BigQuery ML для аналитиков: практическое машинное обучение с SQL

Аналитики данных часто нуждаются в возможностях прогнозирования, но сталкиваются со сложностями при настройке внешних конвейеров машинного обучения и перемещении огромных наборов данных. BigQuery ML решает эту проблему, позволяя создавать и запускать модели машинного обучения непосредственно на базе данных с использованием стандартного SQL. Этот текстовый курс поможет вам перейти от базовых запросов данных к созданию предсказуемых моделей, что позволит вам генерировать ценные данные и прогнозы, не выходя из хранилища данных. Что вы узнаете: - Понять основные понятия машинного обучения на основе SQL и ключевую терминологию. - Создание и обучение управляемых моделей машинного обучения, включая регрессию и классификацию, с использованием BigQuery SQL. - Оценка производительности модели с использованием встроенных метрик для обеспечения точных прогнозов. - Создание прогнозов и выполнение пакетных выводов непосредственно на ваших аналитических наборах данных. - Управление и мониторинг развернутых моделей в среде базы данных. - Изучить современные модели интеграции, включая подключение к внешним моделям фундамента для генерации и анализа текста. Вы начнете с основных определений и концепций машинного обучения, а затем пройдете пошаговый курс практических примеров SQL. Письменные материалы помогут вам выбрать правильную модель, составить тренировочные запросы, интерпретировать результаты оценки и создавать прогнозы. Этот курс предназначен для аналитиков данных, администраторов баз данных и пользователей SQL, которые хотят добавить предсказуемый анализ к своему набору навыков. Не требуется предварительного опыта работы с машинным обучением или Python. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть предсказательную силу ваших SQL-запросов.