menu

NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud

Fundamental 4 Steps 3 hours 11 Credits

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.

Data Machine Learning

Quest Outline

Hands-On Lab

Using BigQuery in the Google Cloud Console

This lab shows you how to query public tables and load sample data into BigQuery using the GCP Console. Watch the following short video Get Meaningful Insights with Google BigQuery.

Deutsch English español (Latinoamérica) français 日本語 português (Brasil)
Hands-On Lab

BigQuery: Qwik Start - Komut Satırı

Bu uygulamalı laboratuvarda, herkese açık tabloları nasıl sorgulayacağınız ve örnek verileri Komut Satırı Arayüzünü kullanarak nasıl BigQuery'ye yükleyeceğiniz gösterilmektedir. Google BigQuery ile Anlamlı Analizler Elde Etme ve BigQuery: Qwik Start - Qwiklabs Önizlemesi başlıklı kısa videoları izleyin.

Deutsch English español (Latinoamérica) français Italiano 日本語 Polski português (Brasil) Türkçe
Hands-On Lab

BigQuery ve Cloud SQL için SQL'e giriş

Bu laboratuvarda SQL ile ilgili temel koşulları öğrenecek, BigQuery ve Cloud SQL'de yapılandırılmış sorgular çalıştırma hakkında uygulamalı alıştırmalar yapacaksınız.

Deutsch English español (Latinoamérica) français bahasa Indonesia Italiano 日本語 한국어 Polski português (Brasil) Türkçe
Hands-On Lab

Exploring NCAA Data with BigQuery

Use BigQuery to explore the NCAA dataset of basketball games, teams, and players. The data covers plays from 2009 and scores from 1996. Watch How the NCAA is using Google Cloud to tap into decades of sports data.

Hands-On Lab

Bracketology with Google Machine Learning

In this lab you use Machine Learning (ML) to analyze the public NCAA dataset and predict NCAA tournament brackets.

Deutsch English español (Latinoamérica) français 日本語 한국어 português (Brasil)

Enroll Now

Enroll in this quest to track your progress toward earning a badge.