このコースでは、BigQuery を、複雑な特徴量エンジニアリングからモデルの直接デプロイまで、データ サイエンスのワークフロー全体を加速する統合されたサーバーレス プラットフォームとして紹介します。BigQuery が従来のデータ ウェアハウスをはるかに超えた存在であることがわかります。コンピューティングをデータに直接移動して、複数のツールが混在するワークフローの課題を解決する方法を学びます。BigQuery ML（BQML）を使用して SQL で直接 ML を実装し、データ サイエンス プロジェクトを Jupyter や Colab などの Python 環境と統合します。また、ML ライフサイクル管理を自動化するデータ サイエンス エージェントと、BigQuery を使用してプロダクション レディな生成 AI と ML のデプロイを促進する方法についても学びます。