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在Google Cloud Platform上使用BigQuery应用机器学习 
在Google Cloud Platform上使用BigQuery应用机器学习
类别 : 视频教程
格式 : MP4
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概述

目前,应用机器学习是世界上需求最大的职业领域之一,并将持续一段时间。大多数应用机器学习都是受监督的。这意味着将根据现有数据集构建模型。

Google Cloud Platform的BigQuery是无服务器,PB级的数据仓库,旨在容纳结构化数据集并实现快速的SQL快速查询。数据科学家和机器学习工程师可以轻松地将其大型数据集移动到BigQuery,而不必担心规模或管理,因此您可以专注于真正重要的任务-生成强大的分析和见解。

在本课程中,您将:

  • 获得BigQuery ML的简介。
  • 在特定于BigQuery的Google Cloud Platform中获得良好的入门基础。
  • 了解应用机器学习的基础知识。
  • 为机器学习工程师了解BigQuery的历史,架构和用例。
  • 了解如何使用BigQuery大规模构建自己的机器学习模型。

目录(3h)

导言

欢迎

本节介绍

课程介绍

课程所需技能

向外扩展而不是向上

Google的大数据栈

人工智能层次

演示:在Google的云上创建帐户

第2章

BigQuery基础知识

本节介绍

BigQuery已定义

结构化数据存储

并行执行

演示:WebUI

BigQuery不是什么

BigQuery技术堆栈

演示:导航基础

第3章

应用机器学习入门

本节介绍

职业生涯:三巨头

应用机器学习

机器学习类型

机器学习过程

数组

Python

演示:在Windows上安装Python

演示:在Mac上安装Python

演示:Jupyter基本笔记本导航

第4章

机器学习库

本节介绍

核心机器学习库

演示:核心机器学习库

演示:采购数据

演示:数据探索

演示:数据整理

演示:建模

第56章

分类与回归

本节介绍

线性回归

演示:线性回归

分类

演示:二进制分类

人工神经网络

演示:人工神经网络

第6章

使用BigQuery进行机器学习

本节介绍

数据集和表格

演示:数据集和表

演示:BigQuery中的数据整理

演示:Cloud Datalab

演示:在Cloud Datalab上对Titanic数据集建模

演示:在Cloud Datalab上对Iris数据集建模

演示:Scale Cloud Datalab

BigQuery ML

演示:BigQuery ML二进制Logistic回归

演示:BigQuery ML线性回归

演示:安装Google Cloud SDK

演示:gsutil导航基础知识

演示:细分数据集


BigQuery



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