Aprendizado de máquina e inferência no BigQuery usando SQL

Os analistas de dados muitas vezes enfrentam obstáculos ao mover dados para fora dos bancos de dados para criar e executar modelos de machine learning. O BigQuery Machine Learning (BQML) resolve isso permitindo que você treine e execute modelos preditivos diretamente onde seus dados estão, usando SQL padrão. Este curso ajuda você a fazer a transição de um analista de dados tradicional para um análisista preditivo. Você aprenderá a escrever consultas SQL que criam, avaliam e implantam modelos de machine learning para classificação, regressão e previsão, além de integrar inferências de modelos de IA generativos modernos. O que você vai aprender: 1. Entenda os conceitos fundamentais de machine learning e o vocabulário básico de modelagem preditiva. 2. Crie e treine modelos de aprendizado supervisionado diretamente no BigQuery usando a sintaxe SQL padrão. 3. Avalie o desempenho do modelo usando métricas-chave como precisão, recuperação e erro absoluto médio. 4. Gere previsões em tempo real e inferências em lote em grandes conjuntos de dados sem exportar dados. 5. Configure integrações modernas, como modelos remotos e inferências de modelos de linguagem grandes. 6. Aplique as melhores práticas para estruturar dados e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. Este guia baseado em texto começa com a terminologia fundamental de ML antes de passar passo a passo por cenários práticos de modelagem baseada em SQL. Você lerá explicações claras, analisará estruturas de consulta e praticará a escrita de suas próprias instruções de ML. Projetado para analistas de dados e usuários de SQL que desejam adicionar machine learning ao seu kit de ferramentas, não há pré-requisitos de programação prévios. Comece a aprender hoje e libere o poder preditivo do seu banco de dados SQL.