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NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud

Fundamental ステップ: 4 3時間 クレジット: 11

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

ラボ

BigQuery ウェブ UI を使用する

このラボでは、ウェブ UI を使用して一般公開テーブルに対してクエリを実行する方法と、サンプルデータを BigQuery に読み込む方法について説明します。Get Meaningful Insights with Google BigQuery の短い動画をご覧ください。

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ラボ

BigQuery: Qwik Start - コマンドライン

このハンズオンラボでは、コマンドライン インターフェースを使用して一般公開テーブルに対してクエリを実行する方法と、サンプルデータを BigQuery に読み込む方法について説明します。Get Meaningful Insights with Google BigQueryBigQuery: Qwik Start - Qwiklabs Preview の短い動画をご覧ください。

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ラボ

Introduction to SQL for BigQuery and Cloud SQL

このラボでは、基本的な SQL 句について学び、BigQuery と Cloud SQL で実際に構造化クエリを実行します。

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ラボ

Exploring NCAA Data with BigQuery

BigQuery を使用して、NCAA のバスケットボールの試合、チーム、選手に関するデータセットを探索します。データは 2009 年以降のプレイと 1996 以降のスコアをカバーしています。NCAA が Google Cloud を使用して数十年分のスポーツのデータを活用する方法をご覧ください。

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ラボ

Google の機械学習を使用した予想

このラボでは機械学習(ML)を使用して一般公開の NCAA データセットを分析し、NCAA のトーナメントの対戦結果を予測します。

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