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NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud

date_range 3 horas show_chart Fundamental universal_currency_alt 11 créditos

In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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  • Lab

    Use BigQuery en Google Cloud Console

    En este lab, aprenderá a consultar tablas públicas y cargar datos de muestra en BigQuery mediante GCP Console. Mire el siguiente video corto: Get Meaningful Insights with Google BigQuery.

    Lab

    BigQuery: Qwik Start - Línea de comandos

    En este lab práctico, aprenderá a consultar tablas públicas y a cargar datos de muestra en BigQuery mediante la interfaz de línea de comandos. Mire estos videos breves: Get Meaningful Insights with Google BigQuery y BigQuery: Qwik Start - Qwiklabs Preview.

  • Lab

    Introducción a SQL para BigQuery y Cloud SQL

    En este lab, aprenderá cláusulas importantes de SQL y practicará la ejecución de consultas estructuradas en BigQuery y Cloud SQL

  • Lab

    Cómo explorar datos de la NCAA con BigQuery

    Utilice BigQuery para explorar el conjunto de datos de la NCAA de jugadores, equipos y partidos de básquetbol. Los datos abarcan jugadas desde 2009 y anotaciones desde 1996. Mire Cómo la NCAA utiliza Google Cloud para aprovechar décadas de datos de deportes.

  • Lab

    Predicciones con el aprendizaje automático de Google

    En este lab, utilizará el de aprendizaje automático (AA) para analizar el conjunto de datos público de la NCAA y predecir rondas de sus torneos.

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