Partition a BigQuery dataset into a training and test partitions.
Create a predictive model using the training dataset.
Evaluate the predictive model using the test dataset.
This is a self-paced lab that takes place in the Google Cloud console. Learn the process for partitioning a data set into a training set that will be used to develop a model, and a test set that can then be used to evaluate the accuracy of the model and then independently evaluate predictive models in a repeatable manner.
Bigquery
Predictive Modelling
JupyterLab
Освойте новый инструмент или навык благодаря практическим заданиям в интерактивной форме
Вы получите доступ к программному обеспечению и инструментам в облачном рабочем пространстве. Загрузка не требуется
В рамках проектов вы будете выполнять задание или проходить сценарий, следуя инструкциям на интерактивной платформе. Проекты выполняются в реальной облачной среде и в реальных экземплярах различных продуктов, а не в симуляторе или демонстрационной среде.
Приобретая проект, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая временный доступ к любому продукту, необходимому для завершения проекта.
Проекты технически доступны на мобильных устройствах, однако мы настоятельно рекомендуем выполнять их на ноутбуке или настольном компьютере.
Да, вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта. Для этого перед выходом из среды продукта сохраните все файлы на своем устройстве.
Средства за проекты не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.
Финансовая помощь недоступна для проектов.
В редких случаях проекты могут быть закрыты по техническим или другим причинам. Если у вас возникли проблемы, Контакты.
Проекты невозможно пройти в режиме прослушивания.
В верхней части страницы можно посмотреть рекомендуемый уровень опыта для этого проекта.
Да, все необходимое для выполнения проекта будет доступно в вашем браузере.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
