Cloud Pak for Dataによるデータ可視化 (2020/10/19)

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1. Extra Dojo Cloud Pak for Dataによるデータ可視化 IBM Developer Advocate
2. 質問&ライブ投票参加 はこちら slido.com #dojo1019 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︕ https://app.sli.do/event/qgxp92ci
3. 本⽇のタイムテーブル 14:00-14:10 (10分) Cloud Pack for Data as a serviceでのデータの可視化概要 14:10-14:50 (40分) Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン 14:50-15:10 (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 15:50-15:20 (10分) Cloud Pack for Dataまとめ 15:20-15:30 (10分) Q & A
4. 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。 本⽇使⽤するデータもこちらに⼊っております。 http://ibm.biz/dojo201019m
5. 出席登録 こちらのURLにアクセスして、IBM Cloudにログイン お願いします。 http://ibm.biz/dojo201019 アカウント未登録の⽅も こちらから登録お願いします。
6. 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
7. 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 4. Cloud Pack for Dataまとめ
8. 1. Cloud Pack for Data as a serviceでのデータの可視化概要
9. © 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
10. © 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
11. 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
12. 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
13. 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
14. 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)
15. 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 以下の操作が上記ページと異なっているの で次のページから補足させていただきます。 サービスの作成 プロジェクトの作成 プロジェクトの設定 データのアップロード
16. 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/dojo201019 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
17. 2-1 サービスの作成 「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
18. 2-1 サービスの作成 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
19. 2-1 サービスの作成 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
20. 2-1 サービスの作成 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. 21 2-1 サービスの作成 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン
22. 22 1. ”プロジェクトの作成“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。 2-2 Projectの作成 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン
23. 23 名前に任意のプロジェクト名を⼊れます。 (ここではTutorialで作成しました（違う名前でもOKです）) 「ストレージの定義」が表⽰されてない場合は、 追加をクリックしてストレージサービスを追 加します。 2-2 Projectの作成 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン
24. 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。 2-2 Projectの作成 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン
25. 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。 2-2 Projectの作成 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン 無料(Free)であることを確認して”Create”をクリック
26. 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。 2-2 Projectの作成 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン 新規プロジェクトの画⾯に戻ったら“最新表⽰”をクリック ストレージ名が出たら右下の作成をクリック
27. 27 プロジェクトの画⾯が表⽰されます 2-2 Projectの作成 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン
28. 28 Watson Machine Learningを設定します。 設定をクリック、したにスクロールして関連サービスの右のサービスの追加をクリック、 Watsonを選択 2-3 Projectの設定（Machine Learning) 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン
29. 29 ”New service”をクリック、出てきたメニューでMachine Learningを選択 2-3 Projectの設定 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン
30. 30 ”Create”をクリック 2-3 Projectの設定 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン
31. 31 左側にチェックマークを⼊れて”Associate service” 2-3 Projectの設定 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン 右上のXをクリックしてこの画⾯を閉じて下さい。
32. 32 関連サービスのMachine Learningが追加されているのがわかります。 2-3 Projectの設定 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン
33. 33 Watson Machine Learningと同じ様に関連サービスの右のサービスの追加をクリック、 Dashboardを選択 2-3 Projectの設定(IBM Cognos Dashboard) 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン “New service”をクリック
34. 34 ”IBM Cognos Dashboad Embeded”をクリック、次の画⾯で”Create”をクリック 2-3 Projectの設定(IBM Cognos Dashbord) 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン
35. 35 左側にチェックマークを⼊れて”Associate service” 2-3 Projectの設定 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン 右上のXをクリックしてこの画⾯を閉じて下さい。
36. 36 関連サービスのIBM Cognos Dashboard Embededも追加されているのがわかります。 2-3 Projectの設定 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン
37. 37 2-4 データのアップロード 資産をクリックして下さい。右側のメニューでデータをアップロードできます。 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオン
38. IBM Developer Advocacy 2019 2. Data Refinely, Cognos Dashboard でのデータ可視化ハンズオンitle ページ中程の“背景”から始めることができます。 https://www.ibm.com/developerworks/jp/library/watson-studio-data-visualization-preparation-transformation/index.html
39. 39 資産をクリックして下さい。右側のメニューでデータをアップロードできます。 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
40. 40 ファイルからを選択して、ファイルをアップロードして(freewifi.ipynb)作成をクリック 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 3.6を選択してください
41. 41 準備ができると以下の様な画⾯になります。右下のメニューでファイルをアップロードして 下さい。(freewifiandtokyo.csv) 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 ２列目にカーソ ルを合わせてお いて下さい
42. 42 左側の⼀番上がハイライトされていることを確認して右側のデータの“コードに挿⼊”をク リック、Pandas Dataframeをクリックして下さい。 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
43. 43 コードの修正が２箇所必要です。 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
44. 44 コードを実⾏しましょう。⼀番上にカーソルを持っていき”Run”をクリック 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
45. 45 同じ様に２つ⽬、３つ⽬も実⾏して下さい。 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
46. 46 同じ様に２つ⽬、３つ⽬も実⾏して下さい。 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 Wifiスポットつき地図ができました！
47. 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
48. 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
49. 質問&ライブ投票参加 はこちら slido.com #dojo1019 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︕ https://app.sli.do/event/qgxp92ci