Detaillierter Kursinhalt
Modul 1 - Gemini auf BigQuery
Themen:
-
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- Gemini auf Google Cloud
- Überblick über Gemini auf BigQuery
- Einführung in den Anwendungsfall Kurs
Zielsetzungen:
- Verstehen Sie die Möglichkeiten von Gemini auf Google Cloud.
- Verstehen der Fähigkeiten von Gemini auf BigQuery.
Modul 2 - Datenexploration und -aufbereitung
Themen:
- Datenexploration und -aufbereitung
- Einblicke
- Tabelle Explorer
Zielsetzungen:
- 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.
Aktivitäten:
- Übung: Daten mit Gemini in BigQuery erforschen
Modul 3 - Code-Entwicklung mit Gemini
Themen:
- Gemini zum Schreiben von Code
- Fehlersuche und Tests mit Gemini
- Bewährte Praktiken auffordern
Zielsetzungen:
- Entdecken Sie die Verwendung von Gemini zum Schreiben von Code.
- Ermitteln Sie, wie Gemini bei der Fehlersuche helfen kann.
- Entdecken Sie die besten Praktiken für die Eingabeaufforderung.
Aktivitäten:
- Übung: Code mit Gemini in BigQuery entwickeln
Modul 4 - Daten-Canvas
Themen:
- Einführung in Data Canvas
- Data Canvas-Funktionen
- Bewährte Verfahren für Data Canvas auffordern
Zielsetzungen:
- Erkunden Sie die Funktionen von Data Canvas.
- Entdecken Sie die besten Praktiken zur Eingabeaufforderung für Data Canvas.
Aktivitäten:
- Übung: Data Canvas zum Visualisieren und Entwerfen von Abfragen verwenden
Modul 5 - Arbeiten mit Gemini-Modellen in BigQuery
Themen:
- BigQuery ML
- Verwendung von Gemini in Ihren SQL-Abfragen
- Zwillinge in BigQuery-Notebooks
Zielsetzungen:
- Entdecken Sie die Möglichkeiten von BigQuery ML.
- Entdecken Sie die Verwendung von Gemini in Ihren SQL-Abfragen.
- Erkunden Sie die Verwendung von Gemini in Jupyter Notebooks.
Aktivitäten:
- Übung: Kundenrezensionen mit SQL analysieren
- Übung: Kundenrezensionen mit Python-Notebooks analysieren