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Prediga las tarifas de taxis con un modelo de previsión de AA de BigQuery

Prediga las tarifas de taxis con un modelo de previsión de AA de BigQuery

Horas 7 Créditos

GSP246

Labs de autoaprendizaje de Google Cloud

Descripción general

BigQuery es la base de datos estadísticos de Google de bajo costo, sin operaciones (NoOps) y completamente administrada. Con BigQuery, puede consultar muchos terabytes de datos sin tener que administrar ninguna infraestructura y sin la necesidad de un administrador de base de datos.

El Aprendizaje automático BigQuery (BQML, producto Beta) es una nueva característica de BigQuery en la que los analistas de datos pueden crear, entrenar, evaluar y predecir con modelos de aprendizaje automático y codificación mínima.

En este lab, explorará millones de viajes de taxis amarillos de la ciudad de Nueva York disponibles en un conjunto de datos públicos de BigQuery. Luego, creará un modelo de aprendizaje automático en BigQuery a fin de predecir la tarifa del viaje con base en los datos de su modelo. Por último, evaluará el rendimiento de su modelo y hará predicciones con él.

Objetivos

En este lab, aprenderá a realizar las siguientes tareas:

  • Utilizar BigQuery para buscar conjuntos de datos públicos
  • Consultar y explorar el conjunto de datos públicos de taxis
  • Crear un conjunto de datos de entrenamiento y evaluación para usar en la predicción por lotes
  • Crear un modelo de previsión (regresión lineal) en BQML
  • Evaluar el rendimiento de su modelo de aprendizaje automático

Requisitos

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Puntuación

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Calculate trips taken by Yellow taxi in each month of 2015

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Calculate average speed of Yellow taxi trips in 2015

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Test whether fields are good inputs to your fare forecasting model

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Create a BigQuery dataset to store models

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Create a taxifare model

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Evaluate classification model performance

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Predict taxi fare amount

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