BigQuery ML: Machine Learning und Inferenz für Datenanalysten

Datenanalysten benötigen häufig die Leistungsfähigkeit von Predictive Analytics, haben aber mit der Komplexität des Exports riesiger Datensätze auf externe Machine-Learning-Plattformen zu kämpfen. BigQuery ML löst dieses Problem, indem es Funktionen für maschinelles Lernen direkt in Ihr Data Warehouse integriert und dabei die SQL-Kenntnisse nutzt, die Sie bereits besitzen. In diesem umfassenden, textbasierten Kurs werden Sie von einem traditionellen Datenanalysten zu einem Profi, der in der Lage ist, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, zu bewerten und bereitzustellen. Sie erfahren, wie Sie Vorhersagen generieren und Inferenzen direkt auf Ihren Datensätzen ausführen können, um Ihren gesamten analytischen Workflow zu optimieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte der Inferenz und Modellauswahl von maschinellem Lernen innerhalb eines Data Warehouses. - Erstellen und trainieren Sie Machine-Learning-Modelle mit Standard-SQL-Syntax. - Bewerten Sie die Modellleistung mit integrierten Bewertungsmetriken und -funktionen. - Erstellen Sie Batch-Vorhersagen und führen Sie Echtzeit-Inferenzen für strukturierte Daten aus. - Verwalten und versionieren Sie Ihre Modelle in der Cloud-Umgebung für saubere Bereitstellungsworkflows. - Erkunden Sie moderne Funktionen wie Vektorsuche und Einbettungserzeugung, um unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Dieser schriftliche Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Terminologien für maschinelles Lernen, bevor Sie Schritt für Schritt durch SQL-Codeerklärungen geführt werden. Sie werden von einfachen linearen Modellen zu komplexeren prädiktiven Strukturen übergehen und dabei mit schriftlichen Übungen und Code-Walkthroughs üben. Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, Datenbankadministratoren und SQL-Entwickler, die in den Bereich des maschinellen Lernens einsteigen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse in maschinellem Lernen oder Programmierung erforderlich, aber ein grundlegendes Verständnis von SQL-Abfragen wird empfohlen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Vorhersagekraft von Machine Learning in Ihrer Datenbank zu erschließen.