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概要

BigQuery は、Google が低料金で提供する NoOps のフルマネージド分析データベースです。インフラストラクチャを所有して管理したりデータベース管理者を配置したりすることなく、テラバイト単位の大規模なデータをクエリできます。

BigQuery の新機能である BigQuery ML（BQML、ベータ版）を使用すれば、データ アナリストによる最小限のコーディングで、機械学習モデルの作成、トレーニング、評価、予測が可能になります。

このラボでは、BigQuery の一般公開データセットに含まれる数百万件に及ぶニューヨーク市内のタクシー賃走データを探索します。その後、機械学習モデルを BigQuery 内に作成し、モデル入力に基づいてタクシー運賃を予測します。最後に、モデルの性能を評価し、そのモデルで予測を行います。

目標

このラボでは、次のタスクの実行方法について学びます。

• BigQuery を使用して一般公開データセットを見つける。
• タクシーの一般公開データセットをクエリし、探索する。
• バッチ予測に使用するトレーニングと評価のデータセットを作成する。
• 予測（線形回帰）モデルを BQML に作成する。
• 機械学習モデルの性能を評価する。

必要なもの

• Google Cloud Platform プロジェクト
• Google Chrome や Mozilla Firefox などのブラウザ