原文来历：IT之家
另外还利用 Elyra Notebook Pipelines Visual Editor 和 KubeFlow Pipelines 建设了数据处理惩罚管道。示譬喻下：
以及构建一组初始的示例陈诉和图形。
得到有关发作当前状态的权威数据，
IBM 开源数据和 AI 技能中心（CODAIT）推出了一个新东西包 covid-notebooks，该东西包可辅佐开拓人员和数据科学家答复有关大风行的问题。
IBM 开源数据中心和 AI 中心首席架构师 Frederick Reiss 暗示：「对付正在阐明 COVID-19 的影响并试图按照数据提出可行打算的数据科学家和决定者来说，相关信息可以说是铺天盖地。来自研究陈诉、新闻媒体、社交媒体和康健组织的数据险些绵绵不断，这使得将数据阐明为有用的动作的任务险些不行能完成。开拓人员和数据科学家需要答复他们关于数据来历、东西以及如何从不绝变革的数据中得出有意义的、统计上有效的结论的问题。」
原文地点：https://www.ithome.com/0/495/199.htm
这些管道利用户只需单击一个按钮即可从头运行整个提取、转换、阐明事情流程。「我们资源库中的东西利用权威来历，得出决定者可用于做出及时、要害决定的综合看法。」
covid-notebooks 旨在辅佐完成以下任务：
将数据整理成易于利用 Pandas 和 Scikit-Learn 等东西举办阐明的名目，
IBM 方面暗示，处理惩罚好这些任务，开拓人员和数据科学家就可以解放出来，专注于高级阐明和建模任务，而不消担忧数据名目和数据清理等问题。该存储库利用开拓者友好的 Jupyter notebook 来涵盖每个初始数据阐明步调。
排除最严重的数据质量问题，
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