搜索

第 6 章 数据科学工作者教程

download PDF

为了帮助您快速开始工作,您可以访问 Red Hat OpenShift Data Science 及其支持的应用程序的学习资源。这些资源可在 Red Hat OpenShift Data Science 用户界面的 Resources 选项卡中找到。

表 6.1. 教程
资源名称描述

使用 Numba 在 Python 中加速科学工作负载

观看有关如何使您的 Python 代码运行更快的视频。

在 Python 中构建交互式视觉化和仪表板

跨越多个笔记本浏览各种数据,了解如何部署完整仪表板和应用程序。

使用 scikit-learn 构建机器学习模型

了解如何利用 scikit-learn(高级学习、非监管学习和分类问题)构建机器学习模型。

构建二进制分类模型

培训模式以预测客户是否有可能订阅银行促销。

为数据视觉化选择 Python 工具

使用 PyViz.org 网站以帮助您决定最适合您的开源 Python 数据视觉化工具。

探索用于数据科学的 Anaconda

了解 Anaconda,这是 Python 和 R 编程语言的免费开源分发。

Pachyderm 概念入门

通过创建在几个镜像上执行边缘检测的管道,了解 Pachyderm 的主要概念。

带有 Numba 的 Python 中的 GPU 计算

了解如何使用 Numba 创建 GPU 加速功能。

运行 Python 笔记本在 IBM Watson OpenScale 中生成结果

运行 Python 笔记本电脑来创建、培训和部署机器学习模型。

运行 AutoAI 试验来构建模型

观看关于为营销活动构建二进制分类模型的视频。

在 Pachyderm 中培训回归模型

了解如何使用 Pachyderm 集群创建用于试验、分析数据并设置回归集群的示例数据存储库。

使用 Dask 进行并行数据分析

使用 Dask(一种可扩展现有 Python 生态系统的并行计算库)并行分析本地的中型数据集。

在 Watson Studio 中使用 Jupyter 笔记本

观看关于在 Watson Studio 中使用 Jupyter 笔记本的视频。

使用 Pandas 在 Python 中进行数据分析

了解如何使用 pandas(一个 Python 编程语言的数据分析库)。

表 6.2. 快速入门指南
资源名称描述

创建 Jupyter 笔记本

在 JupyterLab 中创建 Jupyter 笔记本。

使用 NVIDIA GPU 附加组件创建机器学习模型

在 Jupyter 上创建机器学习模型,它使用您已提供的 GPU。

创建启用 Anaconda 的 Jupyterbook

创建一个启用 Anaconda 的 Jupyter 笔记本并访问为安全性和兼容性而策展的 Anaconda 软件包。

使用 Watson Studio 部署模型

在 Watson Studio 中导入笔记本,并使用 AutoAI 构建和部署模型。

使用 Flask 和 OpenShift 部署示例 Python 应用程序

在 Jupyterbook 和 Flask 应用程序中部署您的数据科学模型,以用作开发沙盒。

导入 Pachyderm Beginner 教程说明书

加载 Pachyderm 的初学教程教程,并了解 Pachyderm 的主概念,如数据存储库、管道以及使用单元格中的 pachctl CLI。

安装和验证 NVIDIA GPU 附加组件

了解如何安装并验证 Jupyter 检测到可用的 GPU 可用。

打开金丝雀部署启动和更新 SK 学习模型

打开 SK 学习模型并使用 Canary 部署实践进行更新。

使用 Starburst Galaxy 查询数据

学习如何使用 Starburst Galaxy 从 Jupyter 笔记本查询数据。

使用 Red Hat OpenShift API Management 保护部署模型

使用 Red Hat OpenShift API Management 保护模型服务 API。

使用 Intel® oneAPI AI Analytics Toolkit(AI Kit) 记书本

使用 Intel® oneAPI AI 分析工具包运行数据科学说明书示例。

使用 OpenVINO 工具包

使用 OpenVINO 模型优化器提供 ONNX 计算机愿景模型并使用笔记本中推断的结果。

表 6.3. How to 指南
资源名称描述

如何在笔记本运行时环境选项之间进行选择

探索用于配置笔记本运行时环境的可用选项。

如何清理、形成和视觉化数据

了解如何使用 IBM Watson Studio 数据优化清理和形成表格数据。

如何创建连接以访问数据

了解如何在平台中创建与各种数据源的连接。

如何创建部署空间

了解如何为机器学习创建部署空间。

如何在 Watson Studio 中创建笔记本

了解如何在 Watson Studio 中创建基本的 Jupyter 笔记本。

如何在 Watson Studio 中创建项目

了解如何在 Watson Studio 中创建分析项目。

如何创建与 Git 集成的项目

了解如何将 Git 存储库的资产添加到项目中。

如何在笔记本中安装 Python 软件包

了解如何在笔记本服务器中安装其他 Python 软件包。

如何将数据加载到 Jupyter 笔记本

了解如何通过加载数据将数据源整合到 Jupyter 笔记本中。

如何使用 OpenVINO Model Server 提供模型

了解如何使用 OpenVINO 自定义资源使用 OpenVINO 型号服务器部署优化模型。

如何设置 Watson OpenScale

了解如何通过 OpenScale 跟踪和衡量来自模型的成果。

如何更新笔记本服务器设置

了解如何在笔记本服务器上更新设置或笔记本镜像。

如何使用 Amazon S3 存储桶中的数据

了解如何使用环境变量在 S3 存储中连接数据。

如何在笔记本服务器上查看已安装的软件包

了解如何查看在运行的笔记本服务器上安装了哪些软件包。

6.1. 访问教程

您可以访问 Red Hat OpenShift Data Science 及其支持的应用程序的学习资源。

先决条件

  • 确保您已登陆到 Red Hat OpenShift Data Science。
  • 已登陆到 OpenShift Dedicated Web 控制台。

步骤

  1. 在 Red Hat OpenShift Data Science 主页上,单击 Resources

    Resources 页面将打开。

  2. 点相关卡上的 Access tutorial

验证

  • 您可以访问 Red Hat OpenShift Data Science 及其支持的应用程序的学习资源。

其他资源

Red Hat logoGithubRedditYoutubeTwitter

学习

尝试、购买和销售

社区

关于红帽文档

通过我们的产品和服务,以及可以信赖的内容,帮助红帽用户创新并实现他们的目标。

让开源更具包容性

红帽致力于替换我们的代码、文档和 Web 属性中存在问题的语言。欲了解更多详情,请参阅红帽博客.

關於紅帽

我们提供强化的解决方案,使企业能够更轻松地跨平台和环境(从核心数据中心到网络边缘)工作。

© 2024 Red Hat, Inc.