Este curso apresenta o BigQuery como uma plataforma integrada e sem servidor que acelera todo o fluxo de trabalho de ciência de dados, desde a engenharia de atributos complexa até a implantação direta de modelos. Ele demonstra que o BigQuery é muito mais do que um data warehouse tradicional. Saiba como mover a computação diretamente para os dados para resolver os desafios de fluxos de trabalho desconexos e com várias ferramentas. Implemente o machine learning diretamente via SQL usando o BigQuery ML (BQML) e integre projetos de ciência de dados com ambientes Python como Jupyter e Colab. Você também vai aprender sobre os agentes de ciência de dados para gerenciamento automatizado do ciclo de vida de ML e como usar o BigQuery para facilitar implantações de IA generativa e machine learning prontas para produção.