이 과정에서는 복잡한 특성 추출부터 직접 모델 배포에 이르기까지 전체 데이터 과학 워크플로를 가속화하는 통합 서버리스 플랫폼으로서 BigQuery를 소개합니다. BigQuery가 기존 데이터 웨어하우스 그 이상임을 보여줍니다. 컴퓨팅을 데이터로 직접 이동하여 분리된 멀티 도구 워크플로의 문제를 해결하는 방법을 알아보세요. BigQuery ML(BQML)을 사용하여 SQL을 통해 직접 머신러닝을 구현하고 데이터 과학 프로젝트를 Jupyter 및 Colab과 같은 Python 환경과 통합합니다. 또한 자동화된 ML 수명 주기 관리를 위한 데이터 과학 에이전트와 BigQuery를 사용하여 프로덕션 레디 생성형 AI 및 머신러닝 배포를 촉진하는 방법에 대해서도 알아봅니다.