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了解 BigQuery 机器学习推理功能，以及数据分析师为何应使用该功能，它有哪些应用场景，有哪些受支持的机器学习模型。您还将了解如何在 BigQuery 中创建和管理这些机器学习模型。
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Focuses on BigQuery ML inference capabilities, which are highly relevant for data analysts working with large datasets and machine learning models
Explores the applications of BigQuery ML inference, which can help data analysts derive insights and make predictions from their data more efficiently
Covers the creation and management of ML models within BigQuery, which is useful for data analysts who want to build and deploy models directly within their data warehouse
Presented by Google Cloud, which is known for its data processing and machine learning services, including BigQuery and Vertex AI
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Reviews summary
Bigquery ml推理功能概述
根据一位学生的说法，该课程提供了关于使用 BigQuery 机器学习推理功能的实用介绍。学生认为，课程特别适合数据分析师，因为它允许他们在不需要编写 Python 或 TensorFlow 代码的情况下进行机器学习建模。课程的案例设计得很好，有助于学习者快速入门，并将机器学习知识应用于 BigQuery 环境。
课程提供的示例具有实践价值。
"课程的案例设计得很好，可以让学习者很快的入门。"
"课程中的实际案例非常有启发性，帮助我理解了如何在真实场景中应用BigQuery ML。"
"通过实践课程提供的案例，我能更快地掌握BigQuery ML推理的核心概念和步骤。"
课程内容对数据分析师特别有用。
"我觉得BigQueryML对于一些数据分析师，在不需要写Python或TensorFlow等代码的情况下，也可以做机器学习建模是很有帮助。"
"感觉对于我们这种不擅长coding的数据分析师很友好！很实用。"
"该课程的内容直击数据分析师的痛点，让我们能够利用熟悉的SQL工具进行ML操作。"
课程展示了在 BigQuery 中轻松应用 ML。
"通过此课程的学习，我觉得BigQueryML对于一些数据分析师，在不需要写Python或TensorFlow等代码的情况下，也可以做机器学习建模是很有帮助。"
"了解了BigQueryML的应用场景，感觉对于我们这种不擅长coding的数据分析师很友好！"
"我学会了如何在BigQuery中直接进行机器学习推理，这大大简化了流程，不需要复杂的编程环境。"
Activities
Be better prepared
before
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during
and
after
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in 使用 BigQuery 机器学习推理功能 with these
activities:
复习 SQL 基础知识
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复习 SQL 基础知识，为理解 BigQuery ML 推理功能打下坚实基础，因为 BigQuery 依赖于 SQL 进行数据操作和模型创建。
Browse courses on
SQL
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-
回顾 SQL 查询语法和常用函数。
-
练习编写 SQL 查询以检索和转换数据。
-
熟悉 SQL 中的连接、聚合和窗口函数。
阅读《数据科学实战》
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阅读本书以了解数据科学的基本概念和技术，从而更好地理解 BigQuery ML 推理功能背后的原理。
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Data Science from Scratch: First Principles...
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-
通读本书，重点关注与机器学习和模型评估相关的章节。
-
尝试书中的示例代码，加深理解。
-
将书中的知识应用于实际的数据科学项目中。
阅读《Google BigQuery：权威指南》
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阅读本书以深入了解 BigQuery 的各个方面，包括其架构、数据加载、查询优化和安全特性，从而更好地理解 BigQuery ML 推理功能。
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Google BigQuery: The Definitive Guide: Data...
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-
通读本书，重点关注与数据分析和机器学习相关的章节。
-
尝试书中的示例代码，加深理解。
-
将书中的知识应用于实际的 BigQuery 项目中。
Four other activities
Expand to see all activities and additional details
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学习 BigQuery ML 官方教程
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通过官方教程学习 BigQuery ML，可以帮助你快速掌握 BigQuery ML 的基本用法和高级技巧，并了解其在实际应用中的价值。
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-
访问 Google Cloud 官方文档，找到 BigQuery ML 教程。
-
按照教程逐步操作，完成示例项目。
-
尝试修改示例代码，探索 BigQuery ML 的更多功能。
练习使用 SQL 创建和管理机器学习模型
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通过重复练习，可以加深对 BigQuery ML 中 SQL 命令的理解，并提高编写 SQL 代码的效率。
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-
使用 `CREATE MODEL` 语句创建不同的机器学习模型。
-
使用 `ML.PREDICT` 函数进行预测。
-
使用 `ML.EVALUATE` 函数评估模型性能。
-
使用 `DROP MODEL` 语句删除模型。
使用 BigQuery ML 构建预测模型
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通过构建实际的预测模型，可以巩固你对 BigQuery ML 推理功能的理解，并提升你的数据分析和机器学习技能。
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-
选择一个适合使用 BigQuery ML 进行预测的数据集。
-
使用 BigQuery ML 创建和训练一个预测模型。
-
使用训练好的模型进行预测，并评估模型的性能。
-
优化模型参数，提高预测准确率。
撰写 BigQuery ML 推理功能的应用案例
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撰写应用案例可以帮助你深入思考 BigQuery ML 推理功能的应用场景，并提升你的写作和表达能力。
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-
选择一个你感兴趣的 BigQuery ML 推理功能的应用场景。
-
收集相关资料，了解该应用场景的背景和需求。
-
撰写应用案例，详细描述如何使用 BigQuery ML 推理功能解决该场景下的问题。
-
分享你的应用案例，与他人交流学习。
复习 SQL 基础知识
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使用 BigQuery ML 构建预测模型
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撰写 BigQuery ML 推理功能的应用案例
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Career center
Learners who complete 使用 BigQuery 机器学习推理功能 will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
数据分析师
数据分析师
数据分析师负责收集、处理和分析数据，以支持业务决策。 对于数据分析师而言，掌握 BigQuery 机器学习推理功能至关重要，因为它使数据分析师可以直接在 BigQuery 中构建和管理机器学习模型，而无需复杂的编程技能。 学习 BigQuery 机器学习推理功能，可以使数据分析师更有效地进行数据挖掘、预测分析和用户行为分析。 通过掌握 BigQuery 机器学习推理功能的应用场景和支持的机器学习模型，数据分析师可以更智能地驱动业务增长。
数据科学家
数据科学家
数据科学家运用统计学、机器学习和其他分析方法从大量数据中提取有价值的见解。数据科学家需要精通各种数据分析工具，其中包括 Google Cloud 提供的 BigQuery 机器学习推理功能。 通过学习 BigQuery 机器学习推理功能，数据科学家能够深入了解如何利用这些工具在 BigQuery 中创建和管理机器学习模型。这对于数据科学家来说，可以显著提升其分析能力和建模效率。 此外，理解数据分析师为何以及如何使用这些功能，有助于数据科学家更有效地进行模型部署和应用。
预测分析师
预测分析师
预测分析师使用统计建模和机器学习技术来预测未来的结果。 学习 BigQuery 机器学习推理功能，使预测分析师能够直接在 BigQuery 中构建和管理机器学习模型。 预测分析师通过学习 BigQuery 机器学习推理功能，可以更有效地进行预测分析，从而为企业提供有价值的战略洞察。 此外，通过了解 BigQuery 机器学习推理功能的应用场景和支持的机器学习模型，预测分析师可以更智能地驱动业务增长。
人工智能工程師
人工智能工程師
人工智能工程师致力于开发和实施人工智能解决方案，以解决各种复杂问题。 学习 BigQuery 机器学习推理功能，有助于人工智能工程师更好地理解如何在 BigQuery 中创建和管理机器学习模型。 这对于人工智能工程师来说，可以加速模型的开发和部署过程。 人工智能工程师通过学习 BigQuery 机器学习推理功能，可以更有效地利用数据进行模型训练和优化，从而提高人工智能系统的性能和可靠性。
機器學習工程師
機器學習工程師
机器学习工程师致力于设计、开发和部署机器学习模型，以解决各种实际业务问题。 学习 BigQuery 机器学习推理功能，将帮助机器学习工程师更好地理解如何在 Google Cloud 环境中创建和管理机器学习模型。 借助 BigQuery 机器学习推理功能，机器学习工程师能够更有效地进行模型评估和性能优化。 此外，理解数据分析师如何使用这些工具，有助于工程师与数据分析师之间建立更有效的协作，从而促进机器学习项目的成功。
商業智能分析師
商業智能分析師
商业智能分析师使用数据分析工具和技术来帮助企业做出更好的决策。 理解 BigQuery 机器学习推理功能对于商业智能分析师至关重要，因为它允许他们从数据中提取更高级的洞察。 商业智能分析师通过学习 BigQuery 机器学习推理功能，可以构建和管理机器学习模型，从而能够进行更深入的预测分析和业务趋势分析。 此外，掌握 BigQuery 机器学习推理功能可以帮助商业智能分析师更有效地识别和利用数据中的模式，从而为企业提供有价值的战略建议。
數據產品經理
數據產品經理
数据产品经理负责规划和管理数据产品，确保其满足用户需求并实现商业价值。 理解 BigQuery 机器学习推理功能，对于数据产品经理来说至关重要，因为它允许他们更好地了解如何利用机器学习技术来改进产品功能。 学习 BigQuery 机器学习推理功能，可以帮助数据产品经理更有效地制定产品战略，并了解如何利用数据驱动的决策来提升用户体验。 掌握 BigQuery 机器学习推理功能，可以帮助数据产品经理更好地与数据团队合作，从而推动数据产品的成功。
数据工程
数据工程
数据工程师负责构建和维护数据管道，确保数据的高质量和可用性。 理解 BigQuery 机器学习推理功能，能够帮助数据工程师更好地理解如何在 BigQuery 中集成和管理机器学习模型。 学习 BigQuery 机器学习推理功能，可以优化数据流程，支持数据分析师和数据科学家高效地进行数据分析和建模。 此外，数据工程师还可以利用 BigQuery 机器学习推理功能的应用场景，为企业提供更强大的数据平台支持。
市场营销分析师
市场营销分析师
市场营销分析师使用数据分析来优化市场营销活动并提高投资回报率。 学习 BigQuery 机器学习推理功能，能够帮助市场营销分析师更好地理解客户行为和市场趋势。 通过学习 BigQuery 机器学习推理功能，市场营销分析师可以构建和管理机器学习模型，从而进行更精准的用户细分和个性化推荐。 此外，掌握 BigQuery 机器学习推理功能的应用场景，可以帮助市场营销分析师更有效地优化市场营销策略，提高营销效果。
云计算工程师
云计算工程师
云计算工程师专注于云计算基础设施的构建、部署和维护。 学习 BigQuery 机器学习推理功能，云计算工程师可以更好地理解如何将机器学习模型集成到云平台中。 云计算工程师可以通过学习 BigQuery 机器学习推理功能，优化云资源的配置，支持数据分析师和数据科学家高效地运行机器学习任务。 此外，云计算工程师还可以利用 BigQuery 机器学习推理功能的应用场景，为企业提供更全面的云解决方案。
运营分析师
运营分析师
运营分析师使用数据分析来提高运营效率并降低成本。 学习 BigQuery 机器学习推理功能，有助于运营分析师更好地理解运营流程中的瓶颈和优化机会。 运营分析师通过学习 BigQuery 机器学习推理功能，可以构建和管理机器学习模型，从而进行更有效的预测和优化。 此外，掌握 BigQuery 机器学习推理功能的应用场景，可以帮助运营分析师更智能地驱动业务改进和效率提升。
機器學習研究員
機器學習研究員
机器学习研究员从事机器学习算法的研究和开发，探索新的模型和技术。 学习 BigQuery 机器学习推理功能，可以为机器学习研究员提供一个实践平台，用于验证和测试新的算法。 机器学习研究员通过学习 BigQuery 机器学习推理功能，更能够理解实际应用场景，从而促进理论研究与实际应用相结合。 此外，熟悉 BigQuery 机器学习推理功能，有助于机器学习研究员更好地了解当前机器学习技术的局限和发展方向 。通常需要高级学位（如博士）。
数据库管理员
数据库管理员
数据库管理员负责管理和维护数据库系统，确保数据的可用性和安全性。 了解 BigQuery 机器学习推理功能，能够帮助数据库管理员更好地理解如何在 BigQuery 中集成和管理机器学习模型。 这对于数据库管理员来说，可以优化数据库性能和资源利用率。 学习 BigQuery 机器学习推理功能，可以帮助数据库管理员更有效地管理和监控与机器学习相关的数据流程，从而确保整个系统的稳定运行。
風險分析師
風險分析師
风险分析师评估和管理潜在的风险，以保护组织免受财务或其他损失。 学习 BigQuery 机器学习推理功能，有助于风险分析师利用机器学习模型来改进风险评估和预测。 风险分析师通过学习 BigQuery 机器学习推理功能，可以更有效地识别和量化风险因素，从而为企业提供更全面的风险管理方案。 此外，掌握 BigQuery 机器学习推理功能的应用场景，可以帮助风险分析师更好地应对各种复杂风险。
定量分析师
定量分析师
定量分析师使用数学和统计模型来分析数据和做出预测，通常在金融领域工作。 虽然此课程并非直接针对金融领域，但了解 BigQuery 机器学习推理功能对于定量分析师来说仍然是有益的。 定量分析师通过学习 BigQuery 机器学习推理功能，可以利用机器学习模型进行更高级的预测和风险评估。 此外，掌握 BigQuery 机器学习推理功能，有助于他们更好地处理和分析大规模数据集，从而提高决策的准确性和效率。通常需要高级学位（如硕士或博士）。
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使用 BigQuery 机器学习推理功能.
本书全面介绍了 Google BigQuery，涵盖了从基本概念到高级功能的各个方面。它详细解释了 BigQuery 的架构、数据加载、查询优化和安全特性。对于希望深入了解 BigQuery 并将其应用于实际数据分析项目的数据分析师来说，这是一本非常有价值的参考书。本书可以帮助学生更好地理解 BigQuery ML 推理功能，并将其应用于实际场景。
本书介绍了数据科学的基本概念和技术，包括数据收集、数据清洗、数据分析、模型构建和模型评估。它使用 Python 语言进行讲解，并提供了大量的示例代码。对于希望从零开始学习数据科学的数据分析师来说，这是一本非常有价值的入门书籍。本书可以帮助学生更好地理解 BigQuery ML 推理功能背后的原理，并将其应用于更广泛的数据科学领域。
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