Los estudiantes crean el análisis predictivo NCAA March Madness a través de Google Cloud

            Google reclutó estudiantes para producir análisis de datos de torneos para ilustrar cómo las organizaciones pueden aprovechar sus diferentes herramientas de análisis, aprendizaje automático y más.
        

            
                                                                             
            
            

Este artículo apareció originalmente en ZDNet .

    
        

El año pasado, cuando comenzó una relación formal con la NCAA como su proveedor oficial en la nube, Google Cloud mostró sus herramientas de análisis de datos y de aprendizaje automático con anuncios televisivos predictivos en vivo durante el torneo de la NCAA, así como juego y análisis de datos . Este año, está llevando la campaña un paso más allá: Google ha reclutado a alrededor de 30 estudiantes universitarios para entregar el análisis de March Madness. El análisis dirigido por los alumnos pretende ilustrar la naturaleza accesible de las herramientas de análisis automático y de aprendizaje automático de Google.

En g.co/marchmadness podrá verificar la información mientras se lleva a cabo el torneo, incluido el análisis descriptivo y predictivo. Los paneles de control en tiempo real, que surgieron a través de Data Studio, la herramienta gratuita de visualización y tablero de instrumentos de Google, proporcionarán un análisis de conceptos como “control de puntuación”.

VER: Política de big data (Tech Pro Research)

“Control de puntuación” cuantifica cómo los equipos administran la puntuación en un juego. Eso incluye qué tan bien juega un equipo una vez que toman la iniciativa, cuando tienen un déficit y cuánto tiempo controlan el juego.

“Ese tipo de información no existe en los puntajes del cuadro”, dijo el defensor de Google Cloud Eric Schmidt a ZDNet.

Desde allí, también puede acceder a la capacitación que le enseñará cómo desarrollar flujos de trabajo para generar ideas similares, o aplicar las herramientas de Google a sus propios casos de uso, como el pronóstico de la demanda o el análisis de ventas.

Al igual que el año pasado, el análisis de March Madness se construyó en un entorno administrado sin servidor utilizando herramientas como Google Cloud Dataflow y BigQuery. Este año, también aprovechó Cloud Composer Cloud Scheduler y Cloud Functions . Para el análisis de datos exploratorios, los estudiantes utilizaron dos entornos de ciencia de datos optimizados de Google Cloud: Colab y Imágenes de VM de aprendizaje profundo . Principalmente utilizaron BigQuery ML para entrenar, evaluar y servir modelos predictivos.

Para prepararse para el torneo, Google en enero se asoció con MIT para organizar un hackathon para estudiantes de todo Estados Unidos. Los estudiantes exploraron el entorno analítico que Google construyó para la NCAA, y al final del día, se presentaron 17 proyectos. A partir de ahí, Google eligió a unos 30 estudiantes para construir métricas para evaluar equipos de baloncesto universitario. Los estudiantes fueron dirigidos a crear métricas para factores típicamente cualitativos como la “explosividad” de un equipo. Para medir la “explosividad”, exploraron datos sobre variables como mates y carreras de puntuación.

Mientras los estudiantes trabajaron junto con los mentores de Google Cloud, Schmidt dijo que el hackathon fue diseñado intencionalmente para reflejar la experiencia que los clientes empresariales de Google pueden tener al considerar cómo aprovechar sus datos.

“Intencionalmente no hicimos un primer plano o entrenamos [the students] por adelantado sobre cómo usar las herramientas”, dijo. “Les presentamos una formulación, exploramos una idea en torno a la” explosividad “y les brindamos orientación de alto nivel sobre el lugar donde viven estos datos dentro de estas herramientas y les permitimos que avancen en el camino de cómo encajan las piezas de información. ¿Cómo podrían? usted los consulta. “

Dependiendo de sus conjuntos de habilidades, ya sea que incluyan SQL, Python o R, por ejemplo, los estudiantes podrían abordar los datos de manera diferente.

“Con los clientes empresariales … asumimos que va a traer el conocimiento existente que tiene sobre su dominio”, dijo Schmidt. “La experiencia de usuario inicial en torno a la nube debería ser una que sea muy natural”.

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