BigQuery ML do wnioskowania na podstawie danych

Analitycy danych często muszą stosować modele uczenia maszynowego do dużych zestawów danych w celu uzyskania prognoz i wglądu. Dowiedz się, jak BigQuery ML upraszcza ten proces, wykorzystując uczenie maszynowe bezpośrednio w danych. Ten kurs zapewnia podstawową wiedzę i praktyczne umiejętności do wykonywania wnioskowania z uczenia maszynowego za pomocą BigQuery ML, przekształcając surowe dane w praktyczne prognozy bez złożonego przenoszenia danych. Nauczysz się: * Zrozumieć podstawowe pojęcia wnioskowania uczenia maszynowego i jego roli w analizie danych. * Dowiedz się, jak udostępniać zasoby BigQuery ML i zarządzać nimi w środowisku chmury. * Zastosuj różne wstępnie wyszkolone i niestandardowe modele uczenia maszynowego do wnioskowania bezpośrednio na zestawach danych BigQuery. * Ćwicz ocenę wyników wnioskowania i interpretowanie prognoz modelu dla wglądu biznesowego. * Konfigurowanie i optymalizowanie zapytań BigQuery ML pod kątem wydajności i opłacalności podczas zadań wnioskowania. * Poznaj podstawowe wzorce MLOps do wdrażania i monitorowania potoków wnioskowania w BigQuery. * Opanuj składnię SQL i funkcje specyficzne dla BigQuery ML, aby uzyskać płynną integrację z przepływami pracy danych. Kurs rozpoczyna się od wprowadzenia do wnioskowania z uczenia maszynowego i jego zastosowań, a następnie przeprowadza przez konfigurację BigQuery ML, stosowanie modeli i interpretowanie wyników, kończąc na najlepszych praktykach dotyczących wydajnego wniosku. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, naukowców zajmujących się danymi i każdego, kto chce wykonywać wnioskowanie o uczeniu maszynowym bezpośrednio w BigQuery, bez wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym lub przetwarzaniu w chmurze. Rozpocznij już dziś integrację zaawansowanych prognoz uczenia maszynowego z procesami analizy danych.