BigQuery ML cho suy luận dữ liệu

Các nhà phân tích dữ liệu thường cần áp dụng mô hình học máy cho các tập dữ kiện lớn để dự đoán và hiểu biết. Hãy khám phá cách BigQuery ML đơn giản hóa quá trình này bằng cách đưa machine learning trực tiếp vào dữ liệu của bạn. Chương trình này trang bị cho bạn kiến thức cơ bản và kỹ năng thực hành để thực hiện suy luận học máy bằng BigQuery ML, chuyển đổi dữ liệu thô thành dự đoán có thể hành động mà không cần di chuyển dữ kiện phức tạp. Bạn sẽ học được: * Hiểu các khái niệm cốt lõi của suy luận học máy và vai trò của nó trong phân tích dữ liệu. * Học cách cung cấp và quản lý các nguồn lực BigQuery ML trong một môi trường đám mây. * Apply various pre-trained and custom machine learning models for inference directly on BigQuery datasets. * Thực hành đánh giá kết quả suy luận và giải thích dự đoán mô hình cho nhận thức kinh doanh. * Cấu hình và tối ưu hóa truy vấn BigQuery ML cho hiệu suất và hiệu quả chi phí trong các nhiệm vụ suy luận. * Tìm hiểu các mô hình MLOps cơ bản để triển khai và giám sát các đường ống suy luận trong BigQuery. * Học thuộc cú pháp SQL và các chức năng đặc trưng cho BigQuery ML để tích hợp không gian dữ liệu. Chương trình bắt đầu với một giới thiệu về suy luận học máy và các ứng dụng của nó, sau đó hướng dẫn bạn cài đặt BigQuery ML, áp dụng mô hình và giải thích kết quả, kết luận với các thực tiễn tốt nhất cho suy diễn hiệu quả. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu, các nhà khoa học dữ kiện, và bất kỳ ai muốn thực hiện suy luận học máy trực tiếp trong BigQuery, mà không cần học máy trước hoặc kinh nghiệm tính toán đám mây. Bắt đầu hành trình của bạn để tích hợp các dự đoán học máy mạnh mẽ vào các luồng phân tích dữ liệu của bạn hôm nay.