SQL для машинного обучения с BigQuery

Хотите создавать модели машинного обучения, но не хотите изучать новый язык программирования? Если вы знаете SQL, у вас уже есть ключ к созданию мощных моделей предсказания непосредственно в вашем хранилище данных. Этот курс поможет вам использовать свои знания SQL для обучения, оценки и развертывания различных моделей машинного обучения в BigQuery. Вы перейдете от простых запросов данных к созданию сложных моделей прогнозирования, классификации и кластеризации с использованием знакомого синтаксиса SQL. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций машинного обучения и того, как BigQuery ML упрощает рабочий процесс разработки модели. - Построение моделей регрессии и классификации с использованием SQL для прогнозирования числовых значений и категориальных результатов. - Примените методы кластеризации и уменьшения размерности, чтобы обнаружить скрытые шаблоны и структуру в ваших данных. - Создание моделей прогнозирования временных рядов для прогнозирования будущих тенденций и бизнес-метрики. - Узнайте, как оценить производительность модели, настроить гиперпараметры и интерпретировать прогнозы модели для улучшения принятия решений. - Практикуем функциональные инженерные решения и предварительную обработку непосредственно в SQL-запросах для повышения точности модели. Курс начинается с основ машинного обучения и среды ML BigQuery. Затем вы пройдете текстовые упражнения для различных типов моделей и научитесь применять их к практическим наборам данных и бизнес-проблемам. Этот курс предназначен для начинающих в машинном обучении. Если вы аналитик данных, разработчик баз данных или BI профессионал, знакомый с SQL, у вас есть все, что вам нужно, чтобы начать. Не требуется предварительного опыта машинного обучения или программирования Python. Начните создавать свою первую модель машинного обучения с SQL уже сегодня.