W trakcie spotkania opowiem i pokażę na przykładzie w jaki sposób efektywnie i tanio wykorzystać infrastrukturę Google do zadań Machine Learning za pomocą Big Query.
Przedstawię jak "elastyczna hurtownia" może pomóc klientom Waszej firmy działać taniej i sprawniej, dlaczego to ważny krok na drodze do chmury i jakie GFT widzi zalety w porównaniu do procesu opartego o klasyczne narzędzia programistyczne typu Jupyter notebooks. Przyjrzę się też co jeszcze musi się wydarzyć, żeby rozwiązania tej klasy stały się pierwszym wyborem analityków danych i jak programista Java lub Python może znacznie zwiększyć skalowalność swojego kodu. Na koniec zaprezentuję jak zwiększyć intrerpretowalność modeli analitycznych za pomocą ogłoszonego na Google Next London '19 narzędzia: "What-If-Tool".
