BigQuery ML dla analityków danych: praktyczne uczenie maszynowe z SQL

Analitycy danych często potrzebują mocy predykcyjnej, ale borykają się ze złożonością konfigurowania zewnętrznych potoków uczenia maszynowego i przenoszenia ogromnych zestawów danych. Rozwiązaniem tego problemu jest BigQuery ML, która umożliwia tworzenie i uruchamianie modeli uczenia maszynowego bezpośrednio w miejscu przechowywania danych przy użyciu standardowego języka SQL. Ten kurs tekstowy pomaga przejść od podstawowego zapytania danych do budowania modeli predykcyjnych, umożliwiając generowanie cennych informacji i prognoz bez opuszczania hurtowni danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia uczenia maszynowego opartego na SQL i kluczową terminologię. - Twórz i trenuj nadzorowane modele uczenia maszynowego, w tym regresję i klasyfikację, za pomocą BigQuery SQL. - Oceń wydajność modelu za pomocą wbudowanych wskaźników, aby zapewnić dokładne prognozy. - Generuj prognozy i wykonuj wnioskowanie wsadowe bezpośrednio na zestawach danych analitycznych. - Zarządzaj i monitoruj wdrożone modele w środowisku bazy danych. - Poznaj nowoczesne wzorce integracji, w tym łączenie się z zewnętrznymi modelami podstawowymi do generowania i analizy tekstu. Zaczniesz od podstawowych definicji uczenia maszynowego i podstawowych pojęć, zanim przejdziesz krok po kroku przez praktyczne przykłady SQL. Materiały pisemne prowadzą przez wybór odpowiedniego modelu, pisanie zapytań treningowych, interpretowanie wyników oceny i generowanie prognoz. Ten kurs jest przeznaczony dla analityków danych, administratorów baz danych i użytkowników SQL, którzy chcą dodać analitykę predykcyjną do swojego zestawu umiejętności. Nie jest wymagane wcześniejsze uczenie maszynowe ani doświadczenie w Pythonie. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc predykcyjną zapytań SQL.