Машинное обучение и выводы на основе SQL с помощью BigQuery

Вам не нужно разбираться в сложных библиотеках Python или управлять внешней инфраструктурой, чтобы использовать возможности машинного обучения. Используя BigQuery ML, аналитики могут создавать и запускать модели предсказания непосредственно на базе данных, используя знакомый синтаксис SQL. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции баз данных и развернуть практические модели машинного обучения для вывода. Вы узнаете, как подготовить данные, выбрать правильные алгоритмы и генерировать прогнозы для принятия бизнес-решений в безопасной и масштабируемой среде облачного хранилища данных. Что вы узнаете: Понимание основных концепций машинного обучения и вывода в базе данных; Написать SQL-запросы для обучения моделей регрессии, классификации и прогнозирования; Оценка производительности модели с использованием стандартных метрик непосредственно в хранилище; Создание пакетных прогнозов и выводов в реальном времени на больших наборах данных. Используйте передовые методы подготовки данных, выбора признаков и управления моделями. Мы начнем с основ машинного обучения, ориентированного на базы данных, а затем перейдем к пошаговым урокам по SQL для создания, оценки и выполнения вывода на различных моделях. Вы прочтете ясные объяснения и проанализируете реальные фрагменты кода SQL, разработанные для того, чтобы сделать сложные концепции интуитивно понятными. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, разработчиков SQL и специалистов по бизнес-аналитике, которые хотят перейти к предсказательной аналитике без глубокого опыта в продвинутом программировании. Начните читать сегодня и преобразуйте свои SQL-запросы в мощные инструменты предсказания.