BigQuery ML: Học máy và suy luận cho các nhà phân tích dữ liệu

Các nhà phân tích dữ liệu thường cần sức mạnh của phân tích dự đoán nhưng phải vật lộn với sự phức tạp của việc xuất khẩu các tập dữ kiện lớn đến các nền tảng học máy bên ngoài. BigQuery ML giải quyết vấn đề này bằng cách mang khả năng học máy trực tiếp đến kho dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng kỹ năng SQL mà bạn đã sở hữu. Trong khóa học toàn diện, dựa trên văn bản này, bạn sẽ chuyển từ một nhà phân tích dữ liệu truyền thống sang một chuyên gia có khả năng xây dựng, đánh giá và triển khai các mô hình học máy. Bạn sẽ hiểu cách tạo ra dự đoán và chạy suy luận trực tiếp trên các tập dữ liệu của bạn, tối ưu hóa toàn bộ quá trình phân tích của bạn. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của suy luận học máy và lựa chọn mô hình trong một kho dữ liệu. - Tạo và huấn luyện mô hình học máy sử dụng cú pháp SQL tiêu chuẩn. - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các thước đo và chức năng đánh giá tích hợp. - Tạo ra các dự đoán hàng loạt và chạy suy luận thời gian thực trên dữ liệu cấu trúc. - Quản lý và phiên bản các mô hình của bạn trong môi trường đám mây cho các luồng công việc triển khai sạch. - Tìm hiểu các tính năng hiện đại như tìm kiếm vector và tạo nhúng để xử lý dữ liệu không cấu trúc. Lớp học viết này bắt đầu với các định nghĩa và thuật ngữ học máy cơ bản trước khi hướng dẫn bạn qua các giải thích mã SQL từng bước. Bạn sẽ tiến triển từ các mô hình tuyến tính đơn giản đến các cấu trúc dự đoán phức tạp hơn, thực hành với các bài tập viết và mã đi bộ dọc theo con đường. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, quản trị viên cơ sở dữ kiện, và các nhà phát triển SQL muốn vào không gian học máy. Không cần phải có kinh nghiệm học máy hoặc lập trình trước, mặc dù một hiểu biết cơ bản về truy vấn SQL được khuyến nghị. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để mở khóa sức mạnh dự đoán của học máy trong cơ sở dữ liệu của bạn.