6.1 Gemini와 BigQuery로 데이터 분석 및 AI 생산성 극대화하기

Gemini와 BigQuery로 데이터 분석 및 AI 생산성 극대화하기 🚀

소개:

데이터 전문가 여러분, 24시간 연중무휴로 여러분 곁을 지키는 지능형 AI 어시스턴트를 꿈꿔본 적 있으신가요? 이 똑똑한 동반자는 자연어 기반으로 쿼리를 생성하고, SQL을 검토 및 디버깅하며, 인사이트를 시각화할 수 있습니다. 만약 이것이 여러분의 꿈과 같다면, Gemini와 BigQuery가 이 꿈을 현실로 만들어 줄 수 있다는 기쁜 소식입니다!

강사 소개:

• 다이앤 & 테이트 (데이터 및 AI 전문 디지털 네이티브 기업 Datab Beans 소속)

고객사 소개:

• 커피 온 휠즈 (전 세계 도시에서 푸드 트럭으로 커피를 판매하는 회사)
• 목표: 데이터 및 AI를 활용하여 운영 혁신

고객사 담당자 (비)의 요구 사항:

미래의 푸드 트럭을 위한 매력적인 대시보드를 구축하여 다음 세 가지 주요 목표 달성

1. 매출 증대:
   • 최고 및 저성과 메뉴 식별
   • 혁신적인 대체 메뉴 제안
2. 고객 관계 관리:
   • 고객 리뷰 분석 및 적절한 피드백 생성
3. 트럭 물류 최적화:
   • 날씨, 교통, 고객 선호도 기반 실시간 트럭 위치 파악 (지능형 GPS와 같은 기능)

데이터 전문가의 일반적인 어려움:

• 익숙하지 않은 데이터의 콜드 스타트 (방대한 단서 속에서 어디부터 시작해야 할지 모름)
• 데이터 준비에 상당한 시간 소요 (일반적으로 60% 이상을 데이터 정리 및 파이프라인 설계에 사용)
• 끊임없이 변화하는 데이터 및 AI 기술에 대한 코드 개발 및 새로운 문법/라이브러리 학습 부담
• 코드 작성 후 문제 해결 (코드 검토, 최적화, 디버깅, 제안 등 도움 필요)
• 데이터 발견부터 쿼리 작성, 인사이트 생성까지의 워크플로우를 시각적으로 구상하고 싶음

Gemini와 BigQuery를 통한 문제 해결 및 생산성 향상:

Gemini와 BigQuery는 AI를 활용하여 이러한 어려움을 해결하고 데이터 전문가의 생산성을 향상시킵니다.

 

본 과정의 주요 목표:

Gemini와 BigQuery를 통해 다음 세 가지 주요 목표를 달성하는 방법 학습

1. 데이터 탐색 및 준비: AI 기반 데이터 탐색 및 준비 방법
2. 코드 개발 지원: AI 기반 코드 생성 및 이해 지원
3. 워크플로우 발견 및 시각화: 데이터 분석 워크플로우를 발견하고 시각화하는 방법

학습 방식:

각 강의는 이론 설명과 함께 실제 실습(Hands-On Lab)을 제공하여 학습 내용을 충분히 연습하고 강화할 수 있도록 구성되었습니다.

 

결론:

Gemini와 BigQuery를 통해 데이터 분석 및 AI 개발의 새로운 가능성을 열어보세요! 지금 바로 시작하세요!