Gemini in BigQuery
Dieser Kurs zeigt, wie Sie KI-/ML-Modelle für generative KI-Aufgaben in BigQuery nutzen können. Anhand eines praktischen Anwendungsfalls im Bereich Kundenbeziehungsmanagement lernen Sie den Workflow zur Lösung eines Geschäftsproblems mit Gemini-Modellen kennen. Um das Verständnis zu erleichtern, bietet der Kurs auch eine schrittweise Anleitung durch Codierungslösungen unter Verwendung von SQL-Abfragen und Python-Notebooks.
- Dauer: 1 Tag
- Sprachen: Englisch, Deutsch
- Niveau: Fortgeschritten
- Gruppengröße: Bis zu 16
Das lernen Sie
- Definieren Sie die Funktionen von Gemini in BigQuery, die die Datato-AI-Pipeline unterstützen.
- Erkunden Sie Daten mit Insights und Table Explorer.
- Entwickeln Sie Code mit Gemini-Unterstützung.
- Entdecken und visualisieren Sie Workflows mit Data Canvas.
- Erläutern Sie den Workflow der Verwendung von KI/ML-Modellen für prädiktive und generative Aufgaben in BigQuery.
- Erstellen Sie eine Lösung zur Nutzung von Gemini-Modellen in BigQuery mit SQL-Abfragen und Jupyter Notebooks.
Voraussetzungen
- Vorherige Erfahrung mit Programmiersprachen wie SQL und/oder Python.
- Grundkenntnisse in ML und generativer KI.
Kursinhalt
Gemini in BigQuery
- Gemini auf Google Cloud
- Übersicht über Gemini auf BigQuery
- Einführung in den Anwendungsfall des Kurses
Datenexploration und -vorbereitung
- Datenexploration und -vorbereitung
- Einblicke
- Tabellen-Explorer
Code-Entwicklung mit Gemini
- Gemini zum Schreiben von Code
- Fehlerbehebung und Tests mit Gemini
- Best Practices für Prompts
Daten-Canvas
- Einführung in Daten-Canvas
- Funktionen von Daten-Canvas
- Best Practices für Prompts im Daten-Canvas
Arbeiten mit Gemini-Modellen in BigQuery
- BigQuery ML
- Verwenden von Gemini in Ihren SQL-Abfragen
- Gemini in BigQuery Notebooks
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