Ce cours présente Gemini dans BigQuery, une suite de fonctionnalités basées sur l'IA conçue pour faciliter le workflow "des données à l'IA". Ces fonctionnalités incluent l'exploration et la préparation des données, la génération et le dépannage de code, ainsi que la découverte et la visualisation du workflow. Au moyen d'explications conceptuelles, d'un cas d'utilisation concret et d'ateliers pratiques, le cours explique aux professionnels des données comment booster leur productivité et accélérer le pipeline de développement.
Boost Productivity with Gemini in BigQuery - Français
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Boost Productivity with Gemini in BigQuery - Français
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec
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niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Définir les fonctionnalités de Gemini dans BigQuery qui facilitent le pipeline des données vers l'IA.
Explorer les données avec les insights et l'explorateur de tables.
Développer du code avec l'aide de Gemini.
Découvrir et visualiser le workflow avec Data Canvas.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Gemini
- Catégorie : Interactive Data Visualization
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Debugging
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Data Pipelines
Détails à connaître
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1 devoir
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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours présente Gemini dans BigQuery, une suite de fonctionnalités basées sur l'IA conçue pour faciliter le workflow "des données à l'IA". Ces fonctionnalités incluent l'exploration et la préparation des données, la génération et le dépannage de code, ainsi que la découverte et la visualisation du workflow. Au moyen d'explications conceptuelles, d'un cas d'utilisation concret et d'ateliers pratiques, le cours explique aux professionnels des données comment booster leur productivité et accélérer le pipeline de développement.
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