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

Advanced 5 étapes 5 heures 25 crédits

In this quest you will learn how to use several BQML 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 BQML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.

Quest Outline

Atelier

Présentation de SQL pour BigQuery et Cloud SQL

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

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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.

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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.

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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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