Generic filters
Search in title

BigQuery ML ile Makine Öğrenmesi Temelleri Eğitimi

Eğitim Hakkında

BigQuery ML ile Makine Öğrenmesi Temelleri Eğitimi, analitik yetenekleri artırır. Bu eğitim, BigQuery ML kullanarak makine öğrenmesi modellerinin nasıl oluşturulacağına ve uygulanacağına odaklanır. Katılımcılar, veri setlerinden değerli bilgiler çıkarmak için makine öğrenmesi algoritmalarını nasıl kullanacaklarını öğrenirler. Aynı zamanda, tahmin, sınıflandırma ve kümeleme gibi temel makine öğrenmesi işlemlerini keşfederler. Bu keşif, iş zekası ve veri analiz süreçlerini iyileştirir.

Eğitim, model eğitimi ve değerlendirme üzerine yoğunlaşır. Katılımcılar, BigQuery ML ile veri setlerini nasıl hazırlayacaklarını ve modelleri nasıl eğiteceklerini öğrenirler. Bu öğrenim, model doğruluğunu artırır ve tahmin performansını iyileştirir.

Makine öğrenmesi modellerinin entegrasyonu da eğitimde yer alır. Katılımcılar, eğitilmiş modelleri uygulama ve analiz süreçlerine nasıl entegre edeceklerini öğrenirler. Bu bilgi, otomatik karar alma ve veriye dayalı stratejileri destekler.

Eğitim, ayrıca, BigQuery ML’in ileri özellikleri üzerine de odaklanır. Katılımcılar, zaman serisi analizi ve derin öğrenme modelleri gibi gelişmiş teknikleri nasıl uygulayacaklarını öğrenirler. Dolayısıyla ileri teknikler, karmaşık veri setlerinden derinlemesine analizler yapmayı mümkün kılar.

BigQuery ML ile Makine Öğrenmesi Temelleri Eğitimi, katılımcılara pratik beceriler kazandırır. Bu beceriler, onların BigQuery ML kullanarak etkili makine öğrenmesi çözümleri geliştirmelerine yardımcı olur. Eğitim, model eğitimi, değerlendirme, entegrasyon ve ileri makine öğrenmesi teknikleri konularında derinlemesine uzmanlık kazandırır. Bu sayede katılımcılar, eğitimle birlikte, büyük veri setleri üzerinde etkili makine öğrenmesi analizleri gerçekleştirebilirler.

Sonuç olarak, bu eğitim, BigQuery ML ve makine öğrenmesi temelleri konusunda kapsamlı bir bilgi sunar. Katılımcılar, veri analizi, model eğitimi ve makine öğrenmesi uygulamaları konusunda uzmanlaşır. Eğitim sonunda, katılımcılar, veriye dayalı içgörüler elde etme ve iş süreçlerini otomatikleştirme becerilerine sahip olurlar. Bu beceriler, onların profesyonel gelişimlerine büyük katkı sağlar.

Eğitim İçeriği

Neler Öğreneceksiniz?

  1. BigQuery ML’nin Temel Kavramları
  2. SQL ile Makine Öğrenmesi Modelleri Oluşturma
  3. Sınıflandırma, Regresyon ve Diğer ML Modelleri
  4. Model Eğitimi ve Değerlendirme
  5. BigQuery ve ML Modellerinin Entegrasyonu
  6. Makine Öğrenmesi Projelerinde Veri Hazırlama
  7. Model Optimizasyonu ve Performans İyileştirmeleri
  8. Gerçek Dünya Uygulamaları ve Case Study’ler

Ön Koşullar

  • Temel SQL bilgisi ve veritabanı kavramlarına hakimiyet
  • Veri analizi ve iş zekası konularında temel bilgi
  • Makine öğrenmesine giriş seviyesinde bilgi (tercihen)

Kimler Katılmalı

  • Veri analistleri ve veri bilimcileri
  • SQL bilgisini makine öğrenmesi uygulamalarıyla genişletmek isteyen profesyoneller
  • Makine öğrenmesine yeni başlayan veya ilgisi olan bireyler
  • Veri odaklı çözümler geliştirmek isteyen iş analistleri ve yöneticiler

Outline

  1. BigQuery ML’ye Giriş
    • BigQuery ML’nin Temelleri ve Kullanımı
    • Makine Öğrenmesine SQL Perspektifinden Bakış
  2. Makine Öğrenmesi Modellerinin Oluşturulması
    • SQL ile Model Oluşturma ve Eğitim
    • Sınıflandırma ve Regresyon Modelleri
  3. Model Eğitimi ve Değerlendirme
    • Model Performansının Değerlendirilmesi
    • Hata Analizi ve Model İyileştirmeleri
  4. BigQuery ve ML Modelleri Entegrasyonu
    • Veri Setlerinin Hazırlanması ve İşlenmesi
    • Entegre Makine Öğrenmesi Çözümleri
  5. Makine Öğrenmesi Projelerinde Veri Hazırlığı
    • Veri Temizleme ve Hazırlama Teknikleri
    • Veri Setlerinin Optimizasyonu
  6. Model Optimizasyonu ve Performans
    • Model Parametre Ayarları
    • Performans İyileştirme Stratejileri
  7. Gerçek Dünya Uygulamaları ve Case Study’ler
    • Sektörel Makine Öğrenmesi Uygulamaları
    • Gerçek Projelerden Öğrenilenler ve İpuçları

Eğitim Talep Formu