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

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

1 heure 7 crédits

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GSP246

Google Cloud – Ateliers adaptés au rythme de chacun

Aperçu

BigQuery est la base de données d'analyse de Google. Économique et entièrement gérée, elle ne nécessite aucune opération (NoOps). Grâce à BigQuery, vous pouvez interroger plusieurs téraoctets de données sans avoir à gérer d'infrastructure ni faire appel à un administrateur de base de données.

BigQuery Machine Learning BQML est l'endroit où les analystes de données peuvent créer, former, évaluer et prédire avec des modèles d'apprentissage automatique avec un codage minimal.

Dans cet atelier, vous découvrirez des millions de trajets en taxi jaune à New York disponibles dans un ensemble de données public BigQuery. Vous allez ensuite créer un modèle de machine learning dans BigQuery pour prédire le tarif du trajet en taxi en fonction des entrées de votre modèle. Enfin, vous évaluerez les performances de votre modèle et ferez des prédictions avec celui-ci.

Objectifs

Dans cet atelier, vous apprendrez à effectuer les opérations suivantes :

  • Utiliser BigQuery pour rechercher des ensembles de données publics
  • Interroger et examiner l'ensemble de données public relatif aux taxis
  • Créer un ensemble de données d'entraînement et d'évaluation pour la prédiction par lot
  • Créer un modèle de prévision (de type régression linéaire) dans BQML
  • Évaluer les performances de votre modèle de machine learning

Prérequis

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