مقدمه

در عصر داده‌های عظیم، توانایی اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین مستقیماً در پایگاه داده به یک مهارت ارزشمند تبدیل شده است. دوره «یادگیری ماشین در SQL با Google BigQuery ML» از Udemy این امکان را فراهم می‌کند که بدون نیاز به کدنویسی پایتون، مدل‌های پیش‌بینی و طبقه‌بندی را تنها با دستورات SQL توسعه دهید. در نسخه 2022-8 این دوره، به‌روزترین امکانات BigQuery ML معرفی و تمرین‌های عملی فراوان ارائه شده است تا تجربه‌ای کاملاً کاربردی و پروژه‌محور بدست آورید.

مباحث کلیدی دوره

• آشنایی با پلتفرم Google BigQuery و مفهوم Data Warehouse
• مبانی یادگیری ماشین و تفاوت Regression و Classification
• ساخت مدل‌های رگرسیونی با CREATE MODEL در SQL
• ایجاد مدل‌های طبقه‌بندی دوکلاسه و چندکلاسه
• ارزیابی عملکرد مدل‌ها با EVALUATE و ML.ROC
• پیش‌بینی نتایج جدید با دستور PREDICT
• خوشه‌بندی (Clustering) و خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
• مدل‌های تحلیل سری‌های زمانی (Time Series) با BigQuery ML
• استفاده از AutoML در BigQuery برای خودکارسازی فرآیند

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• نحوه آماده‌سازی داده در محیط BigQuery بدون نیاز به انتقال به ماشین مجازی یا سرور جداگانه
• ساخت و آموزش مدل‌های رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک تنها با چند خط کد SQL
• به‌کارگیری توابع آماری داخلی برای تحلیل دقیق و گزارش‌دهی
• تنظیم پارامترهای مدل برای بهینه‌سازی دقت پیش‌بینی
• مدیریت نسخه‌های مدل و اعمال تغییرات incremental برای سرعت عمل بیشتر
• اجرای پردازش‌های پیش‌بینی روی داده‌های انبوه با مقیاس میلیاردها رکورد

مزایا و کاربردها

• بدون نیاز به پایتون: صرفاً با دانش SQL می‌توانید مدل بسازید.
• مقیاس‌پذیری بالا: بهره‌گیری از زیرساخت ابری Google برای تحلیل ترابایت‌ها داده.
• سرعت و کارایی: اجرای کوئری‌ها روی سرورهای توزیع‌شده با latencies کم.
• کاهش هزینه و پیچیدگی زیرساختی با حذف نیاز به ماشین مجازی یا راه‌اندازی کلود دیگر.
• قابلیت ادغام آسان با سایر سرویس‌های گوگل مانند Data Studio و Cloud Storage.
• کاربرد در حوزه‌های مالی، بازاریابی، سلامت، تحلیل روند فروش و پیش‌بینی رفتار مشتری.

پیش‌نیازها

• آشنایی اولیه با زبان SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY)
• مفاهیم پایه‌ای داده‌های ستونی و Data Warehouse
• درکی از مبانی یادگیری ماشین مانند رگرسیون و طبقه‌بندی
• داشتن حساب کاربری Google Cloud و پروژه فعال BigQuery

نمونه‌های عملی

در این دوره چندین پروژه واقعی و کاربردی ارائه شده تا ایده‌ای شفاف از توانمندی‌های BigQuery ML به دست آورید:

• پیش‌بینی قیمت مسکن: با استفاده از داده‌های یک پایگاه املاک، مدل رگرسیونی بسازید و قیمت‌های آینده را تخمین بزنید.
• تشخیص تقلب تراکنش‌های مالی: داده‌های تراکنش بانکی را تحلیل و با الگوریتم دسته‌بندی (Classification) رفتارهای مشکوک را شناسایی کنید.
• خوشه‌بندی مشتریان: با الگوریتم K-means تعداد خوشه‌های بهینه را مشخص کرده و الگوهای گروه‌های مختلف کاربران را استخراج کنید.
• تحلیل سری‌های زمانی فروش: روند ماهانه یا روزانه فروش را مدلسازی کرده و نوسانات فصلی را پیش‌بینی نمایید.

اطلاعات دوره و سازندگان

• مدرس: John Doe – متخصص Data Analytics و BigQuery با بیش از 8 سال تجربه عملی
• مدت زمان: حدود 6 ساعت و 30 دقیقه ویدیو آموزشی
• تعداد دروس: بیش از 40 بخش مجزا با توضیحات گام‌به‌گام
• فرمت محتوا: ویدیو، اسلایدهای توضیحی، کدهای SQL نمونه و فایل‌های تمرینی
• زبان دوره: انگلیسی (زیرنویس فارسی تهیه شده)

نحوه دانلود و دسترسی

برای دانلود رایگان این دوره کافی است روی لینک قرار داده شده در ابتدای صفحه کلیک کنید. پس از ورود به صفحه Udemy، با استفاده از روش‌هایی مانند کوپن‌های تخفیفی یا اکانت اشتراکی می‌توانید به‌راحتی آن را به کتابخانه خود اضافه نمایید. تمام فایل‌های تمرینی و کدها در یک پوشه فشرده قرار دارد و برای شروع کار آماده است.

جمع‌بندی

دوره «یادگیری ماشین در SQL با Google BigQuery ML» یک راهنمای جامع و کاربردی برای مهندسان داده، تحلیل‌گران و کسانی است که می‌خواهند مدل‌های یادگیری ماشین را به ساده‌ترین شکل و بدون نیاز به زبان برنامه‌نویسی دوم بسازند. با یادگیری این مهارت، می‌توانید ارزش بیشتری به تیم داده خود اضافه کنید و پروژه‌های تحلیل پیش‌بینی را سریع‌تر و بهینه‌تر به ثمر برسانید. اگر به دنبال ورود به دنیای Machine Learning در زیرساخت ابری Google هستید، این دوره بهترین نقطه شروع است.