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8种扩展数据科学工作负载的方法
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了如何通过BigQuery简化数据科学工作，提供八种实用方法，如在电子表格中进行机器学习、使用BigQuery Sandbox进行无成本实验、在Colab笔记本中利用AI助手，以及处理大规模数据集等。这些工具旨在帮助数据科学家专注于分析，而非工具本身。
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关键要点
- 通过BigQuery简化数据科学工作，专注于分析而非工具。
- 在电子表格中进行机器学习，使用Connected Sheets分析大规模数据。
- BigQuery Sandbox允许无成本实验，支持每月查询1TB数据。
- Colab笔记本提供AI助手，帮助生成代码和规划分析。
- BigQuery DataFrames解决内存限制问题，支持处理超大数据集。
- Serverless Spark简化Apache Spark的基础设施管理，专注于模型开发。
- 利用公共数据集为第一方数据提供上下文，增强模型分析能力。
- BigQuery支持地理空间分析，简化空间特征工程。
- 将Cloud Logging数据路由到BigQuery，分析操作数据和日志。
- 通过这些工具，数据科学家可以更高效地进行数据分析和模型构建。
❓
延伸问答
如何在电子表格中进行机器学习？
可以使用Connected Sheets分析BigQuery中的数据，直接在电子表格中调用BQML模型进行预测，无需编写代码。
BigQuery Sandbox有什么优势？
BigQuery Sandbox允许用户每月查询最多1TB的数据，无需信用卡，是学习和实验大规模分析的无成本方式。
Colab笔记本如何帮助数据科学家？
Colab笔记本提供AI助手，可以生成代码、解释错误，并帮助规划分析，提升工作效率。
BigQuery DataFrames解决了什么问题？
BigQuery DataFrames允许处理超大数据集，避免了内存限制问题，提供类似pandas的API。
如何利用公共数据集增强模型分析能力？
可以将第一方数据与BigQuery中的公共数据集结合，提供上下文信息，帮助解释数据变化的原因。
BigQuery如何支持地理空间分析？
BigQuery支持GEOGRAPHY数据类型和GIS函数，简化空间特征工程，便于构建位置感知模型。
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