We are currently experiencing intermittent issues with the Gemini Enterprise labs. Please bear with us while we work on the resolution.
Dieser Kurs behandelt Gemini in BigQuery, eine Suite KI-gesteuerter Funktionen zur Aufbereitung von Daten für die Verwendung in künstlicher Intelligenz. Zu diesen Funktionen gehören explorative Datenanalyse und ‑aufbereitung, Codegenerierung und Fehlerbehebung sowie Workflow-Erkennung und ‑Visualisierung. Durch konzeptionelle Erläuterungen, einen praxisnahen Anwendungsfall und praktische Übungen können Datenexperten mit diesem Kurs ihre Produktivität steigern und die Entwicklungspipeline beschleunigen.
Weitere Informationen
In diesem Kurs lernen Sie Data Engineering on Google Cloud sowie die Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Engineers kennen und sehen, wie diese mit den Angeboten von Google Cloud zusammenhängen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Herausforderungen im Bereich Data Engineering meistern können.
Weitere Informationen
This course explores the benefits of using Vertex AI Feature Store, how to improve the accuracy of ML models, and how to find which data columns make the most useful features. This course also includes content and labs on feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
Weitere Informationen
This course covers building ML models with TensorFlow and Keras, improving the accuracy of ML models and writing ML models for scaled use.
Weitere Informationen
The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.
Weitere Informationen
In diesem Kurs lernen Sie die KI- und ML-Funktionen von Google Cloud kennen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Entwicklung von Projekten mit generativer und prädiktiver KI. Dabei werden die verschiedenen Technologien, Produkte und Tools vorgestellt, die während des gesamten Data-to-AI-Lebenszyklus verfügbar sind. Data Scientists, Fachkräfte für KI-Entwicklung und ML-Engineers können ihr Fachwissen durch interaktive Übungen erweitern.
Weitere Informationen
Mit Gemini in BigQuery produktiver arbeiten
Earned Sep 30, 2025 EDT
Einführung in Data Engineering in Google Cloud
Earned Sep 18, 2025 EDT
[DEPRECATED] Feature Engineering
Earned Jun 18, 2024 EDT
[Depricated] Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud
Earned Jun 14, 2024 EDT
Launching into Machine Learning
Earned Apr 6, 2024 EDT
Einführung in KI und maschinelles Lernen in Google Cloud
Earned Mär 17, 2024 EDT