BigQuery를 활용한 머신러닝 SQL

머신러닝 모델을 구축하고 싶지만 새로운 프로그래밍 언어를 배우고 싶지 않으신가요? SQL을 알고 있다면 이미 데이터 웨어하우스에서 강력한 예측 모델을 직접 구축할 수 있는 열쇠를 가지고 있습니다. 이 과정에서는 기존 SQL 전문 지식을 활용하여 BigQuery 내에서 전적으로 다양한 머신러닝 모델을 훈련, 평가 및 배포하는 방법을 보여줍니다. 간단한 데이터 쿼리를 넘어 익숙한 SQL 구문만을 사용하여 정교한 예측, 분류 및 클러스터링 모델을 만들게 됩니다. 학습 내용: - 핵심 머신러닝 개념과 BigQuery ML이 모델 개발 워크플로우를 어떻게 간소화하는지 이해합니다. - SQL을 사용하여 수치 값과 범주형 결과를 예측하는 회귀 및 분류 모델을 구축합니다. - 데이터에서 숨겨진 패턴과 구조를 발견하기 위해 클러스터링 및 차원 축소 기법을 적용합니다. - 미래 추세 및 비즈니스 지표를 예측하는 시계열 예측 모델을 만듭니다. - 모델 성능을 평가하고, 하이퍼파라미터를 조정하며, 더 나은 의사 결정을 위해 모델 예측을 해석하는 방법을 배웁니다. - 모델 정확도를 향상시키기 위해 SQL 쿼리 내에서 직접 특성 공학 및 전처리를 연습합니다. 이 과정은 머신러닝의 기초와 BigQuery ML 환경부터 시작합니다. 그런 다음 다양한 모델 유형에 대한 텍스트 기반 연습을 통해 실용적인 데이터 세트와 비즈니스 문제에 적용하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정은 머신러닝 초보자를 위해 설계되었습니다. SQL에 익숙한 데이터 분석가, 데이터베이스 개발자 또는 BI 전문가라면 시작하는 데 필요한 모든 것을 갖추고 있습니다. 사전 머신러닝 또는 Python 프로그래밍 경험은 필요하지 않습니다. 지금 바로 SQL로 첫 머신러닝 모델을 구축해 보세요.