6.5 Gemini와 BigQuery로 데이터 잠재력을 깨우고 AI 여정을 시작하세요!

Gemini와 BigQuery로 데이터 잠재력을 깨우고 AI 여정을 시작하세요!

감사의 말씀: 테이트의 경험 공유에 감사드립니다.

 

본 과정 요약:

본 과정에서는 Gemini와 BigQuery를 활용하여 데이터 전문가의 생산성을 혁신하는 세 가지 주요 목표를 집중적으로 다루었습니다.

1. 데이터 탐색 및 준비:
   • 도구: 인사이트 (자동 쿼리 생성), 테이블 탐색기 (시각적 테이블 탐색)
   • 자연어를 활용하여 데이터의 숨겨진 패턴을 발견하고 분석을 위한 준비 과정을 간소화했습니다.
2. 코드 개발 지원:
   • 도구: Gemini (자연어 기반 코드 생성, 설명, 디버깅)
   • 자연어 프롬프트를 통해 복잡한 SQL 및 Python 코드 개발을 지원받고, 기존 코드를 이해하고 문제 해결 능력을 향상시키는 방법을 익혔습니다.
3. 워크플로우 발견 및 시각화:
   • 도구: 데이터 캔버스 (시각적 워크플로우 디자인 및 협업)
   • 자연어를 사용하여 데이터 검색부터 인사이트 생성까지의 전체 워크플로우를 시각적으로 설계하고 공유하는 방법을 학습했습니다.

효과적인 프롬프트 작성의 중요성:

Gemini와 BigQuery를 최대한 활용하기 위해서는 명확성, 직접성, 명시성, 반복적인 개선을 강조하는 효과적인 프롬프트 작성 기술이 필수적입니다.

 

미래의 가능성:

본 과정은 Gemini를 활용한 BigQuery 생산성 향상의 시작에 불과합니다. 현재 AI 기반 운영 최적화 (파티셔닝 및 클러스터링 추천, 쿼리 성능 향상, 데이터 처리 최적화 등)와 같은 새로운 기능들이 개발 중입니다. 더 많은 AI의 잠재력이 여러분의 발견을 기다리고 있습니다.

 

여러분의 여정:

이제 Gemini를 여러분의 일상 업무에 통합하여 AI 어시스턴트, 코딩 동료, 주제 전문가로서의 다재다능한 역할을 탐색할 차례입니다. 본 과정이 여러분의 호기심을 자극하고 AI를 활용하는 창의적인 사고를 촉진하는 계기가 되기를 바랍니다.

 

추가 학습:

Gemini 모델을 활용하여 여러분의 Gen AI 작업을 달성하는 방법에 대해 더 자세히 알고 싶으시다면, 학습 경로의 다음 과정인 "BigQuery에서 Gemini 모델 작업"을 확인해 주세요. 링크는 읽기 목록에 포함되어 있습니다.

 

마무리:

본 과정을 즐겁게 학습하셨기를 바랍니다. 지속적인 학습을 위해 다른 Google Cloud 과정도 확인해 보세요. 감사합니다!