BigQuery, treina modelos com SQL e centraliza recursos na Feature Store para uso em produção.
BigQuery = dados + SQL + ML
View = funcionalidades prontas
BigQuery ML = treino direto
Feature Store = centralização + consistência
Notebook = consulta + integração
1️ Criar visualização no BigQuery
Conceito: View = tabela virtual com dados já preparados.
CREATE OR REPLACE VIEW meu_dataset.features_view AS
SELECT
user_id,
COUNT(*) AS total_compras,
AVG(valor) AS ticket_medio,
MAX(data_compra) AS ultima_compra
FROM meu_dataset.vendas
GROUP BY user_id;
Treinar modelo com BigQuery ML
CREATE OR REPLACE MODEL meu_dataset.modelo_previsao
OPTIONS(
model_type='linear_reg',
input_label_cols=['target']
) AS
SELECT
total_compras,
ticket_medio,
target
FROM meu_dataset.features_view;
Consultor não possui notebook
from google.cloud import aiplatform
consultar features
response = aiplatform.Featurestore.read(...)
