Публикации по теме 'bigquery'
BigQuery ML для построения и создания моделей
Обзор
В BigQuery есть все. Бессерверное, масштабируемое и экономичное многооблачное хранилище данных, разработанное для гибкости бизнеса. Для такого отраслевого гиганта, как Google, справедливо, что они предоставляют уникальное бессерверное хранилище данных. Типичное хранилище данных централизует данные из нескольких разрозненных источников и предоставляет единую платформу для анализа объединенных данных. По сути, это помогает получить представление о бизнес-решениях.
Бессерверная..
Использование Slot Recommender в BigQuery
Как использовать новую функцию в Google BigQuery
С помощью Slot Recommender Google позволяет пользователю анализировать использование BigQuery, и, при необходимости, здесь может быть достигнута экономия средств. Вот что вам нужно знать о новой общедоступной функции.
Слоты BigQuery — это виртуальные ЦП, используемые BigQuery для выполнения запросов SQL. Большой запрос…
Руководство по выбору модели в BigQuery
Следите за новостями
Почему аналитики больших данных всегда выбирают Apache Spark для обработки
Почему Apache Spark
Apache Spark — это наиболее широко используемый механизм обработки больших данных. Вы можете использовать этот инструмент для анализа в реальном времени, интерактивного анализа, потоковой обработки, пакетной обработки и вычисления графов. В отличие от Hadoop MapReduce, который предлагает только режим пакетной обработки, Apache Spark предлагает гораздо больше возможностей. В индустриальном мире видно, что…
Как научить модель предсказывать дождь следующего дня с помощью Google BigQuery ML
С помощью хорошо знакомого синтаксиса SQL на удивление быстро и просто предсказать будущее.
Ожидайте дождя. Всего два простых слова, но иногда ставки могут быть намного выше, чем взять зонтик перед завтрашним выходом из дома. Дождь может разрушить планы пикников или принести огромную радость фермерам, которые отчаянно пытаются спасти свой урожай, пострадавший от засухи.
Научиться предсказывать дождь на следующий день - это простой и практичный способ изучить машинное обучение с..
Что ж ... начнем с машинного обучения (с помощью BigQuery?
У меня наконец-то появилось «свободное» время, чтобы узнать немного больше о машинном обучении. Итак, с учетом сказанного, я почти без ума от математики (опять же, то же самое чувство 90-х).
Итак, я использую это для изучения:
Сотостраничная книга ML Построение моделей машинного обучения и глубокого обучения на базе GCP Loooot видеороликов MIT на YouTube, связанных с этой темой Google Qwiklabs Kaggle Google Colab ❤️
Это было действительно продуктивно даже для меня..
Развертывание пользовательских функций BigQuery с помощью действий GitHub
Оптимизируйте развертывание пользовательских функций BigQuery с помощью автоматизации GitHub Actions.
Введение
Как профессионалы в области данных, мы постоянно ищем лучшие и более эффективные способы управления нашим хранилищем данных. Google BigQuery — впечатляющее бессерверное хранилище данных, которое позволяет анализировать огромные наборы данных в режиме реального времени. Одним из интересных аспектов BigQuery является его поддержка пользовательских функций с использованием..
