Trabajar con aprendizaje automático será más fácil con el nuevo BigQuery ML #GoogleNext18

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Ingresar al mundo del aprendizaje automático puede parecer difícil o costoso para algunas compañías. No obstante, el nuevo BigQuery ML busca acortar esta brecha con una plataforma amigable y de bajo costo.

BigQuery es una herramienta de Google que permite analizar conjuntos de datos, hojas de cálculo e informes en organizaciones. Permite capturar y analizar datos en tiempo real y facilita un proceso que en muchos casos es engorroso.

Durante Google Cloud Next 2018, se habló de las mejoras que está recibiendo esta herramienta. BigQuery es considerada por la compañía como un verdadero “almacén de datos de bajo costo”, puesto que permite generar valor con un software específicamente diseñado para mejorar la productividad de los analistas de datos. Lo práctico y más relevante es que como se vincula con la nube, no hay que administrar ninguna infraestructura costosa.

En este marco, anunciaron BigQuery ML, que ya está disponible en su versión beta. La intención es permitir que “los científicos de datos construyan y desplieguen modelos de machine learning en conjuntos de datos, estructurados o semiestructurados, directamente dentro de BigQuery usando SQL”.

¿Qué es lo que esto significa? Quienes ingresen a mundo del ML podrán realizar análisis predictivos, como la previsión de ventas o la creación de segmentos de clientes. Según adelantaron, todo esto es posible “dentro de una fracción del tiempo asociado a los sistemas ML tradicionales”. Fíjate en el siguiente GIF.

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Google también anunció otras herramientas que complementan la plataforma como BigQuery Clustering (disponible en beta), BigQuery GIS (en alpha), un conector de datos sheets para BigQuery, Data Studio Explorer, Cloud Composer, junto a mejoras en la seguridad. Así mismo, según la compañía, todos los datos de BigQuery siempre están encriptados, tanto en reposo como en tránsito.