Extra Dojo Cloud Pak for Dataによるデータ可視化 IBM Developer Advocate

質問&ライブ投票参加 はこちら slido.com #dojo0928 質問タブで質問⼊⼒ ⾃分も知りたい質問には 「いいね」をプッシュ! スマホまたはPCでアクセスして ぜひ参加お願いします︕ 8/3 Watson Discoveryを使ったAI検索体験 https://app.sli.do/event/f9dknkrg

本⽇のタイムテーブル 14:00-14:05 (5分) Cloud Pack for Data as a serviceでのデータの可視化概要 14:05-14:30 (25分) Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン 14:30-14:50 (20分) Python地図による地図情報を含むデータ可視化ハンズオン 14:50-15:00 (10分) Cloud Pack for Dataまとめ

本⽇の資料 本⽇の資料はこちらからPCにダウンロードお願いし ます。URLをクリックしたり、コマンドをコピペしたりでき ますので、サイトでみるのではなく、ダウンロードをお勧めし ます。(connpassの資料にもリンクあり) http://ibm.biz/dojo20200928

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学習の⽬的とゴール ⽬的 IBM Cloud Pak for Dataによるデータの可視化について理解 する ゴール Refinery, Dfashboard, Jupyter Notebookに実際にデータを ⼊れ、可視化を体験する このコースを学ぶ⽅の想定スキル IBM Cloudを使ってデータの可視化について初めて使う⽅

説明順序 1. Cloud Pack for Data as a serviceでのデータの可視化概要 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン 3. Python地図による地図情報を含むデータ可視化ハンズオン(別資料) CloudPakForData地図情報.pptx 4. Cloud Pack for Dataまとめ(別資料) CP4DAsSVC.pptx

1. Cloud Pack for Data as a serviceでのデータの可視化概要

© 2020 IBM Corporation 9 シンプルな IT と管理 • 従業員が必要とするすべての データと AI 機能を、ガバナン スの効いた単⼀の統合 プラットフォームで提供します。 • フルマネージド環境で、お客様 の運⽤管理作業を簡素化します。 • 各サービスのサブスクリプショ ンをシンプルに1つにまとめル 事が可能です。 スピードと俊敏性の 向上 • お客様のニーズに合わせて拡 ⼤・縮⼩可能な as a Service モデルで、初期投資を最⼩限 に抑え、価値を早期に実現で きます。 信頼とコンプライアンス • IBM は、お客様が必要とする⾼い 可⽤性とセキュリティーを備えた プラットフォームを提供するため の、クラウドおよびデータと AI の分野に関する豊富な経験と専⾨ 知識を有しています。 IBM Cloud Pak for Data as a Service オールインワンの データとAI プラットフォームを as a Service として提供

© 2020 IBM Corporation 10 Cloud Pak for Data as a Service で実現する AIライフサイクルの⾃動化 Monitor & Retrain Self-service Data Access Train models Refine Data Continuous Delivery of Data & AI Prepare Data Deploy models Build models Operate & Govern models Operationalize models 上記の課題に対し、 Cloud Pak for Data as a Service Starter は以下を提供します︓ • 密に統合されたサービス • AIを構築するAI • 説明可能性とバイアスの軽減 • MLOps機能 • セルフサービスのデータ活⽤機能 AIへの取り組みの成功を阻む企業の課題︓ • データサイエンススキル⼈材の不⾜ • ROIが低い • リスク管理とコンプライアンスの維持が⼤変 • 使えるデータを分析者が⾒つけられる仕組みがない Services • Watson Studio • Watson Machine Learning • Watson Knowledge Catalog • Watson OpenScale

Watson Studio 概念図 エンタープライズ・カタログ (メタデータや分析資産を共有し、だれもが使える状態に) データソース 構造化 パブリック オンプレミス プライベート データ加⼯/品質確認 (プレパレーション) AI/マシン ラーニング データ可視化 ダッシュボード データへのアクセス データ蓄積 整える 分析活⽤する つなぐ データ サインティスト ビジネスプロセス スコアリング 結果 提供者の視点 利⽤者の視点 Watson Studio チームで協働する データ分析

Watson Studioの特徴 –分析の全プロセスで⼀貫して使えるツール - データソース カタログ 抽出 加⼯・結合 テーブル作成 (BIモデル 作成) データ 可視化 機械学習 モデル作成 特徴点 抽出 Tool A Tool B Tool C Watson Studio ガバナンス 再利⽤ 基盤担当 データ エンジニア データサイエンティスト アプリ開発者 データ ガバナンス担当 つなぐ 整える 分析活⽤する チームで協働する

様々な分析ツールを選択可能 従来のデータ分析の世界では、分析者により利⽤するツールが異なり、チームメンバー間でのコラボ レーションが難しいという課題がありました。 Watson Studioでは、データ分析で標準的なツールを⼀通り備えており、どの分析者も⾃分にとって 慣れた環境をクラウド上に持つことで分析を⾏えます。 SPSS Modeler Jupyter Notebook +Python R Studio

Watson Studio 機能 • カタログ機能: Connection登録 • カタログ機能: テーブル登録 • カタログ機能: ⽂書 • Refinery: データ分析 • Refinery: データ整形 • Cognos Service: BI Tool • 機械学習⽤GUIツール (AutoAI) • SPSS modeler機能 • R Studio機能 • Jupyter Notebook機能 • 深層学習⽤GUIツール (Neural Network Designer) • 深層学習⽤GUIツール (Experiment Builder) • 深層学習⽤の実験環境(HPO)の提供 • Decision Optimizer • Machine Learning: モデル管理機能 • Machine Learning: Webサービス化 • Machine Learning: モデルの再評価、再学 習、再配置 • Visual Recognition Model作成ツール • Natural Language Classifier model作成 ツール • NeuNetS(学習データ(イメージ)に応じて最 適な深層学習モデルを⽣成)

IBM Developer Advocacy 2019 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオンitle AIのモデルを作成するうえで最初にデータの品質に取り組む必要があります。それは、データの品質はそのデータを理解する上で非常 に重要だからです。 この演習の目的は、データを視覚化して理解する際、そしてデータをクレンジングおよび変換して高品質の予測モデルを作成する際に 利用できる、IBM Watson Studio 内の機能を理解することです。 https://www.ibm.com/developerworks/jp/library/watson-studio-data-visualization-preparation-transformation/index.html

16 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン • IBM Cloud ログイン アカウントをすでにお持ちの⽅は、 IBMidを⼊⼒してこちらからログインしてください https://ibm.biz/Bdqh35 にアクセスしてログインします。 • IBM Cloud ライトアカウント作成 アカウントをお持ちでない⽅は、 ご登録をお願いします

2-1. 「カタログ」をクリック 17 17 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン

２-2 左側のメニューから「サービス」→カテゴリ「AI」 をクリックし、Watson Studio をク リック 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン

2-3. リージョンの選択は「ダラス」を選択。プランは「ライト」を確認し て、右側の「作成」をクリック 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン

2-4. 以下の画⾯が表⽰されたら作成完了です! 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン

21 3. Get Startedを選択して起動 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン

22 1. Create a projectをクリックします。 2. [空のプロジェクトを作成]をクリックします。 4. Projectの作成 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン

23 3. 名前に任意のプロジェクト名を⼊れます。 (Tutorialでなるべく作成してください（違う名前でもOKです）) 4. 「ストレージの定義」が表⽰されてない場合は、 下にスクロールして、「ストレージの定 義」を表⽰させます(ブラウザー表⽰が横⻑の場合は右側に表⽰されています)。 4. プロジェクトの作成 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン

5A. Object Storage未作成の場合: 5A-1. ストレージの定義 の①ストレージ・サービスの選択から「追加」 をクリックします。 4.プロジェクトの作成 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン

25 5A-2. Cloud Object Storageの画⾯が表⽰されるので下にスクロールします。 5A-3. Liteが選択されていることを確認して[Create]をクリックします。 5A-4. Confirm Creationのダイアログはそのまま[Confirm]をクリックします。 下にスクロール 4.プロジェクトの作成 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン

26 5A-5 新規プロジェクトの画⾯になるので、ストレージの定義 の②最新表 ⽰をクリックします。 5A-6 ストレージが表⽰された後、[作成]をクリックします。 4.プロジェクトの作成 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン

27 6. プロジェクトの画⾯が表⽰されます 4.プロジェクトの作成 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン

IBM Developer Advocacy 2019 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオンitle AIのモデルを作成するうえで最初にデータの品質に取り組む必要があります。それは、データの品質はそのデータを理解する上で非常 に重要だからです。 この演習の目的は、データを視覚化して理解する際、そしてデータをクレンジングおよび変換して高品質の予測モデルを作成する際に 利用できる、IBM Watson Studio 内の機能を理解することです。 https://www.ibm.com/developerworks/jp/library/watson-studio-data-visualization-preparation-transformation/index.html

3. まとめ

IBM Code Patterns https://ibm.biz/ibmcodejp 解説 + デモ動画 + ソースコードが揃ったアプリ開発パターン集

開発者向けサイト IBM Developer https://ibm.biz/IBMDevJP 最新情報やスキルアップに役⽴つ6,000を超える技術記事を提供

質問&ライブ投票参加 はこちら slido.com #dojo0928 質問タブで質問⼊⼒ ⾃分も知りたい質問には 「いいね」をプッシュ! スマホまたはPCでアクセスして ぜひ参加お願いします︕ 8/3 Watson Discoveryを使ったAI検索体験 https://app.sli.do/event/f9dknkrg

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