BigQuery

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因為工作上會接觸Google Cloud的BigQuery,所以上網找了幾個影片來快速了解一下,將影片中的幾個點列出來,不過建議還是把整個影片看完喔,因為影片不長且包含更多資訊。:) [BigQuery 教學] 046 雲端界陳浩南 - BigQuery 到底有多快?| 簡報免費下載—東東GC
BigQuery近期推出Continuous Query預覽功能,實現即時資料處理,支援與Pub/Sub、Bigtable等服務整合,並可用於即時監控、模型訓練等應用。但此功能目前限制較多,僅支援基礎的SQL語法,且計費模式為capacity-based,費用相對高昂。
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使用 BigQuery ML,讓 Data Analyst 可以在僅會 SQL 的情況下,建立預測模型,做到「快速分析多個特徵」給予客戶分群建議
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在文中將會使用 BigQuery 的 hosted remote functions 和 Vertex AI 的大型語言模型(LLM)進行文本生成(text-bison) 來分析並生成關於 GitHub 公開資料庫的摘要和程式語言識別。
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本篇文章將描述如何產生GCP的服務帳戶金鑰,並利用該金鑰在DBeaver或是其他透過支援JDBC的軟體連接到BigQuery服務。
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BigQuery M是 BigQuery 中的一項功能,數據分析師可以使用SQL語句創建、訓練、評估和預測機器學習模型。 在這次實作將使用一個電子商務(Google 商品商店)數據集來運行一些典型的查詢和模型訓練和預測,以讓企業更了解其客戶的購買習慣。
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在網頁服務中資料庫擔任了很重要的任務,用來保存客戶的資料與提供分析的數據來源,而針對不同的需求會有各類型適合資料庫來負責。 這篇文章中會針對 Row-Oriented (以列為儲存主體) 和 Columnar (以行為儲存主體) 的兩種資料庫來分析任務與資料庫間的合適搭配。
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