メンバー加入日: 2022
大規模言語モデルの概要
Earned 3月 22, 2024 EDT
生成 AI の概要
Earned 3月 19, 2024 EDT
Looker での高度な LookML コンセプトの適用
Earned 8月 22, 2023 EDT
Looker の LookML について
Earned 8月 13, 2023 EDT
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する
Earned 8月 1, 2023 EDT
このコースは、大規模言語モデル（LLM）とは何か、どのようなユースケースで活用できるのか、プロンプトのチューニングで LLM のパフォーマンスを高めるにはどうすればよいかについて学習する、入門レベルのマイクロ ラーニング コースです。独自の生成 AI アプリを開発する際に利用できる Google ツールも紹介します。
この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の ML の手法との違いについて説明します。独自の生成 AI アプリを作成する際に利用できる Google ツールも紹介します。
このコースでは、Looker における高度な LookML の概念を 実践的に学びます。Liquid を使用して動的なディメンションやメジャーをカスタマイズ、作成する方法、 動的 SQL 派生テーブルやカスタマイズされたネイティブ派生テーブルの作成方法、 さらに extends を使って LookML コードをモジュール化する方法を習得します。
このコースでは、Looker で LookML を実際に使用します。LookML コードを記述して、新しいディメンションとメジャーを作成する方法、派生テーブルを作成して Explore に結合する方法、 Explore をフィルタする方法、LookML でキャッシュ保存ポリシーを定義する方法を学びます。
「Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する」スキルバッジを獲得できる入門コースを修了すると、 データのフィルタ、並べ替え、ピボット、異なる Looker Explore から取得した結果の統合、 関数と演算子を使用してデータを分析し可視化するための Looker ダッシュボードとレポートの作成に関するスキルを実証できます。