Kursüberblick
Dieser Kurs zeigt, wie man KI/ML-Modelle für generative KI-Aufgaben in BigQuery verwendet. Anhand eines praktischen Anwendungsfalls, bei dem es um das Kundenbeziehungsmanagement geht, lernen Sie den Workflow zur Lösung eines Geschäftsproblems mit Gemini-Modellen kennen. Um das Verständnis zu erleichtern, bietet der Kurs auch eine Schritt-für-Schritt-Anleitung durch die Codierung von Lösungen mit SQL-Abfragen und Python-Notebooks.
Zielgruppe
Datenanalysten, Dateningenieure und andere Datenexperten, die Gemini in BigQuery verwenden möchten, um die Produktivität zu steigern und ihre unstrukturierten Daten zu verstehen.
Voraussetzungen
- Frühere Erfahrungen mit Programmiersprachen wie SQL und/oder Python.
- Grundkenntnisse in ML und generativer KI.
Kursziele
- Definieren Sie die Funktionen von Gemini in BigQuery, die die Daten-AI-Pipeline unterstützen.
- Erkunden Sie Daten mit Insights und Table Explorer.
- Entwickeln Sie Code mit Hilfe von Gemini.
- Entdecken und visualisieren Sie Arbeitsabläufe mit Data Canvas.
- Erklären Sie den Arbeitsablauf bei der Verwendung von KI/ML-Modellen für prädiktive und generative Aufgaben in BigQuery.
- Erstellen Sie eine Lösung für die Nutzung von Gemini-Modellen in BigQuery mit SQL-Abfragen und Jupyter Notebooks.
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