IBM
교육개요
Cloud Pak for Data에 대한 포괄적인 스토리와 서비스 및 통합을 통해 기능을 확장할 수 있는 방법을 알려줍니다. 일부 서비스를 살펴보고 조직 전체에서 효과적인 공동 작업을 가능하게 하는 방법을 알아봅니다. 이 과정에서는 Watson Knowledge Catalog, Watson Query 및 Watson Studio(Data Refinery 및 AutoAI 포함)를 사용합니다. 또한 플랫폼에서 사용할 수 있는 일부 외부 데이터 집합 및 산업 가속기를 살펴봅니다.
교육목표
- Cloud Pak for Data 구현 스택 설명
- ModelOps 프로세스를 구현하는 Cloud Pak for Data 워크플로우 요약
- 일반적인 Data Fabric 솔루션을 반영하는 간단한 예측 모델 구성
- 신뢰할 수 있는 AI를 촉진하는 외부 데이터 세트와 업계 액셀러레이터를 검토
- 데이터 중심 조직의 목표에 맞는 서비스 선택
수강대상
솔루션 아키텍트, 컨설턴트, 데이터 전문가, 프로그램 관리자 및 IBM Cloud Pak for Data가 ModelOps 프로세스를 지원하는 방법을 살펴보고자 하는 모든 사람
선수과목
- Cloud Pak for Data의 목적과 비즈니스에 제공하는 가치 설명
- Cloud Pak for Data의 아키텍처 설명
- Cloud Pak for Data와 Red Hat OpenShift Container Platform 간 차별화
- AI Ladder 및 관련 역할 및 서비스 정의
강의내용
- Cloud Pak for Data 환경 살펴보기
- 데이터 분석을 위한 프로젝트 만들기
- 데이터 수집
- 데이터 관리
- 데이터 준비
- 데이터 분석
- 모델 모니터링
- 다른 시나리오 고려
- 검토 및 평가