重要说明：

IBM Cloud Pak® for Data 4.6 版本将于 2025 年 7 月 31 日结束支持（EOS）。 欲了解更多信息，请参阅 IBM Cloud Pak for Data 版本 4.X 的停止服务公告。

在 IBM Cloud Pak for Data 4.6 版本支持结束之前，升级到 IBM Software Hub 5.1 版本。 更多信息，请参阅 IBM Software Hub 版本 5.1 文档中的升级 IBM Software Hub。

快速入门教程

获取快速入门教程，以了解如何在 Cloud Pak for Data as a Service中执行特定任务，例如优化数据或构建模型。 这些教程帮助您快速了解如何执行特定任务或一组相关任务。 学习 数据光纤网教程 ，以试用数据光纤网用例，例如 AI 治理或数据集成。

快速入门教程按任务分类:

每个教程都需要一个或多个服务实例。 某些服务包含在多个教程中。 教程按任务分组。 您可以从任何任务开始。 其中每个教程都提供了工具的描述，视频，指示信息和其他学习资源。

每个教程的标记都描述了专业知识级别 (， 或 ) 以及所需的编码量 (， 或 )。

完成这些教程后，请参阅 其他学习资源 部分以继续学习。

准备数据

要开始准备、变换和集成数据，请了解整个工作流程，选择教程，并查看其他学习资源，以在 Cloud Pak for Data 即服务中工作。

数据准备工作流程涉及以下以下基本步骤：

  1. 创建项目。
  2. 如果需要，请创建可提供要使用工具的服务实例，并将其与项目相关联。
  3. 将数据添加到项目。 您可以从本地系统添加数据文件，从连接到的远程数据源添加数据，或者从目录添加数据。
  4. 选择用于分析数据的工具。 每个教程都描述了一个工具。
  5. 运行或调度用于准备数据的作业。

准备数据的教程

在这些教程中，每一个都提供了工具描述、视频、指示信息和其他学习资源：

教程 描述 教程的专业知识
使用 Data Refinery优化和可视化数据 使用图形流编辑器来准备和可视化表格数据。 选择操作以处理数据。

分析和可视化数据

要开始分析和可视化数据，请了解整个工作流程，选择教程，并查看其他学习资源以在 Cloud Pak for Data中工作。

分析和可视化数据工作流程涉及以下以下基本步骤：

  1. 创建项目。

  2. 将数据添加到项目。 您可以从本地系统添加数据文件，从连接到的远程数据源添加数据，或者从目录添加数据。

  3. 选择用于分析数据的工具。 每个教程都描述了一个工具。

分析和可视化数据的教程

在这些教程中，每一个都提供了工具描述、视频、指示信息和其他学习资源：

教程 描述 教程的专业知识
使用仪表板来呈现案例 在图形构建器上创建仪表板。 将元素放在画布上并选择选项。
分析 Jupyter Notebook 中的数据 装入数据，运行和共享 Notebook。 了解生成的 Python 代码。
使用 Data Refinery优化和可视化数据 使用图形流编辑器来准备和可视化表格数据。 选择操作以处理数据。

构建，部署和信任模型

要开始构建，部署和信任模型，请了解整个工作流程，选择教程，并查看其他学习资源以在 Cloud Pak for Data中使用 Watson Studio 。

模型工作流程涉及三个主要步骤：构建模型资产、部署模型以及在模型中建立信任。

模型工作流程概述

有关构建，部署和信任模型的教程

每个教程都提供了工具的描述，视频，指示信息和其他学习资源:

教程 描述 教程的专业知识
使用 AutoAI构建和部署机器学习模型 使用 AutoAI 工具自动构建模型候选项。 无需编码即可构建，部署和测试模型。
在 Notebook 中构建和部署机器学习模型 通过更新和运行使用 Python 代码和 Watson Machine Learning API 的 Notebook 来构建模型。 构建，部署和测试使用 Python 代码的 scikit-learn 模型。
使用 SPSS Modeler构建和部署机器学习模型 构建使用 SPSS Modeler 工具的 C5.0 模型。 将数据和操作节点放在画布上并选择属性。
构建和部署 Decision Optimization 模型 使用 Modeling Assistant.NET Framework 自动构建情景。 求解和探索方案，然后部署和测试模型而不进行编码。

整理和管理数据

要开始整理和管理数据，请了解整体工作流程，选择教程，并查看其他学习资源以在 Cloud Pak for Data中工作。

管理数据工作流程涉及以下基本步骤：

  1. 对于数据保护规则，指定如何识别要屏蔽的数据类型和屏蔽方法。 这样会立即强制执行规则。
  2. 对于所有其他类型的监管工件：
    1. 在类别中创建监管工件草稿。
    2. 发布监管工件。

用于组织和管理数据的教程

在数据监管用例中选择 数据光纤网教程 。

其他学习资源

文档

常规

准备数据

分析和可视化数据

构建，部署和信任模型

整理和管理数据

视频

训练