Kurs
digicode: GBQDP
Gemini in BigQuery for Data Practitioners
Dieser Kurs zeigt, wie man KI-/ML-Modelle für generative KI-Aufgaben in BigQuery einsetzt.
Dauer
1 Tag
Preis
850.–
zzgl. 7.7% MWST
Kurs-Facts
- Definieren der Funktionen von Gemini in BigQuery, die die Daten-zu-KI-Pipeline unterstützen
- Erkunden von Daten mit Insights und Table Explorer
- Entwickeln von Code mit Gemini-Unterstützung
- Entdecken und Visualisieren von Workflows mit Data Canvas
- Erläutern des Workflows bei der Verwendung von KI-/ML-Modellen für prädiktive und generative Aufgaben in BigQuery
- Erstellen einer Lösung zur Nutzung von Gemini-Modellen in BigQuery mit SQL-Abfragen und Jupyter Notebooks
Anhand eines praktischen Anwendungsfalls aus dem Bereich Kundenbeziehungsmanagement lernst du den Arbeitsablauf zur Lösung eines geschäftlichen Problems mit Gemini-Modellen kennen. Zum besseren Verständnis bietet der Kurs ausserdem eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Programmierung von Lösungen unter Verwendung von SQL-Abfragen und Python-Notebooks.
1 Gemini auf BigQuery
- Gemini auf Google Cloud
- Übersicht über Gemini auf BigQuery
- Einführung in den Anwendungsfall des Kurses
- Verstehen der Funktionen von Gemini auf Google Cloud.
- Verstehen der Funktionen von Gemini auf BigQuery.
2 Datenexploration und -vorbereitung
- Insights
- Table Explorer
- Entdecken Sie Tools, die die Datenexploration unterstützen.
- Identifizieren Sie die Vorteile und Einschränkungen von Insights und Table Explorer.
- Entdecken Sie die Funktionen zur Datenbereinigung und Pipeline-Entwicklung in BigQuery.
- Labor: Daten mit Gemini in BigQuery erkunden
3 Code-Entwicklung mit Gemini
- Gemini zum Schreiben von Code
- Fehlerbehebung und Testen mit Gemini
- Bewährte Verfahren für Prompts
- Erkunden der Verwendung von Gemini zum Schreiben von Code.
- Identifizieren, wie Gemini bei der Fehlerbehebung helfen kann.
- Entdecken bewährter Verfahren für Prompts
- Labor: Code mit Gemini in BigQuery entwickeln
4 Data Canvas
- Funktionen von Data Canvas
- Bewährte Verfahren für Prompts für Data Canvas
- Erkunden der Funktionen von Data Canvas
- Entdecken bewährter Verfahren für die Eingabe von Befehlen für Data Canvas
- Labor: Verwenden von Data Canvas zum Visualisieren und Entwerfen von Abfragen
5 Arbeiten mit Gemini-Modellen in BigQuery
- BigQuery ML
- Verwenden von Gemini in Ihren SQL-Abfragen
- Gemini in BigQuery-Notebooks
- Entdecken der Funktionen von BigQuery ML.
- Entdecken der Verwendung von Gemini in Ihren SQL-Abfragen.
- Entdecken der Verwendung von Gemini in Jupyter-Notebooks.
- Labor: Analysieren von Kundenbewertungen mit SQL
- Labor: Analysieren von Kundenbewertungen mit Python-Notebooks
Datenanalysten, Dateningenieure und andere Datenexperten, die Gemini in BigQuery nutzen möchten, um ihre Produktivität zu steigern und ihre unstrukturierten Daten besser zu verstehen.
- Vorkenntnisse in Programmiersprachen wie SQL und/oder Python
- Grundkenntnisse in ML und generativer KI
Produkte:
- Gemini
- BigQuery
- Vertex AI