BigQuery DataFrames(BigFrames)는 새로운 .bigquery accessor를 도입하여 사용자가 친숙한 판다 데이터프레임 내에서 고급 머신러닝을 직접 실행할 수 있게 합니다. 이 통합은 클라우드 인프라에서 BigQuery의 엔터프라이즈급 AI 기능을 원활하게 실행할 수 있게 합니다. 선형 회귀와 같은 작업에서는 사용자가 로컬 학습을 우회하여 BigQuery 데이터에 ai.predict()를 직접 활용할 수 있습니다. .bigquery accessor는 pandas 연산을 Google Standard SQL로 변환하여 모델을 BigQuery에서 네이티브로 실행합니다. 환경 설정은 구글 클라우드 특정 역할과 pandas 및 bigframe 설치가 필요합니다. AI 기능은 pandas 시리즈와 DataFrame 모두에서 제공됩니다. Series의 경우, ai.embed()는 텍스트 임베딩을 계산하고, ai.similarity()는 코사인 유사도 점수를 계산합니다. DataFrame 함수는 시계열 예측을 위한 ai.forecast()와 자연어 행 필터링을 위한 ai.if_()와 같은 다중 열 연산을 처리합니다. 이 기능들은 클라우드 인프라와 모델 실행의 복잡성을 추상화합니다. 목표는 데이터 과학자들이 Python 생태계를 벗어나지 않고도 정교한 AI 작업을 수행할 수 있도록 돕는 것입니다. 지원되는 기능으로는 임베딩 생성, 분류, 예측, 예측 모델링 등이 포함됩니다. pandas 내의 BigQuery AI 기능은 머신러닝 워크플로우 확장을 단순화합니다.