BigQuery for Machine Learning | Qwiklabs

Fundamental ステップ: 5 5時間クレジット: 25

機械学習を学んで実践し、SQL だけを使用して、数時間ではなく数分でモデルをビルドしたいとお考えの場合、BigQuery の新機能である BigQuery ML を使用すれば、最小限のコーディングで機械学習モデルの作成、トレーニング、評価、予測が可能になります。この一連のラボでは、さまざまなモデルタイプを試して、優れたモデルを作成する方法を学習します。

前提条件:

前提事項: ラボの受講に際して、受講者は SQL に精通していること、BigQuery Basics for Data Analysts クエストを完了していることが推奨されます。

Quest Outline

ラボ

BQML スタートガイド

このラボでは、BigQuery を使用してデータセットに対する機械学習モデルを作成する方法を学習します。具体例として、訪問者が取引を実行するかどうかを予測するモデルを作成します。

ラボ

BQML で分類モデルを使用して訪問者の購入を予測する

このラボでは、新たに使用できるようになった e コマースデータセットを使用して一般的なクエリを実行し、企業が知りたい顧客の購買習慣に関する情報を取得します。

ラボ

BigQuery ML 予測モデルによるタクシー運賃の予測

このラボでは、BigQuery の一般公開データセットの中から、数百万件に及ぶニューヨーク市内のタクシー賃走データを使って、運賃を予測する ML モデルを BigQuery 内に作成し、モデルの予測性能を評価します。

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。

ラボ

Dialogflow と BigQuery ML でヘルプデスクチャットボットを実装する

このラボでは、BigQuery Machine Learning を使用して、ヘルプデスクのレスポンス時間を予測するシンプルな機械学習モデルをトレーニングします。