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.
Exploring NCAA Data with BigQuery
Use BigQuery to explore the NCAA dataset of basketball games, teams, and players. The data covers plays from 2009 and scores from 1996. Watch How the NCAA is using Google Cloud to tap into decades of sports data.
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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