Machine Learning e Inferencia en BigQuery usando SQL

Los analistas de datos a menudo enfrentan obstáculos al mover datos fuera de las bases de datos para construir y ejecutar modelos de machine learning. BigQuery Machine Learning (BQML) lo resuelve permitiéndote entrenar y ejecutar modelos predictivos directamente donde residen tus datos, usando SQL estándar. Este curso te ayuda a transicionar de un analista de datos tradicional a un analista predictivo. Aprenderás a escribir consultas SQL que construyan, evalúen y desplieguen modelos de machine learning para clasificación, regresión y pronóstico, así como a integrar inferencias de modelos modernos de IA generativa. Lo que aprenderás: 1. Comprender los conceptos fundamentales de machine learning y el vocabulario central de modelado predictivo. 2. Crear y entrenar modelos de aprendizaje supervisado directamente en BigQuery usando sintaxis SQL estándar. 3. Evaluar el rendimiento del modelo usando métricas clave como precisión, recall y error absoluto medio. 4. Generar predicciones en tiempo real e inferencias por lotes en grandes conjuntos de datos sin exportar datos. 5. Configurar integraciones modernas como modelos remotos e inferencias de modelos de lenguaje grandes. 6. Aplicar las mejores prácticas para estructurar datos y gestionar flujos de trabajo de machine learning. Esta guía basada en texto comienza con terminología fundamental de ML antes de avanzar paso a paso a través de escenarios prácticos de modelado basados en SQL. Leerás explicaciones claras, analizarás estructuras de consultas y practicarás la escritura de tus propias sentencias de ML. Diseñado para analistas de datos y usuarios de SQL que desean agregar machine learning a su conjunto de herramientas, no hay requisitos previos de programación. Comienza a aprender hoy y desbloquea el poder predictivo de tu base de datos SQL.