BigQuery ML для вывода данных

Аналитикам данных часто приходится применять модели машинного обучения к большим наборам данных для прогнозирования и анализа. Узнайте, как BigQuery ML упрощает этот процесс, используя машинное обучение непосредственно для ваших данных. Этот курс поможет вам освоить основы и практические навыки машинного обучения с помощью BigQuery ML, преобразуя необработанные данные в полезные предсказания без сложного перемещения данных. Вы научитесь: * Понять основные концепции вывода машинного обучения и его роль в анализе данных. * Узнайте, как обеспечивать и управлять ресурсами BigQuery ML в облачной среде. * Применяйте различные предварительно обученные и пользовательские модели машинного обучения для вывода непосредственно на наборы данных BigQuery. * Практика оценки результатов вывода и интерпретации прогнозов модели для бизнес-анализа. * Настройте и оптимизируйте запросы BigQuery ML для повышения производительности и экономичности при выполнении задач вывода. * Изучите основные модели MLOps для развертывания и мониторинга конвейеров вывода в BigQuery. *Обобщение синтаксиса SQL и функций, специфичных для BigQuery ML, для бесшовной интеграции в рабочие процессы обработки данных. Курс начинается с введения в выводы машинного обучения и их применение, затем вы пройдете настройку BigQuery ML, применение моделей и интерпретацию результатов, а в конце вы узнаете о рекомендациях по эффективному выводу. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, специалистов по анализу данных и всех, кто хочет выполнять выводы машинного обучения непосредственно в BigQuery, не имея предыдущего опыта работы с машинным обучением или облачными вычислениями. Начните интеграцию мощных предсказаний машинного обучения в рабочие процессы анализа данных уже сегодня.