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.
Quest Outline
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.
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.
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.
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.
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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