Анализ данных с помощью искусственного интеллекта с Gemini в BigQuery

Современный анализ данных развивается очень быстро, и написание сложных SQL-запросов с нуля может замедлить работу. Интегрировав генеративных помощников с искусственным интеллектом непосредственно в облачное хранилище данных, вы можете значительно ускорить аналитические рабочие процессы. В этом текстовом курсе вы узнаете основные понятия использования Gemini в BigQuery для написания, оптимизации и устранения неполадок SQL с использованием естественного языка. Вы перейдете от написания запросов вручную к исследованию данных с помощью искусственного интеллекта, что позволит сэкономить время и получить более глубокие знания. Что вы узнаете: - Понять основополагающую архитектуру запросов с помощью искусственного интеллекта в современных хранилищах данных. - Написать точные подсказки естественного языка для генерации точных, высокопроизводительных SQL-запросов. - Оптимизация и отладка сложного SQL-кода с использованием автоматизированных объяснений и рекомендаций AI. - Применять современные методы быстрого инженерного анализа для очистки и преобразования необработанных наборов данных. - Практика форматирования и структурирования запросов для улучшения читаемости и обслуживания. - Настроить основные методы управления и безопасности при использовании генеративных инструментов ИИ с конфиденциальными данными. Вы начнете с ключевой терминологии и основных концепций, прежде чем перейти к практическим сценариям генерации SQL и продвинутым методам оптимизации запросов. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, администраторов баз данных и бизнес-профессионалов, и не требует предыдущего опыта в области искусственного интеллекта. Начните читать сегодня, чтобы преобразовать свои рабочие процессы анализа данных с помощью интеллектуальной помощи ИИ.