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

6시간 Intermediate universal_currency_alt 크레딧 3개
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.
Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications 배지

이 설문조사를 완료해 배지를 획득하세요. 자신이 개발한 기술을 전 세계에 보여주고 클라우드 경력을 키우세요.

  • 실습

    BigQuery 및 Cloud SQL용 SQL 소개

    이 실습에서는 기본적인 SQL 절을 학습하고 BigQuery 및 Cloud SQL에서 구조화된 쿼리를 실행하는 연습을 진행합니다.

  • 실습

    Integrating BigQuery ML with Dialogflow ES Chatbot

    In this lab you will train a simple machine learning model for predicting helpdesk response time using BigQuery Machine Learning.

  • 실습

    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.

  • 실습

    Predict Visitor Purchases with a Classification Model in BigQuery ML

    In this lab you will use a newly available ecommerce dataset to run some typical queries that businesses would want to know about their customers’ purchasing habits.

  • 실습

    BigQuery ML 예측 모델을 사용하여 택시 요금 예측하기

    이 실습에서는 BigQuery 공개 데이터세트에서 제공되는 수백만 건의 뉴욕 옐로캡 택시 운행 데이터를 살펴보고, BigQuery 내에서 ML 모델을 생성하여 요금을 예측하며, 이러한 예측을 수행하는 모델의 성능을 평가해봅니다.

  • info
    퀘스트 정보
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    English
    퀘스트를 완료한 후에는 어떻게 해야 하나요?
    퀘스트를 완료한 후 학습 과정에서 다른 콘텐츠를 살펴보거나 학습 카탈로그를 둘러보면 됩니다.
    어떤 배지를 획득할 수 있나요?
    퀘스트를 완료하면 이수 배지가 주어집니다. 일부 퀘스트에서는 최종 평가 챌린지 실습을 통해 지식을 적용하는 역량을 테스트합니다. 이러한 퀘스트를 완료하면 기술 배지를 받을 수 있습니다. 배지는 프로필에 표시되며 사회 연결망에서 공유할 수 있습니다.