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Prédire le prix d'une course en taxi à l'aide d'un modèle de prévision BigQuery ML (apprentissage automatique)

Prédire le prix d'une course en taxi à l'aide d'un modèle de prévision BigQuery ML (apprentissage automatique)

Hours 7 Credits

GSP246

Google Cloud – Ateliers adaptés au rythme de chacun

Présentation

BigQuery est la base de données d'analyse à faible coût de Google, entièrement gérée et qui ne nécessite aucune opération (NoOps). Grâce à BigQuery, vous pouvez interroger plusieurs téraoctets de données sans avoir à gérer d'infrastructure ni faire appel à un administrateur de base de données. Basé sur le langage SQL et le modèle de facturation à l'utilisation, BigQuery vous permet de vous concentrer sur l'analyse des données pour en dégager des informations pertinentes.

BigQuery dispose d'une nouvelle fonctionnalité appelée BigQuery Machine Learning (ou BQML, disponible en version bêta), qui permet aux analystes de données de créer, d'entraîner et d'évaluer des modèles de machine learning en vue de prédire des résultats, et ce avec très peu de code.

Dans cet atelier, vous allez analyser des millions de courses effectuées par les taxis jaunes de New York à partir d'un ensemble de données public BigQuery. Vous allez ensuite créer un modèle de machine learning dans BigQuery pour prédire le prix de la course à partir des données traitées par le modèle. Pour finir, vous allez évaluer les performances du modèle et réaliser des prédictions.

Objectifs

Dans cet atelier, vous allez apprendre à réaliser les opérations suivantes :

  • Utiliser BigQuery pour rechercher des ensembles de données publics

  • Interroger et examiner l'ensemble de données public relatif aux taxis

  • Créer un ensemble de données d'entraînement et d'évaluation pour la prédiction par lot

  • Créer un modèle de prévision (de type régression linéaire) dans BQML

  • Évaluer les performances de votre modèle de machine learning

Prérequis

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Calculate trips taken by Yellow taxi in each month of 2015

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Calculate average speed of Yellow taxi trips in 2015

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/ 10

Test whether fields are good inputs to your fare forecasting model

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Create a BigQuery dataset to store models

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/ 10

Create a taxifare model

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Evaluate classification model performance

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Predict taxi fare amount

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