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

Advanced 5 etapas 5 horas 25 créditos

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

Laboratório

Introdução ao SQL para BigQuery e Cloud SQL

Neste laboratório, você aprenderá sobre as cláusulas básicas do SQL e executará consultas estruturadas no BigQuery e no Cloud SQL.

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Laboratório

Implementar um bot de chat de atendimento ao usuário com o Dialogflow e o BigQuery ML

Neste laboratório, você treinará um modelo simples de machine learning para prever o tempo de resposta do atendimento ao usuário com o BigQuery Machine Learning.

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Laboratório

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.

Laboratório

Preveja compras de visitantes com um modelo de classificação no BQML

Neste laboratório, você executará algumas consultas comuns usando um novo conjunto de dados de comércio eletrônico com o objetivo de encontrar informações sobre hábitos de compra dos clientes que sejam relevantes para empresas.

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Laboratório

Estimar tarifas de táxi com um modelo de previsão do BigQuery ML

Neste laboratório, você analisará milhões de corridas dos táxis amarelos de Nova York, disponibilizadas em um conjunto de dados público do BigQuery, criará um modelo de ML dentro do BigQuery para estimar as tarifas cobradas e avaliará o desempenho das predições do seu modelo.

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