle version)
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Recherche et affichage des artefacts de gouvernance
Etiquettes
Gestion des artefacts de gouvernance
Importation d'artefacts de gouvernance
Catégories
Gestion des catégories
Gestion des collaborateurs de catégorie
Rôles de collaborateur de catégorie
Importation ou exportation de catégories
Stratégies
Gestion des stratégies
Création de stratégies
Règles de gouvernance
Gestion des règles de gouvernance
Création de règles de gouvernance
Règles de protection des données
Evaluation des règles de protection des données
Gestion des règles de protection des données
Remarques relatives au masquage
Masquage des données
Termes métier
Gestion des termes métier
Création de termes métier
Classifications
Gestion des classifications
Création de classifications
Classifications prédéfinies
Classes de données
Gestion des classes de données
Mise en correspondance des données
Classes de données prédéfinies
Détails des classes de données prédéfinies
Données de référence
Création de jeux de données de référence
Importation de fichiers pour des jeux de données de référence
Relations entre les jeux de données de référence
Artefacts de gouvernance (ancienne version)
Passer à la nouvelle version des artefacts de gouvernance
Exemples de scénario de protection des données
Restriction de l'accès aux actifs
Restriction de l'accès avec des stratégies
Autorisation de certains utilisateurs uniquement
Masquage des valeurs de données dans les colonnes d'actif
Catégories
Stratégies
Evaluation des stratégies
Recherche et affichage d'une stratégie
Création d'une stratégie
Gestion des stratégies
Règles de protection des données
Création de règles de protection des données
Remarques relatives au masquage
Masquage des données
Termes système
Etiquettes
Exemples de saisie de terme
Affichage ou édition de règles
Statistiques d'utilisation des stratégies
Termes métier
Recherche et affichage de termes métier
Création d'un terme métier
Gestion des termes métier
Importation de termes métier
Classification des données
Classifications
Classes de données
Détails des classes de données prédéfinies
Groupes de classes de données
Traitement des incidents
Limite d'une instance pour 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
Apprentissage en profondeur
Apprentissage automatique
Statut d'IBM Cloud
IBM Cloud Object Storage
Watson OpenScale
Administration
Gestion de Cloud Pak for Data as a Service
Surveillance de l'utilisation des ressources du compte
Gestion des utilisateurs autorisés pour Watson Studio
Configuration de Cloud Object Storage pour la création de projet et de catalogue
Gestion de votre service Watson Knowledge Catalog
Gestion des paramètres de compte
Mise à niveau des forfaits de service
Activation d'Hybrid Subscription Advantage
Arrêt de l'utilisation de Cloud Pak for Data as a Service
Gestion de vos paramètres
Détermination de vos rôles
Gestion de votre compte IBM Cloud
Evénements Activity Tracker
Affectation du rôle d'éditeur IAM
Configuration de Watson Studio Enterprise
Ajout d'un service Amazon EMR
Glossaire
Cloud Pak for Data en tant que service
Nouveautés
Changements et dépréciations des plans de service
2019 - Nouveautés
2018 - Nouveautés
2017 - Nouveautés
Présentation d'IBM Cloud Pak for Data as a Service
Relations entre les services
Comparaison des déploiements Cloud Pak for Data.
Plans d'offre
Matrice de fonctions
Problèmes et limitations connus
Limitations régionales
FAQ
API des services
Sécurité
Maintien de la protection et de la conformité des données
Limitation de l'accès aux sites externes
Sécurisation des connexions aux services avec des points d'extrémité de service
Mentions légales
Accessibilité
Services et intégrations
Services IBM Cloud
Création de services
Watson Studio
Plans d'offre Watson Studio
Watson Knowledge Catalog
Plans d'offre Watson Knowledge Catalog
Watson Machine Learning
Plans d'offre Machine Learning
Moteur d'analyse
Cloudant
Cloud Object Storage
Cognos Dashboard Embedded
Databases for EDB
Databases for MongoDB
Databases for PostgreSQL
DataStage (version bêta)
Db2
Db2 Warehouse
Match 360 avec Watson (Bêta)
Passerelle sécurisée
SQL Query
Streaming Analytics
Visual Recognition
Watson Assistant
Watson Discovery
Watson Natural Language Understanding
Watson Language Translator
Watson Natural Language Classifier
Watson OpenScale
Watson Personality Insights
Watson Speech to Text
Watson Text to Speech
Watson Tone Analyzer
Intégrations à d'autres plateformes cloud
Intégration à AWS
Intégration à Azure
Intégration à Google
Emplacements Satellite
Mise en route
Vidéos
Inscription pour obtenir un compte personnel
Comment rejoindre le compte de votre organisation
Configuration d'un compte pour votre organisation
Rôles et autorisations d'utilisateur
Exemples de bout en bout : Accélérateurs métier
Types et propriétés des actifs
Profils
Aperçus
Activités
Recherche d'actifs
Choix d'un outil
Rôles
Ressources additionnelles
Projets
Création d'un projet
Stockage d'objets
Importation d'un projet
Administration de projets
Gestion des collaborateurs
Rôles d'un collaborateur de projet
Ajout de services associés
Exportation d'un projet
Gestion des actifs dans les projets
Environnements
Environnements de bloc-notes
Environnements Spark
Environnements pour emplacements Satellite
Environnements Data Refinery
Environnements DataStage (aperçu technique)
Environnements RStudio
Environnements GPU
Gestion des environnements
Création d'environnements
Personnalisation des environnements
Exemples de personnalisations
Arrêt des environnements d'exécution actifs
Utilisation de l'environnement d'exécution
Travaux
Ajout d'actifs de catalogue à un projet
Sortie d'un projet
Markdown - Aide-mémoire
Préparation des données
Ajout de données à un projet
Ajout de fichiers très volumineux à un projet
Ajout de connexions à des projets
Contrôle de l'accès aux compartiments COS
Ajout de données à partir d'une connexion
Ajout d'un actif de dossier à partir d'une connexion
Importation de métadonnées
Types de connexion
Connexion Amazon RDS for MySQL
Connexion Amazon RDS for PostgreSQL
Connexion Apache Cassandra
Connexion Box
Connexion Elasticsearch
Connexion HTTP
Connexion IBM Cloud Object Storage
Connexion IBM Cloud Object Storage (infrastructure)
Connexion IBM Cognos Analytics
Connexion IBM Data Virtualization Manager for z/OS
Connexion IBM Db2
Connexion IBM Db2 Event Store
Connexion IBM Planning Analytics
Connexion MariaDB
Connexion Microsoft Azure Blob Storage
Connexion Microsoft Azure Cosmos DB
Connexion Microsoft Azure Data Lake Store
Connexion Microsoft Azure File Storage
Connexion MongoDB
Connexion MySQL
Connexion OData
Connexion Oracle
Connexion PostgreSQL
Connexion Salesforce.com
Connexion SAP OData
Connexion Snowflake
Ajout de connexions de plateforme
Téléchargement d'actifs de données
Raffinage des données
Ajout de données à Data Refinery
Spécification du format des données
Validation des données
Visualisation des données
Gestion des flux Data Refinery
Copie des données de la source vers la cible
Opérations de l'interface graphique
Modèles de code interactifs
Tutoriel : mise en forme de données brutes
Annotation de données
Annotation de données avec Figure Eight
Annotation de données avec DefinedCrowd
Gestion des données de référence (version bêta)
Tutoriel d'initiation
Donner aux utilisateurs l'accès à IBM Match 360 with Watson
Configuration des données de référence
Personnalisation du modèle de données
Ajout de données et mappage de ces données au modèle de données
Mise en correspondance des données pour créer des entités de données de référence
Gestion des travaux IBM Match 360 with Watson
Personnalisation et renforcement de l'algorithme de correspondance
Exploration des données de référence
Définition de l'affichage des enregistrements et des attributs
Exploration des entités et enregistrements de données de référence
Ajout et édition d'enregistrements individuels
Exportation de données de référence
Vue d'ensemble de l'API d'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