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NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud

Fundamental 4 étapes 3 heures 11 crédits

In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

Data Machine Learning

Quest Outline

Atelier

Utiliser l'interface Web de BigQuery

Dans cet atelier, vous allez apprendre à exécuter des requêtes sur des tables publiques et à charger des échantillons de données dans BigQuery à l'aide de l'interface utilisateur Web. Regardez cette courte vidéo : Get Meaningful Insights with Google BigQuery.

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Atelier

BigQuery : Qwik Start – Ligne de commande

Dans cet atelier, vous allez découvrir comment interroger des tables publiques et charger des exemples de données dans BigQuery à l'aide de l'interface de ligne de commande. Regardez ces courtes vidéos intitulées Obtenir des insights pertinents avec BigQuery et BigQuery : Qwik Start - Présentation de Qwiklabs.

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Atelier

Présentation de SQL pour BigQuery et Cloud SQL

Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser les principales clauses SQL et vous entraîner à exécuter des requêtes structurées dans BigQuery et Cloud SQL.

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Atelier

Explorer les données NCAA à l'aide de BigQuery

Explorez l'ensemble de données comportant des informations sur les matchs, les équipes et les joueurs de basket-ball de la NCAA à l'aide de BigQuery. On y retrouve des statistiques sur les actions de jeu qui se sont déroulées depuis 2009, ainsi que sur les scores depuis 1996. Observez comment Google Cloud permet à la NCAA de puiser dans plusieurs décennies de données sportives.

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Atelier

Prédiction du tableau d'un tournoi avec le machine learning de Google

Dans cet atelier, vous allez prédire le tableau du tournoi de la NCAA en analysant un ensemble de données public via le machine learning (ML).

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