Machine Learning und Inferenz in BigQuery mit SQL

Datenanalysten sehen sich häufig mit Hindernissen konfrontiert, wenn sie Daten aus Datenbanken verschieben, um maschinelle Lernmodelle zu erstellen und auszuführen. BigQuery Machine Learning (BQML) löst dieses Problem, indem Sie prädiktive Modelle direkt an der Datenquelle trainieren und ausführen können. Dieser Kurs hilft Ihnen, von einem traditionellen Datenanalysten zu einem prädiktiven Analysten zu wechseln. Sie lernen, wie Sie SQL-Abfragen schreiben, die Machine-Learning-Modelle für Klassifizierung, Regression und Prognose erstellen, auswerten und bereitstellen sowie moderne generative KI-Modellschlussfolgerungen integrieren. Was Sie lernen werden: 1. Verstehen Sie grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens und das Kernvokabular der vorausschauenden Modellierung. 2. Erstellen und trainieren Sie betreute Lernmodelle direkt in BigQuery mithilfe der Standard-SQL-Syntax. 3. Bewerten Sie die Modellleistung anhand von Schlüsselmetriken wie Präzision, Recall und mittlerer absoluter Fehler. 4. Erstellen Sie Echtzeit-Prognosen und Stapelinferenzen für große Datensätze, ohne Daten exportieren zu müssen. 5. Konfigurieren Sie moderne Integrationen wie Remote-Modelle und Inferenzen großer Sprachmodelle. 6. Wenden Sie Best Practices für die Strukturierung von Daten und die Verwaltung von Machine Learning-Workflows an. Dieser textbasierte Leitfaden beginnt mit grundlegender ML-Terminologie und führt Sie Schritt für Schritt durch praktische SQL-basierte Modellierungsszenarien. Sie lesen klare Erklärungen, analysieren Abfragestrukturen und üben das Schreiben eigener ML-Anweisungen. Es wurde für Datenanalysten und SQL-Anwender entwickelt, die Machine Learning in ihr Toolkit aufnehmen möchten. Lernen Sie noch heute, wie Sie die Vorhersagekraft Ihrer SQL-Datenbank nutzen können.