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NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud

Fundamental 4 etapas 3 horas 11 créditos

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

Laboratório

Como usar a IU da Web do BigQuery

Este laboratório mostra como consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra no BigQuery usando a interface do usuário da Web. Assista ao vídeo Get Meaningful Insights with Google BigQuery.

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Laboratório

BigQuery: Qwik Start — Linha de comando

Neste laboratório prático, você aprenderá a consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra no BigQuery usando a interface de linha de comando. Assista os vídeos Get Meaningful Insights with Google BigQuery e BigQuery: Qwik Start - Qwiklabs Preview.

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Laboratório

Introdução ao SQL para BigQuery e Cloud SQL

Neste laboratório, você aprenderá sobre as cláusulas básicas do SQL e executará consultas estruturadas no BigQuery e no Cloud SQL.

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Laboratório

Explorar dados da NCAA com o BigQuery

Use o BigQuery para pesquisar o conjunto de dados de jogos, times e jogadores de basquete da NCAA. Os dados incluem jogos a partir de 2009 e resultados a partir de 1996. Assista How the NCAA is using Google Cloud to tap into decades of sports data.

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Laboratório

Chaveamento com o machine learning do Google

Neste laboratório, você usará o machine learning (ML) para analisar os dados públicos da liga de basquete universitário dos EUA (NCAA, na sigla em inglês) e prever as chaves do campeonato.

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