Uczenie maszynowe i wnioskowanie oparte na SQL w BigQuery

Nie musisz opanowywać złożonych bibliotek Pythona ani zarządzać zewnętrzną infrastrukturą, aby wykorzystać moc uczenia maszynowego. Korzystając z BigQuery ML, analitycy danych mogą tworzyć i uruchamiać modele predykcyjne bezpośrednio w miejscu przechowywania danych, korzystając ze znanej składni SQL. Ten kurs tekstowy prowadzi od podstawowych koncepcji bazy danych do wdrażania praktycznych modeli uczenia maszynowego do wnioskowania. Nauczysz się przygotowywać dane, wybierać odpowiednie algorytmy i generować prognozy, aby kierować decyzjami biznesowymi, a wszystko to w bezpiecznym i skalowalnym środowisku hurtowni danych w chmurze. Co nauczysz się: Zrozumienie podstawowych pojęć uczenia maszynowego i wnioskowania w bazie danych; Pisanie zapytań SQL do trenowania regresji, klasyfikacji i modeli prognozowania; Ocena wydajności modelu przy użyciu standardowych metryk bezpośrednio w magazynie; Generowanie prognoz wsadowych i twierdzeń w czasie rzeczywistym na dużych zestawach danych; Integracja nowoczesnych Zastosuj najlepsze praktyki w zakresie przygotowywania danych, wyboru funkcji i zarządzania modelami, aby uzyskać dostęp do nowych funkcji, takich jak generatywna sztuczna inteligencja i LLM. Zaczynamy od absolutnych podstaw uczenia maszynowego zorientowanego na bazę danych, zanim przejdziemy do krok po kroku samouczków SQL dotyczących budowania, oceny i uruchamiania wnioskowania na różnych modelach. Przeczytasz jasne wyjaśnienia i przeanalizujesz fragmenty kodu SQL zaprojektowane tak, aby złożone koncepcje były intuicyjne. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, programistów SQL i specjalistów ds. Business intelligence, którzy chcą przejść do analizy predykcyjnej bez głębokiego doświadczenia w zaawansowanym programowaniu. Zacznij czytać już dziś i przekształć swoje zapytania SQL w potężne narzędzia predykcyjne.