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Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications

6 heures Intermediate universal_currency_alt 3 crédits
In this quest you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, leverage regression to estimate the time it will take for a ticket to be solved with the help of an automated agent developed using Dialogflow, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.
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Terminez cette activité et gagnez un badge ! Boostez votre carrière dans le cloud en montrant les compétences que vous avez acquises.

  • Atelier

    Présentation de SQL pour BigQuery et Cloud SQL

    Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser des clauses SQL fondamentales et vous entraîner à exécuter des requêtes structurées dans BigQuery et Cloud SQL.

  • Atelier

    Créer un chatbot de centre d'assistance avec Dialogflow et BigQuery ML

    Dans cet atelier, vous allez entraîner un modèle de machine learning simple dans le but de prédire le temps de réponse d'un centre d'assistance avec BigQuery Machine Learning.

  • Atelier

    Building Demand Forecasting with BigQuery ML

    In this lab you will build a time series model to forcast demand of multiple products using BigQuery ML. This lab is based on a blog post and featured in an episode of Cloud OnAir.

  • Atelier

    Prédire les achats des visiteurs avec un modèle de classification dans BQML

    Dans cet atelier, vous allez exécuter, sur un nouvel ensemble de données d'e-commerce, des requêtes couramment utilisées par les entreprises pour en savoir plus sur les comportements d'achat de leurs clients.

  • Atelier

    Prédire le prix d'une course en taxi à l'aide d'un modèle de prévision BigQuery ML (apprentissage automatique)

    Dans cet atelier, vous allez analyser des millions de courses effectuées par les taxis jaunes de New York, à partir d'un ensemble de données public BigQuery. Vous allez ensuite créer un modèle de ML dans BigQuery afin de prédire le prix de la course, puis vous évaluerez les performances du modèle créé.

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    Informations sur la quête
    Langues disponibles
    English
    Que faire après avoir terminé cette quête ?
    Après avoir terminé cette quête, vous pouvez consulter les autres contenus de votre parcours de formation ou parcourir le catalogue de formations.
    Quels badges pouvez-vous gagner ?
    Lorsque vous terminez une quête, vous obtenez un badge de réussite. Dans certaines quêtes, vous devrez mettre en pratique vos connaissances lors d'une évaluation finale sous forme d'atelier challenge. Pour ces quêtes, vous recevrez un badge de compétence. Vos badges s'affichent sur votre profil, et vous pouvez les partager sur les réseaux sociaux.