使用 SQL 进行 Google BigQuery ML 机器学习(无需 Python)
线性回归示例
讲师:Brain Analytix
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您将学到什么
- 创建机器学习模型并仅使用 SQL 代码进行预测
- 评估和解释模型预测质量
- 对不同数据类型进行特征工程
- 清理并限制数据源,了解其后果
探索相关主题
要求
- SQL基础知识
描述
本课程的目标是学习如何从 Google BigQuery 界面中的 SQL 查询级别创建和使用机器学习模型。您还将学习如何准备数据、如何解释模型结果以及如何仅使用一个 SELECT 语句进行精准预测。您将使用一个真实的数据集——美国汽车销售报价,目标是预测汽车价格。
本课程包含 7 个部分和一个附加部分。首先,我们将创建一个工作环境。接下来,我们最好先了解一些理论知识。然后,我们将直接进入第一个模型的创建。在接下来的课程中,我们将尝试通过一些技巧和窍门来提升模型性能。这部分内容对课程至关重要,我们在这方面投入了最大的精力。在此期间,您将获得所有必要的资源,并能够在您自己的免费 BigQuery 帐户上自行练习所有步骤。
在本课程中,你将参与自己的最终项目。课程期间,我们将指导你如何完成最终项目的每个步骤。每节实践课后,你都会有一份家庭作业,这将对你的大型项目有所贡献。该项目的目标是预测二手车价格。此外,为了激励你学习并检查你的家庭作业是否正确完成,你将在测验中遇到一个问题。通过完成实践任务,你将轻松找到答案。
我们添加了一些课程资源。谷歌词汇表电子书解释了机器学习领域各种基本定义。请阅读它们以系统化你的知识。其他资源是速查表,它提供了每个主题的摘要。这是一个非常好的浓缩知识来源。如果你忘记了一些东西,可以使用它们快速查找。在练习课程中,我们在资源中添加了SQL。你可以轻松地复制粘贴并自行操作代码。
让我们开始 SQL 机器学习之旅吧!
本课程适合哪些人:
- 初级数据分析师或想要仅使用 SQL 开始机器学习的学生
如果你有能力,请务必支持课程的原创作者,这是他们应得的报酬!
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