La revolución en el análisis de datos está en pleno apogeo. La integración de machine learning (ML), anteriormente dominio exclusivo de los científicos de datos, ahora se encuentra al alcance de los analistas de datos gracias a herramientas como BigQuery ML. Estas herramientas permiten a los analistas aprovechar el poder del ML sin necesidad de poseer un título en ciencias de la computación. A continuación, exploraremos cómo iniciarse en BigQuery ML y cómo puede transformar su análisis de datos predictivo.
Preparación de Datos
El primer paso esencial en cualquier proyecto de machine learning es asegurar que los datos estén limpios, organizados y debidamente almacenados, en este caso, en una tabla de BigQuery. La limpieza y organización de los datos no solo es crucial para la precisión de su modelo, sino que también facilita la gestión y análisis posteriores. Para comenzar, revise sus datos en busca de valores nulos, inconsistentes o duplicados. Realice las transformaciones necesarias para normalizar y estandarizar los datos. Además, es importante que sus datos estén detalladamente estructurados y etiquetados. Cada columna debe tener un tipo de datos correcto y cada fila debe representar una instancia completa y coherente de datos.
Una vez que haya verificado que sus datos cumplen con estos requisitos, puede proceder a cargarlos en BigQuery. Esto se puede hacer mediante la interfaz web de BigQuery, usando comandos de bq CLI o incluso mediante scripts en lenguajes de programación como Python.
Elegir el Modelo
BigQuery ML ofrece varios tipos de modelos, cada uno adecuado para diferentes tipos de análisis predictivo. Es fundamental elegir el modelo adecuado para su caso de uso específico. A continuación, se presentan algunas opciones que BQML pone a su disposición:
– **Regresión Lineal**: Este modelo se utiliza para predecir valores numéricos. Por ejemplo, puede usarse para realizar pronósticos de ventas basados en datos históricos.
– **Regresión Logística**: Ideal para predecir categorías, la regresión logística puede predecir la probabilidad de eventos binarios, como la rotación de clientes (sí o no).
– **Agrupamiento**: Utilizado para agrupar elementos similares, este modelo puede identificar segmentos de clientes con características similares.
– **Y Más**: BigQuery ML también soporta modelos avanzados como modelos de series temporales y factorización de matriz para recomendaciones. Además, cuenta con integración de TensorFlow para casos más complejos.
Seleccionar el modelo correcto es esencial para obtener resultados precisos y útiles. Tómese el tiempo necesario para comprender las características de cada modelo y cómo se alinean con sus objetivos de análisis de datos.
Construir y Entrenar
Una vez que haya seleccionado el modelo adecuado, es hora de construir y entrenar su modelo utilizando sentencias SQL simples. La simplicidad de este proceso es uno de los mayores atractivos de BigQuery ML, ya que maneja los algoritmos complejos detrás de escena, permitiendo a los analistas centrarse en los datos y la interpretación de los resultados.
Para construir y entrenar un modelo de regresión lineal para predecir precios de casas basados en pies cuadrados, puede usar el siguiente código:
«`sql
CREATE OR REPLACE MODEL `mydataset.housing_price_model`
OPTIONS(model_type=’linear_reg’) AS
SELECT price, square_footage FROM `mydataset.housing_data`;
SELECT * FROM ML.TRAIN(‘mydataset.housing_price_model’);
«`
Este código crea y entrena un modelo de regresión lineal utilizando los datos de `housing_data`. La statement `CREATE OR REPLACE MODEL` define el modelo y `ML.TRAIN` lo entrena con los datos proporcionados. Una vez ejecutado, BigQuery ML se encargará del resto, desde la selección del algoritmo hasta la optimización del modelo. Este proceso elimina las barreras técnicas, permitiendo a los analistas centrarse en obtener insights valiosos. Además, la modularidad y facilidad de uso de SQL facilita iterar rápidamente en diferentes experimentos, ajustando parámetros y comparando resultados para encontrar la mejor configuración para su problema específico.
Evaluar
Evaluar el rendimiento de su modelo es un paso clave en el proceso de machine learning. BigQuery ML proporciona varias métricas para ayudarlo a entender cómo se desempeña su modelo. Dependiendo del tipo de modelo que esté utilizando, estas métricas pueden incluir precisión, exactitud, recuperación y más. Es fundamental revisar estas métricas para identificar cualquier problema potencial y mejorar el modelo según sea necesario.
Una vez que haya construido y entrenado su modelo, puede evaluarlo utilizando la siguiente sentencia SQL:
«`sql
SELECT * FROM ML.EVALUATE(‘mydataset.housing_price_model’);
«`
Esta sentencia devolverá diversas métricas de evaluación que le permitirán comprender la precisión y eficacia de su modelo predictivo. Por ejemplo, para un modelo de regresión, podría considerar el error cuadrático medio (RMSE) para medir la diferencia entre los valores predichos y los reales. Si los resultados de la evaluación indican que su modelo no está funcionando como esperaba, considere revisar sus datos, probar diferentes características o ajustar los hiper-parámetros del modelo. La evaluación continua y la iteración son esenciales para mejorar el rendimiento del modelado y asegurar que sus predicciones sean lo más precisas posibles.
Predecir
Una vez que haya evaluado su modelo y esté satisfecho con su rendimiento, puede empezar a hacer predicciones con él. Hacer predicciones es un proceso sencillo con BigQuery ML. Simplemente utilice sentencias SQL para aplicar su modelo entrenado a nuevos datos y generar las predicciones deseadas. Por ejemplo, para predecir precios de casas usando el modelo entrenado, puede utilizar el siguiente código SQL:
«`sql
SELECT * FROM ML.PREDICT(MODEL `mydataset.housing_price_model`,
(SELECT square_footage FROM `mydataset.new_housing_data`));
«`
Esta sentencia aplica el modelo de regresión lineal `housing_price_model` a los nuevos datos de `new_housing_data`, generando predicciones basadas en los pies cuadrados de las casas. BigQuery ML gestiona la aplicación del modelo y devuelve las predicciones, que pueden ser utilizadas para análisis adicionales o para la toma de decisiones comercial.
La revolución en el análisis de datos está siendo más poderosa que nunca. La integración de machine learning (ML), que antes era una especialidad reservada exclusivamente para los científicos de datos, ahora está al alcance de los analistas de datos mediante herramientas como BigQuery ML. Gracias a estas soluciones, los analistas pueden utilizar el poder del ML sin necesidad de tener un título en ciencias de la computación. Esta democratización de la tecnología permite a un grupo más amplio de profesionales participar en el análisis predictivo. BigQuery ML facilita la creación y el uso de modelos de aprendizaje automático directamente en la plataforma de Google BigQuery. Así, los analistas de datos pueden construir modelos predictivos utilizando SQL, un lenguaje con el que ya están familiarizados, y aplicar estos modelos para resolver problemas comerciales complejos. Este enfoque no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también aumenta la precisión y efectividad del análisis de datos. A continuación, exploraremos cómo comenzar con BigQuery ML y cómo puede transformar sus capacidades de análisis predictivo.
