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Gemini for Data Scientists and Analysts - Deutsch

"In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Gemini, ein auf generativer KI basierendes Produkt von Google Cloud, bei der Analyse von Kundendaten und der Prognose von Produktverkäufen unterstützen kann. Außerdem lernen Sie, wie Sie mithilfe von Kundendaten in BigQuery Neukunden identifizieren, kategorisieren und gewinnen können. In den praxisorientierten Labs erfahren Sie, wie Gemini Datenanalysen und Workflows für Machine Learning optimiert.

Duet AI wurde umbenannt in Gemini, unser Modell der nächsten Generation."

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What's inside

Syllabus

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Taught by Google Cloud, who are recognized for their work in Cloud Computing and Data Analytics

Emphasizes the use of BigQuery, a widely used and industry standard database

Provides hands-on labs to reinforce learning and enhance practical skills

Focuses on the practical application of Gemini, a cutting-edge product in the field of Generative AI

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Reviews summary

Gemini für datenanalyse & prognosen

Laut Lernenden bietet dieser Kurs eine solide Einführung in die Nutzung von Gemini für Datenanalyse und Verkaufsprognosen, insbesondere in Verbindung mit Google Cloud BigQuery. Viele schätzen die praxisorientierten Labs und Demos, die es ermöglichen, das Gelernte sofort anzuwenden. Während der Kurs als sehr nützlich für Datenanalysten beschrieben wird, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten, weisen einige darauf hin, dass Vorkenntnisse in BigQuery und Machine Learning von Vorteil sind, um den vollen Nutzen aus dem Kurs zu ziehen. Einige wünschen sich mehr Tiefgang bei spezifischen ML-Workflows oder anspruchsvollere Praxisübungen, aber insgesamt wird die Qualität und Relevanz der Inhalte gelobt.

Der Kurs bietet aktuelle und relevante Inhalte zur KI.

"Interessanter Einblick in die Nutzung von KI für Geschäftsprognosen. Die Inhalte waren aktuell..."

"Die Anwendung von Gemini für Prognosen war beeindruckend und gut erklärt."

"Ich fand die Fallstudien besonders hilfreich."

Konzepte sind gut strukturiert und verständlich erklärt.

"Gut strukturiert und verständlich."

"Ich fand die Erklärungen der Gemini-Konzepte sehr klar und präzise."

"Die Gemini-Funktionen wurden gut präsentiert."

Die Verbindung von Gemini mit BigQuery ist äußerst nützlich.

"Als Datenanalystin fand ich die Integration von Gemini in BigQuery extrem nützlich."

"Der Kurs gibt einen hervorragenden Überblick über Gemini und seine Anwendung in BigQuery."

"Die Verbindung von Gemini und BigQuery für reale Geschäftsprobleme ist genial."

Hands-on Übungen zur direkten Anwendung des Gelernten.

"Die Labs sind sehr praktisch und ich konnte das Gelernte sofort anwenden."

"Sehr gut für alle, die verstehen wollen, wie Gemini Datenprozesse optimiert. Die hands-on Übungen sind top!"

"Absolut empfehlenswert für jeden, der mit Google Cloud und Daten zu tun hat... Die Lab-Umgebung hat reibungslos funktioniert."

Für Fortgeschrittene könnte der Kurs zu oberflächlich sein.

"Ich hätte mir mehr Tiefgang bei den ML-Workflows gewünscht. Die Grundlagen sind gut erklärt, aber für fortgeschrittene Nutzer könnte es zu oberflächlich sein."

"Die Praxisübungen könnten anspruchsvoller sein. Manchmal fühlte es sich an wie eine Demo, nicht wie echtes Coden."

"Für jemanden mit viel Erfahrung in ML gibt es vielleicht nicht genug neue Details. Trotzdem gut gemacht."

Grundkenntnisse in BigQuery und ML sind hilfreich.

"Man braucht aber Vorkenntnisse in BigQuery."

"Ich bin ein Anfänger und fand den Kurs schwer verständlich. Es wurde viel Vorwissen über BigQuery und ML vorausgesetzt..."

"Solide Einführung, wenn man schon etwas BigQuery-Erfahrung hat."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Gemini for Data Scientists and Analysts - Deutsch with these activities:

Lesen Sie "Data Science from Scratch"

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Bietet eine umfassende Einführung in Data Science und die in diesem Kurs verwendeten Konzepte.

Show steps

Lesen Sie die Kapitel 1-4, um die Grundlagen der Data Science zu verstehen.
Arbeiten Sie die Beispiele im Buch durch, um Ihr Verständnis von Python und den Data-Science-Bibliotheken zu vertiefen.
Überprüfen Sie die Kapitel 6-8, um Ihr Verständnis von maschinellem Lernen zu verbessern.

Lesen Sie "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow"

Show steps

Bietet eine praktische Grundlage für maschinelles Lernen und die in diesem Kurs verwendeten Bibliotheken.

View Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit... on Amazon

Show steps

Lesen Sie Kapitel 1-3, um die Grundlagen des maschinellen Lernens zu verstehen.
Arbeiten Sie die Beispiele im Buch durch, um sich mit Scikit-Learn vertraut zu machen.
Überprüfen Sie die Kapitel 7-9, um Ihr Verständnis von neuronalen Netzen und Deep Learning zu vertiefen.

Üben Sie SQL-Abfragen mit BigQuery

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Hilft dabei, die im Kurs verwendeten SQL-Abfragefähigkeiten zu verbessern.

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Erstellen Sie ein kostenloses BigQuery-Konto.
Importieren Sie einen Beispieldatensatz in Ihr BigQuery-Konto.
Üben Sie das Schreiben von SQL-Abfragen, um Daten aus Ihrem Datensatz abzurufen.
Experimentieren Sie mit verschiedenen SQL-Funktionen und -Operatoren.
Überprüfen Sie Ihre Ergebnisse und passen Sie Ihre Abfragen bei Bedarf an.

One other activity

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Erstellen Sie ein Datenanalyse-Portfolio

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Hilft dabei, Ihr Verständnis der Konzepte des Kurses durch praktische Anwendung zu festigen.

Show steps

Sammeln Sie Kundendaten aus verschiedenen Quellen.
Bereinigen und analysieren Sie die Daten mithilfe der in diesem Kurs erlernten Techniken.
Erstellen Sie Datenvisualisierungen, um Ihre Erkenntnisse zu präsentieren.
Schreiben Sie einen Bericht, der Ihre Ergebnisse zusammenfasst.