データ発見のための Watson Analytics の使い方

現代の組織は膨大な量のデータを生成するが、意味のあるパターンを見つけるのにはしばしば複雑なプログラミング技術が必要となる。Watson Analyticsは、自然言語と自動化された洞察を用いてデータとインタラクションを行うことで、このギャップを埋める。 テキストベースのこのコースでは、完全な初心者からワトソン・アナリティクスを自信を持って使うまでの手順を説明します。データセットのアップロード、分析のための精密化、隠れたトレンドと予測関係を明らかにするための認知ツールの活用を学びます。 学ぶことは 認知的データ分析の基本的な概念とＷａｔｓｏｎ　Ａｎａｌｙｔｉｃｓの用語を理解する。 ローカルファイルとクラウドベースのストレージソースからのデータのインポートと精密化 自然言語を用いてデータセットをクエリし，即座に関連する可視化を生成する 重要なビジネストレンドを特定するために，予測的なドライバと意思決定木を分析する。 対話型ダッシュボードを設計し，データ駆動の洞察を提示し，共有する。 分析の際に 最新のデータ管理と プライバシーのベストプラクティスを適用する まず，認知分析とデータ準備の基本的な概念を説明し，次に，自動探索，予測モデル化，ダッシュボード作成などのシナリオを説明する。 これはデータサイエンスやプログラミングの経験がない初心者向けに設計されたもので，すべての概念を基礎から明確に説明しています。 データを調べ、より賢い意思決定を今すぐ始めましょう。