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NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud

date_range 3時間 show_chart Fundamental universal_currency_alt クレジット: 11

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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  • ラボ

    BigQuery ウェブ UI を使用する

    このラボでは、ウェブ UI を使用して一般公開テーブルに対してクエリを実行する方法と、サンプルデータを BigQuery に読み込む方法について説明します。Get Meaningful Insights with Google BigQuery の短い動画をご覧ください。

    ラボ

    BigQuery: Qwik Start - コマンドライン

    このハンズオンラボでは、コマンドライン インターフェースを使用して一般公開テーブルに対してクエリを実行する方法と、サンプルデータを BigQuery に読み込む方法について説明します。Get Meaningful Insights with Google BigQueryBigQuery: Qwik Start - Qwiklabs Preview の短い動画をご覧ください。

  • ラボ

    Introduction to SQL for BigQuery and Cloud SQL

    このラボでは、基本的な SQL 句について学び、BigQuery と Cloud SQL で実際に構造化クエリを実行します。

  • ラボ

    Exploring NCAA Data with BigQuery

    BigQuery を使用して、NCAA のバスケットボールの試合、チーム、選手に関するデータセットを探索します。データは 2009 年以降のプレイと 1996 以降のスコアをカバーしています。NCAA が Google Cloud を使用して数十年分のスポーツのデータを活用する方法をご覧ください。

  • ラボ

    Google の機械学習を使用した予想

    このラボでは機械学習(ML)を使用して一般公開の NCAA データセットを分析し、NCAA のトーナメントの対戦結果を予測します。

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