Dies ist eine Übung zum Selbststudium, die in der Google Cloud-Konsole stattfindet. In dieser Übung lernen Sie, wie Sie personalisierte E-Mail-Inhalte mit BigQuery Continuous Queries, Gemini, Pub/Sub und Application Integration Triggers generieren.

Generieren Sie personalisierte E-Mail-Inhalte mit BigQuery Continuous Queries und Gemini
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Generieren Sie personalisierte E-Mail-Inhalte mit BigQuery Continuous Queries und Gemini

Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
Was Sie lernen werden
Erstellen und konfigurieren Sie ein BigQuery ML-Remote-Modell (Gemini 1.5 Pro). Gewähren Sie einem benutzerdefinierten Dienstkonto Zugriff auf BigQuery- und Pub/Sub-Ressourcen.
Erstellen und konfigurieren Sie einen Trigger für die Anwendungsintegration. Erstellen Sie in BigQuery eine kontinuierliche Abfrage, die mit Gemini E-Mail-Text generiert.
Fügen Sie Daten in die Tabelle „Verlassene Warenkörbe“ ein, um die kontinuierliche Abfrage zu testen.
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenspeicher
- Kategorie: SQL
- Kategorie: E-Mail-Automatisierung
- Kategorie: Identitäts- und Zugangsmanagement
- Kategorie: AI-Integrationen
- Kategorie: Personalisierte Kampagnen
- Kategorie: Test Daten
- Kategorie: AI-Personalisierung
- Kategorie: Google Cloud-Plattform
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Google Gemini
- Kategorie: Zwillinge
- Kategorie: Modell-Einsatz
- Kategorie: Abfragesprachen
Wichtige Details

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Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung

Über dieses Projekt
Dozent

von
Was Sie beim Lernen erwartet
Praktisches, projektbasiertes Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen, indem Sie berufsbezogene Aufgaben anhand von detaillierten Anweisungen lösen.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einer Cloud-Umgebung auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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