BigQuery ML für Datenanalysten: Praktisches Machine Learning mit SQL

Datenanalysten benötigen häufig Vorhersagefunktionen, haben aber Schwierigkeiten mit der Komplexität der Einrichtung externer Machine-Learning-Pipelines und der Übertragung großer Datensätze. BigQuery ML löst dieses Problem, indem Sie maschinelle Lernmodelle direkt an der Stelle erstellen und ausführen können, an der sich Ihre Daten befinden. Dieser textbasierte Kurs unterstützt Sie beim Übergang von der grundlegenden Datenabfrage zum Erstellen von Vorhersagemodellen, sodass Sie wertvolle Einblicke und Prognosen generieren können, ohne Ihr Data Warehouse zu verlassen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des SQL-basierten maschinellen Lernens und der Schlüsselterminologie. - Erstellen und trainieren Sie betreute Machine-Learning-Modelle, einschließlich Regression und Klassifizierung, mit BigQuery SQL. - Bewerten Sie die Modellleistung mit integrierten Metriken, um genaue Vorhersagen zu gewährleisten. - Erstellen Sie Vorhersagen und führen Sie Batch-Inferenzen direkt auf Ihren analytischen Datensätzen durch. - Verwalten und überwachen Sie Ihre bereitgestellten Modelle in der Datenbankumgebung. - Erkunden Sie moderne Integrationsmuster, einschließlich der Verbindung zu externen Grundlagenmodellen für die Textgenerierung und -analyse. Sie beginnen mit grundlegenden Machine Learning-Definitionen und grundlegendem Konzept, bevor Sie sich Schritt für Schritt durch praktische SQL-Beispiele bewegen. Das schriftliche Material führt Sie durch die Auswahl des richtigen Modells, das Schreiben von Trainingsabfragen, das Interpretieren von Auswertungsergebnissen und das Erstellen von Vorhersagen. Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, Datenbankadministratoren und SQL-Benutzer, die ihre Fähigkeiten um prädiktive Analysen erweitern möchten. Es sind keine Vorkenntnisse in Machine Learning oder Python erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Vorhersagekraft Ihrer SQL-Abfragen zu erschließen.