Construyendo un modelo de regresión logística con BigQuery ML en GCP

Este curso práctico se centra en mostrar de forma práctica cómo usar la herramienta Google BigQuery ML para construir un modelo de regresión logística que nos permita clasificar los datos de nuestra organización.

BigQuery no es solo un almacén de datos altamente escalable y sin servidor, sino que también es una excelente plataforma de aprendizaje automático.

Los conocimientos previos requeridos para realizar esta formación y sacarle partido a la misma, comprendiendo todo lo explicado, son estar familiarizado con los servicios de Google Cloud, como BigQuery y Vertex AI, así como tener una comprensión básica de los conceptos y términos relacionados con cloud computing, la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.

Durante el desarrollo de la formación, el profesor irá realizando los pasos necesarios de una forma práctica, para que comprendas y aprendas todo de forma muy visual y rápida. Primero se realizará la implementación de una instancia de Vertex AI Workbench para crear un modelo de regresión logística con BigQuery ML.

Después se realizará la evaluación del modelo de ML y se harán predicciones con los modelos construidos, para acabar con la creación, evaluación y predicción del modelo agregando información adicional al mismo.