Fondamenti di BigQuery ML: Machine Learning e Inferenza con SQL

Molti analisti di dati desiderano sfruttare il machine learning ma faticano con pipeline di programmazione complesse e lo spostamento di enormi set di dati dai loro data warehouse. BigQuery ML risolve questo problema permettendoti di costruire ed eseguire modelli di machine learning direttamente dove risiedono i tuoi dati usando SQL standard. In questo corso basato su testo, passerai dall'analisi dati standard all'analisi predittiva. Capirai come addestrare modelli, valutare le prestazioni ed eseguire inferenze in tempo reale senza lasciare il tuo ambiente di database. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali del machine learning e come funziona il ML centrato sul database; Scrivere query SQL per addestrare modelli di regressione, classificazione e previsione; Eseguire inferenze e previsioni del modello direttamente su set di dati su larga scala; Valutare le metriche di performance del modello usando funzioni di valutazione SQL integrate; Integrare l'IA generativa moderna e i large language models usando modelli remoti in BigQuery; Applicare le migliori pratiche per la strutturazione dei dati e la gestione dei flussi di lavoro ML all'interno del data warehouse. Il corso inizia con la terminologia fondamentale del machine learning e la configurazione del database. Progredirai poi attraverso guide scritte ed esempi SQL che dimostrano come costruire, valutare e distribuire modelli predittivi usando query di database familiari. Questo corso è progettato per analisti di dati principianti, amministratori di database e sviluppatori SQL che desiderano imparare il machine learning. Non è richiesta alcuna precedente esperienza con Python, R o machine learning avanzato, solo una comprensione di base di SQL. Inizia oggi il tuo viaggio nel machine learning basato su database.