"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.
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"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.
"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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Lesen Sie "Data Science from Scratch"
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Bietet eine umfassende Einführung in Data Science und die in diesem Kurs verwendeten Konzepte.
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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"
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Bietet eine praktische Grundlage für maschinelles Lernen und die in diesem Kurs verwendeten Bibliotheken.
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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit...
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-
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.
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Importieren Sie einen Beispieldatensatz in Ihr BigQuery-Konto.
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Üben Sie das Schreiben von SQL-Abfragen, um Daten aus Ihrem Datensatz abzurufen.
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Experimentieren Sie mit verschiedenen SQL-Funktionen und -Operatoren.
-
Überprüfen Sie Ihre Ergebnisse und passen Sie Ihre Abfragen bei Bedarf an.
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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.
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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.
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