Machine learning en inferentie in BigQuery met SQL

Data-analisten hebben vaak te maken met obstakels wanneer ze data uit databases verplaatsen om machine learning-modellen te bouwen en uit te voeren. BigQuery Machine Learning (BQML) lost dit op doordat u voorspellende modellen kunt trainen en uitvoeren op de plek waar uw gegevens zich bevinden, met standaard SQL. Deze cursus helpt u bij de overgang van een traditionele data-analist naar een voorspellende analist. U leert hoe u SQL-query's schrijft die machine learning-modellen voor classificatie, regressie en prognoses bouwen, evalueren en implementeren, en hoe u moderne generatieve AI-modelinferenties integreert. Wat je leert: 1. Begrijp de fundamentele machine learning-concepten en de kernwoordenschat van voorspellende modellering. 2. Maak en train modellen voor begeleid leren rechtstreeks in BigQuery met standaard SQL-syntaxis. 3. Evalueer de prestaties van het model met behulp van belangrijke metrics zoals precisie, recall en gemiddelde absolute fout. 4. Realtime voorspellingen en batchinferenties genereren op grote datasets zonder gegevens te exporteren. 5. Configureer moderne integraties zoals externe modellen en grote taalmodelinferenties. 6. Best practices toepassen voor het structureren van gegevens en het beheren van machine learning-workflows. Deze tekstgebaseerde handleiding begint met de basisterminologie van ML en gaat vervolgens stap voor stap verder met praktische, op SQL gebaseerde modelleringsscenario's. Je leest duidelijke uitleg, analyseert querystructuren en oefent met het schrijven van je eigen ML-statements. Ontworpen voor data-analisten en SQL-gebruikers die machine learning willen toevoegen aan hun toolkit, zijn er geen voorafgaande programmeervereisten. Begin vandaag nog met leren en ontgrendel de voorspellende kracht van uw SQL-database.