Выводы машинного обучения с помощью BigQuery SQL

Современные аналитики данных должны извлекать предсказуемые выводы без сложностей, связанных с перемещением данных между несколькими платформами или изучением сложных языков программирования. Этот курс посвящен выводу выводов с помощью машинного обучения непосредственно в BigQuery с использованием стандартного SQL. Вы пройдете путь от базового запроса данных до запуска моделей предсказания, изучите, как оценивать производительность модели, и воспользуетесь такими дополнительными функциями, как интеграция с генеративным ИИ. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций машинного обучения и того, как работает вывод в хранилище данных. - Создание и обучение управляемых и неуправляемых моделей с использованием стандартного синтаксиса SQL. - Создание прогнозов по новым наборам данных с использованием встроенных функций прогнозирования. - Оценка точности и производительности модели с использованием встроенных показателей проверки. - Применять удаленные модели и современные генеративные функции ИИ для текстовых выводов. - Разработайте эффективные SQL-запросы, которые правильно структурируют данные для машинного обучения. Курс начинается с основных терминов и принципов подготовки данных, а затем переходит к практическому обучению моделей на основе SQL, оценке и современным методам вывода. Он предназначен для аналитиков данных и пользователей SQL, которые хотят вступить в машинное обучение, не нуждаясь в глубоких знаниях программирования, не требуя предыдущего опыта ML. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть предсказательную мощь непосредственно в вашем рабочем пространстве SQL.