一家小型企业想构建一个机器学习模型，用来预测哪些客户更可能响应广告。他们团队里没有 ML 工程师，但有使用 SQL 做分析的数据分析团队。
哪个 GCP 服务允许用户通过 SQL 查询来训练基础的机器学习模型？
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通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
本章将介绍 Google Cloud Platform（GCP），重点说明其独特优势，以及在存储、数据库与计算方面的多样化服务。内容涵盖 GCP 的架构、核心组件与服务互联方式。还将讨论云端数据存储、虚拟机、容器编排与无服务器计算，并强调它们在 GCP 中的应用场景。
本章聚焦 GCP 的数据处理，重点介绍 Cloud Spanner、BigQuery 等存储与分析方案。您将了解使用 GCP 数据存储与分析服务的业务价值，以及常见的集成策略。还将说明 GCP 的计算服务（如 Kubernetes Engine）与 AI、机器学习的应用，突出 Google Cloud 的优势与落地用例。
当前练习
本章探讨如何利用 Google Cloud Platform（GCP）实现业务现代化。内容涵盖遗留基础设施的挑战、升级到 GCP 的收益，以及不同云架构的区别。将阐述应用现代化与云原生应用的动因，并讨论迁移上云带来的影响，包括成本结构变化、不同云模型中的职责划分，以及如何选择合适的云方案。最后总结 GCP 在推动数字化与业务转型中的作用。
