IBM Developer Learning Paths 日本語サイトのご紹介

IBM Cloud Paks Advent Calendar 2021 　15日目です！

今回はCloud Paksを使って開発を行うための情報提供についてお伝えします！

# IBM Developer
皆さん、[IBM Developer (https://developer.ibm.com)](https://developer.ibm.com)というサイトをご存知でしょうか?
IBMから開発者の皆様に、「サンプルコード」「記事」「チュートリアル」などの形式で役立つ技術情報をお届けするサイトです。
こちらは日々更新されていますので、ぜひご参照いただきたいところですが…
![2021-12-07 14.08.13 developer.ibm.com c28723836316.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/224464/ef8b3fd3-5322-90fa-7227-a49ed46be1a5.png)

残念ながら、このサイトはすべて**英語**での情報提供となっています。
(以前は日本語サイトがあったのですが、現在は公開されていません)

…「英語を翻訳」してから技術情報を手に入れるの、面倒ですよね。
すんなり技術情報だけ欲しい。

# 日本語サイト作りました
というわけで、有志で日本語サイトを作りました！
と言っても　IBM Developerのコンテンツは1000を軽く超える量があるので、全ては無理です。
そこで、技術情報を体系的に学ぶためのコンテンツ群、「Learning Paths」を日本語化することにしました。

https://ibm.github.io/japan-technology/

(公式サイトに載せるのはハードルがあるので、GitHub Pagesを使って共有しています。)

この記事を公開する時点(2021年12月)では、2021年11月中旬のデータを元に翻訳を行っています。
文章精査はこれから、動作は未確認となります。ご了承ください。

:::note warn
Learning PathにはIBM Cloudですぐに実施可能な内容を含んでいますが、無料枠・ライトアカウントの枠内のみで実施することは想定していません。
ご利用の際は、利用料金についてはご留意の上、ご実施ください。
:::

現在、以下のタイトルを日本語化しています。

1. AutoAIを探索する
1. Cloud Native Toolkitでのイメージビルド
1. Cloud Pak for Data Learning Path
1. DataOps基礎
1. Data Quality AI Toolkitについて
1. IBM Event Streams バッジ
1. IBM MQ バッジ
1. IBM mono2microの導入
1. IoT開発を始めよう
1. IoT開発の次の一歩
1. Kafkaアプリケーションの開発
1. Kubernetes Learning Path
1. KubernetesをOpenShiftに移行する
1. Netezzaパフォーマンスサーバを使った学習の開始
1. OpenShiftのSecure Context Constraints(SCC)
1. pythonを使ったデータ解析
1. Red Hat OpenShiftでマルチテナンシーを実現する
1. Streamsを始めよう
1. Watson Discoveryを始めよう
1. Watson Assistantを始めよう
1. Watson Machine Learning Acceleratorを始めよう
1. Watson Studioを始めよう
1. アプリケーション・モダナイゼーションを始めよう
1. 異常検知APIを始めよう
1. エッジAI SDKを始めよう
1. 開発者のための機械学習 Learning Path
1. 教師付き深層学習
1. クラウドを始めよう
1. コンテナを始めよう
1. サーバーレスを始めよう
1. 人工知能を始めよう
1. 深層学習を始めよう
1. データサイエンスを始めよう
1. ブロックチェーンを始めよう

このうち、Cloud Pak Advent Calendarという趣旨を踏まえ、2つほど簡単にご紹介させていただきます。

## Cloud Pak for Data Learning Path
https://ibm.github.io/japan-technology/Code-Learning-Paths/cloud-pak-for-data-learning-path/

このLearning Pathでは Cloud Pak for Data が持つ以下の主要機能について学ぶことができます。

* IBM Cloud Pak for Data とは何か、それがどのように役立つかを理解する
* Data Virtualization(注：訳では「データ仮想化」となってしまっています)について理解する
* Data Refinery を使用してデータを視覚化する
* Watson Knowledge Catalog を使用してデータを検索、準備、および理解する
* Watson Machine Learning でデータ分析、モデル構築、デプロイメントを行う
* AutoAI によるモデル構築の自動化
* IBM SPSS Modeler で予測型機械学習モデルを迅速に構築する
* Watson OpenScale でモデルを監視する

IBM Cloudの Cloud Pak for Data as a Service であれば、Cloud Pak for Data を試すことができます。
以下の記事を参考に環境をご用意いただき、ぜひこのLearning Pathを実施してみてください。

https://qiita.com/Shumpei_Kubo/items/c228b70bd33a8fce9c8f

## アノマリーディテクションを始めよう
https://ibm.github.io/japan-technology/Code-Learning-Paths/get-started-anomaly-detection-api/

アノマリーディテクションとは、「異常検知」です。
データセットの正常な動作データから、下記のような特異点、イベント、観測値を識別する機能です。

![fig1](https://ibm.github.io/japan-technology/Code-Learning-Paths/get-started-anomaly-detection-api/what-is-anomaly-detection/images/figure1.png)
図. 特異点
![fig3](https://ibm.github.io/japan-technology/Code-Learning-Paths/get-started-anomaly-detection-api/what-is-anomaly-detection/images/figure3.png)
図. コンテキスト異常

こちらは「Anomaly Detection API」として、IBM Researchの早期アクセス製品の一部として公開されています。
ぜひ一度ご覧ください。

なお、異常検知機能は Cloud Paks for Watson AI Ops に実装されています。


# 皆さん、ぜひご利用ください！
このコンテンツはIBM社員、IBMビジネスパートナー、IBM製品をお使いのお客様だけでなく、
IBM製品をご利用ではない方にも広く使っていただければと考えております。

また、日本語化は有志で実施していますので、なかなか間違いに気づかない/修正できないことがあります。
もし皆さんで気になる箇所がありましたら、気軽に[issue](https://github.com/IBM/japan-technology/issues)もしくは[pullreq](https://github.com/IBM/japan-technology/pulls)をお願いします！
もしくは、「私も文章確認・修正したい」「動作確認したい」という方がいらっしゃいましたら、ぜひ @tty-kwn までお気軽にご連絡いただければ幸いです！

# コードパターンもあるよ
実は、同GitHubに**IBM Developer**の**Code Patterns(コードパターン)**を日本語化したコンテンツが眠っています。

https://github.com/IBM/japan-technology/tree/main/Code-Patterns

圧巻の量なので、ぜひ検索してご利用ください！
ただし少し情報が古いものがあるので、オリジナルの英語サイトと差があまり無いかご確認ください。