In diesem Kurs lernen Sie, wie Gemini, ein generatives KI-gestütztes Kollaborationsprogramm von Google Cloud, bei der Analyse von Kundendaten und der Vorhersage von Produktverkäufen hilft. Außerdem lernen Sie, wie Sie mit Kundendaten in BigQuery neue Kunden identifizieren, kategorisieren und entwickeln. In praktischen Übungen erfahren Sie, wie Gemini die Datenanalyse und Workflows für maschinelles Lernen verbessert. Duet AI wurde in Gemini umbenannt, unser Modell der nächsten Generation.



Gemini für Fachkräfte für Datenanalyse
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Gemini für Google Cloud Lernpfad

Dozent: Google Cloud Training
Bei enthalten
Was Sie lernen werden
Verwenden Sie Gemini und BigQuery, um Daten zu analysieren und Vorhersagen über Produktverkäufe zu treffen.
Identifizieren und kategorisieren Sie neue Kunden mit BigQuery und Gemini.
Verwenden Sie Gemini, Vertex KI und BigQuery, um nützliche nächste Schritte für eine Marketingkampagne zu generieren.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Marketinganalyse
- Kategorie: Vorhersage
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Big Data
- Kategorie: Google Cloud-Platform
- Kategorie: Google Gemini
Wichtige Details

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1 Aufgabe
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 1 Modul
Lernen Sie, wie Sie mit Hilfe von Gemini Daten in BigQuery analysieren und Produktverkäufe vorhersagen können. Identifizieren und kategorisieren Sie neue Kunden anhand von Kundendaten in BigQuery und generieren Sie nützliche nächste Schritte für eine Marketingkampagne.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente1 Plug-in
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