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Work with Gemini Models in BigQuery - Français

Ce cours montre comment utiliser des modèles d'IA/de ML pour des tâches d'IA générative dans BigQuery. À travers un cas d'utilisation pratique faisant intervenir la gestion de la relation client, vous étudierez le workflow de résolution d'un problème métier à l'aide de modèles Gemini. Pour faciliter la compréhension, le cours fournit également des instructions détaillées tout au long du codage des solutions à l'aide de requêtes SQL et de Notebooks Python.

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Google AI App Builder

Learn how to use Gemini API and API Studio with a three-course series from Google DeepMind

What's inside

Syllabus

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Uses SQL queries and Python notebooks, which are standard tools for data analysis and machine learning workflows

Employs a practical use case involving customer relationship management, which is a common application of generative AI

Focuses on using Gemini models within BigQuery, which is part of the Google Cloud ecosystem

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Reviews summary

Apprendre à utiliser les modèles gemini dans bigquery

Selon les apprenants, ce cours est une introduction très pratique et pertinente (positive) à l'utilisation des modèles Gemini pour l'IA générative au sein de BigQuery. Les étudiants apprécient particulièrement les exercices pratiques et les notebooks Python (positive) qui facilitent la compréhension du flux de travail. Le cours est considéré comme un bon point de départ, bien que certains mentionnent un besoin de familiarité préalable avec BigQuery et le SQL (warning). La structure du cours et les démonstrations pas à pas (positive) sont souvent citées comme des points forts, permettant d'appliquer directement les concepts appris. Quelques retours signalent des défis techniques mineurs dans les labs (warning), mais globalement, l'expérience d'apprentissage est jugée positive pour quiconque souhaite démarrer avec Gemini dans l'environnement Google Cloud.

Le contenu est clair et bien structuré.

"Les explications étaient claires et le contenu bien organisé, ce qui facilite l'apprentissage."

"Le cours progresse logiquement et les concepts sont introduits de manière compréhensible."

"J'ai trouvé les démonstrations pas à pas très utiles pour suivre les manipulations dans BigQuery."

Le sujet abordé est très actuel et pertinent.

"Le sujet de l'utilisation de Gemini dans BigQuery est très pertinent pour mon travail actuel dans l'analyse de données."

"Ce cours offre une introduction très utile à l'IA générative appliquée avec des outils concrets comme BigQuery."

"J'étais impatient d'apprendre comment intégrer les modèles d'IA dans mon flux de travail sur Google Cloud, et ce cours a répondu à mes attentes."

Les exercices pratiques sont très utiles.

"J'ai apprécié les labs qui m'ont permis de mettre en pratique les concepts théoriques."

"Les exercices pratiques m'ont beaucoup aidé à comprendre comment utiliser les modèles Gemini dans BigQuery."

"Les notebooks Python et les requêtes SQL sont très bien expliqués et utiles pour l'apprentissage."

Quelques problèmes avec les labs.

"J'ai rencontré quelques soucis techniques mineurs en lançant certains labs."

"Parfois, les instructions pour les exercices n'étaient pas parfaitement claires ou les environnements prenaient du temps à se charger."

"Quelques erreurs sporadiques sont apparues lors de l'exécution des requêtes dans les labs."

Requiert des bases en SQL et BigQuery.

"Il est préférable d'avoir déjà une connaissance de base de BigQuery et du langage SQL pour suivre facilement."

"J'ai trouvé qu'il fallait déjà être un peu familier avec l'environnement Google Cloud et BigQuery."

"Le cours est excellent, mais je recommande d'avoir des notions préalables en bases de données et en SQL."

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 Work with Gemini Models in BigQuery - Français with these activities:

Réviser les bases de SQL

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Renforcer les connaissances de base en SQL pour mieux comprendre les requêtes utilisées avec les modèles Gemini dans BigQuery.

Browse courses on SQL

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Consulter des tutoriels SQL en ligne.
Effectuer des exercices pratiques SQL.
Revoir la documentation SQL.

Créer un recueil de ressources sur l'IA générative et BigQuery

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Organiser et centraliser des ressources utiles pour faciliter l'apprentissage continu sur l'IA générative et BigQuery.

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Rechercher des articles, des tutoriels et de la documentation pertinents.
Organiser les ressources par sujet et par niveau de difficulté.
Partager le recueil avec d'autres apprenants.

Lire 'BigQuery: The Definitive Guide'

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Approfondir la compréhension de BigQuery pour une utilisation plus efficace des modèles Gemini.

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Lire les chapitres pertinents sur BigQuery.
Expérimenter avec les exemples de code du livre.
Prendre des notes sur les concepts clés.

Four other activities

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Show all seven activities

S'exercer avec des requêtes SQL complexes utilisant des données CRM simulées

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Améliorer la maîtrise de SQL en manipulant des données CRM simulées pour préparer l'utilisation de Gemini.

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Créer un jeu de données CRM simulé dans BigQuery.
Écrire des requêtes SQL pour analyser les données.
Optimiser les requêtes pour améliorer les performances.

Rédiger un article de blog sur l'utilisation de Gemini dans BigQuery

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Consolider les connaissances en expliquant les concepts clés et les cas d'utilisation de Gemini dans BigQuery à un public plus large.

Show steps

Choisir un sujet spécifique lié à Gemini et BigQuery.
Effectuer des recherches approfondies sur le sujet.
Rédiger un article clair et concis.
Publier l'article sur une plateforme de blogging.

Créer un prototype d'application CRM avec Gemini et BigQuery

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Mettre en pratique les compétences acquises en développant une application CRM simplifiée utilisant les modèles Gemini dans BigQuery.

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Définir les fonctionnalités de l'application CRM.
Concevoir le schéma de la base de données BigQuery.
Implémenter les requêtes SQL pour interagir avec Gemini.
Développer l'interface utilisateur de l'application.

Lire 'Designing Machine Learning Systems'

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Comprendre les principes de la conception de systèmes d'apprentissage automatique pour une meilleure intégration de Gemini.

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Lire les chapitres pertinents sur l'architecture ML.
Réfléchir à l'application des concepts à Gemini et BigQuery.
Prendre des notes sur les considérations de conception clés.

Career center

Learners who complete Work with Gemini Models in BigQuery - Français will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Ingénieur en intelligence artificielle

Un ingénieur en intelligence artificielle construit et déploie des systèmes d'intelligence artificielle. Dans ce cours, vous vous familiarisez avec les modèles Gemini, un outil d'IA précieux, faisant partie d'une suite d'outils qui permet aux ingénieurs en intelligence artificielle de créer des applications d'IA percutantes. Ce cours peut aider à acquérir l'expérience pratique nécessaire avec les outils d'IA ainsi que fournir des connaissances pour le développement d'applications. Le développement de solutions de codage en utilisant des requêtes SQL et des Notebooks Python est également essentiel pour un ingénieur en intelligence artificielle.

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Scientifique des données

Un scientifique des données analyse des données complexes, crée des modèles prédictifs et communique les résultats aux parties prenantes. Ce cours vous donne une expérience pratique de l'utilisation des modèles d'IA/de ML, en particulier les modèles Gemini, dans un contexte BigQuery. Ce cours vous enseigne un flux de travail pour résoudre un problème commercial en utilisant des modèles d'IA, ce qui est essentiel pour un scientifique des données. De plus, vous apprendrez également à coder des solutions en utilisant des requêtes SQL et des Notebooks Python, des compétences essentielles pour les scientifiques des données. Ce cours peut aider à construire une base solide en science des données.

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Analyste de données

Un analyste de données examine et interprète les données pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions. Ce cours est particulièrement utile pour un analyste de données car il enseigne comment utiliser des modèles d'IA/de ML pour la gestion de la relation client. La capacité d'utiliser des requêtes SQL et des Notebooks Python, comme vous l'apprendrez dans ce cours, est également essentielle pour un analyste de données. Ce cours peut aider un analyste de données à exploiter l'IA pour extraire des informations précieuses à partir de données brutes. De plus, vous gagnerez en expérience avec BigQuery, un outil populaire pour les requêtes de données.

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Ingénieur en données

Un ingénieur de données conçoit, construit et maintient des systèmes de données. Ce cours est particulièrement pertinent car il apprend à travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery, un outil d'analytique de données cloud courant. En tant qu'ingénieur de données, il est important de savoir configurer et gérer des flux de données, et ce cours peut contribuer à construire une base dans les systèmes de données basés sur l'IA. Les requêtes SQL et le codage en Python inclus dans ce cours sont également essentiels pour un ingénieur de données. Ce cours permet de construire des compétences dans le travail avec l'IA et le BigQuery.

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Ingénieur en apprentissage automatique

Un ingénieur en apprentissage automatique conçoit, développe et déploie des modèles d'apprentissage automatique. Les ingénieurs en apprentissage automatique utilisent les modèles d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes concrets comme vous le ferez dans ce cours. Ce cours, qui utilise des modèles Gemini dans BigQuery, vous expose à des outils et processus réels utilisés dans le secteur de l'apprentissage automatique. La familiarité avec les requêtes SQL et les Notebooks Python, un point fort de ce cours, est également cruciale pour tout ingénieur en apprentissage automatique qui travaille avec des ensembles de données. Ce cours peut vous aider à démarrer, que vous soyez un nouvel ingénieur en apprentissage automatique ou que vous cherchiez à progresser.

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Architecte de données

Un architecte de données conçoit et met en œuvre des systèmes de gestion de données d'entreprise. Ce cours sur l'utilisation des modèles Gemini dans BigQuery est utile pour un architecte de données qui a besoin de comprendre comment l'IA peut être intégrée dans le système de gestion des données. La familiarité avec les outils d'extraction de données comme BigQuery, présentée dans le cours, est un avantage pour les architectes de données. Les requêtes SQL et le codage en Python, compétences mises en avant dans ce cours, figurent également parmi les compétences essentielles pour les architectes de données. Ce cours peut aider à fournir une compréhension des technologies modernes d'IA et de données.

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Analyste de la relation client

L'analyste de la relation client se concentre sur l'interprétation des données des clients pour améliorer le service, la satisfaction et la fidélisation. Puisque ce cours se concentre sur un cas d'utilisation pratique impliquant la gestion de la relation client, il est particulièrement pertinent pour ce rôle. Vous apprendrez également comment l'IA peut être utilisée dans ce contexte. De plus, la connaissance des requêtes SQL et des Notebooks Python, abordée dans le cours, peut être appliquée pour extraire et analyser les données des clients. Ce cours peut aider un analyste de la relation client à rendre ses analyses plus efficaces et plus éclairées par l'IA.

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Spécialiste de la gestion de la relation client

Un spécialiste de la gestion de la relation client se concentre sur l'amélioration des interactions avec les clients et la fidélisation de la clientèle. Ce cours est spécialement pertinent pour un spécialiste de la gestion de la relation client, car il se concentre sur un cas pratique lié à la gestion de la relation client. Vous apprendrez également comment utiliser l'IA générative pour améliorer la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. La connaissance des requêtes SQL et des Notebooks Python, comme indiqué dans ce cours, peut aider à automatiser ou à optimiser certains aspects des opérations de gestion de la relation client. Ce cours peut donc aider un spécialiste de la gestion de la relation client à devenir un professionnel plus compétent.

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Consultant en intelligence artificielle

Un consultant en intelligence artificielle conseille les entreprises sur la façon de tirer parti de l'IA pour atteindre leurs objectifs commerciaux. Ce cours vous expose aux modèles Gemini et à leur utilisation dans BigQuery, ce qui est d'une grande pertinence pour un consultant en IA qui a besoin d'une expertise pratique. Ce cours est utile car il fournit un exemple réel d'un flux de travail de résolution de problèmes commerciaux en utilisant l'IA et cela peut guider un consultant en IA. Les compétences en codage à l'aide de requêtes SQL et de Notebooks Python, tel que présenté dans ce cours, peuvent également être utiles pour une mise en œuvre pratique. Ce cours peut être utile pour les consultants en IA qui cherchent à améliorer leur compréhension pratique.

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Analyste commercial

Un analyste commercial examine les processus d'une entreprise et les données pour identifier les améliorations ou les solutions aux problèmes. Ce cours peut aider un analyste commercial à acquérir un aperçu des outils d'IA comme BigQuery et les modèles Gemini qui sont utilisés dans les entreprises soucieuses des données. Il démontre également comment utiliser l'IA pour s'attaquer aux problèmes d'entreprise à travers un cas pratique de gestion de la relation client. Les compétences en requêtes SQL et en Notebooks Python enseignées dans ce cours peuvent également aider à l'analyse des données. Ce cours peut aider un analyste commercial à comprendre le rôle de l'IA dans la résolution des problèmes commerciaux.

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Développeur d'applications

Un développeur d'applications crée des logiciels qui peuvent fonctionner sur différents systèmes. Ce cours peut aider à acquérir une compréhension des outils d'IA et de données tels que BigQuery et les modèles Gemini, ce qui peut être applicable pour un développeur d'applications qui cherche à créer des applications basées sur l'IA. Les compétences en codage telles que celles de la création de requêtes SQL et de l'utilisation de Notebooks Python, qui sont enseignées dans ce cours, sont également des atouts pour les développeurs d'applications. Ce cours peut aider un développeur d'applications à élargir ses compétences pour inclure des fonctionnalités d'IA basées sur BigQuery.

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Chef de Produit

Un chef de produit est responsable de la vision, de la stratégie et de la feuille de route d'un produit. Un chef de produit doit avoir une bonne compréhension des technologies émergentes telles que l'IA et l'apprentissage automatique, et ce cours donne un aperçu des modèles Gemini et de leur utilisation dans BigQuery. La prise de décision fondée sur les données est essentielle pour un chef de produit. Par conséquent, les compétences en requêtes SQL et en Notebooks Python, enseignées dans ce cours, peuvent jouer un rôle. Ainsi, ce cours peut améliorer la compréhension des technologies de pointe, telles que l'IA, et peut aider dans la prise de décision.

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Spécialiste en Automatisation

Un spécialiste en automatisation est chargé d'automatiser les processus afin d'améliorer l'efficacité et de réduire les coûts. Ce cours peut aider car vous y apprendrez comment utiliser des modèles d'IA pour des tâches spécifiques dans BigQuery. L'automatisation des processus de gestion de la relation client est un cas d'utilisation particulier, et ce cours montre comment utiliser les requêtes SQL et Python pour développer des solutions. Ce cours peut aider un spécialiste en automatisation à acquérir des compétences dans la combinaison de l'IA et de l'automatisation.

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Directeur des données

Un directeur des données est responsable de la stratégie et de la gestion des données d'une organisation. La compréhension des technologies d'IA telles que les modèles Gemini dans BigQuery, telles que présentées dans ce cours, peut être utile pour la planification stratégique des données. Connaître l'application pratique de l'IA et de l'apprentissage automatique pour résoudre les problèmes d'entreprise, comme vous le ferez dans ce cours, est un must pour un directeur des données. Une connaissance pratique des langages tels que SQL et Python, qui sont enseignés dans ce cours, peut également donner des perspectives sur les capacités techniques de l'équipe. Ce cours peut aider un directeur des données à diriger et à gérer efficacement une organisation axée sur les données.

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Chercheur en intelligence artificielle

Un chercheur en intelligence artificielle contribue à l'innovation et à l'avancement des techniques d'IA. Pour un chercheur en IA, les connaissances concernant les derniers outils et techniques d'IA sont essentielles. Ce cours expose les apprenants aux modèles Gemini dans BigQuery, et fournit un exemple d'utilisation des outils d'IA dans un contexte réel. Ce cours peut aider à fournir une compréhension de la façon dont l'IA peut être appliquée pour résoudre un problème d'entreprise. En outre, l'expérience de la programmation de solutions en utilisant des requêtes SQL et des Notebooks Python, tel qu'enseigné dans ce cours, est également une compétence importante pour les chercheurs en IA. Il sera utile pour ceux qui souhaitent faire carrière dans la recherche en IA, en particulier après avoir obtenu un master ou un doctorat.

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Reading list

We've selected one books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Work with Gemini Models in BigQuery - Français.

Putting Knowledge to Work

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Ce livre est une référence complète sur BigQuery. Il couvre en détail l'architecture, les fonctionnalités et les meilleures pratiques de BigQuery. Il est particulièrement utile pour comprendre comment optimiser les requêtes et gérer les données à grande échelle, ce qui est essentiel pour travailler efficacement avec les modèles Gemini dans BigQuery. Ce livre est une excellente ressource pour approfondir les concepts abordés dans le cours.

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