Gemini in BigQuery for Data Practitioners（中級） | クラウドエース株式会社

BigQueryで生成AIタスクにAI/MLモデルを使用する方法を紹介します。顧客関係管理（CRM）の実践的なユースケースを通じて、Geminiモデルを活用してビジネス上の課題を解決するワークフローを学びます。理解を深めるために、本コースではSQLクエリとPythonノートブックの両方を使用した実装を、ステップバイステップで体験します。

コース概要

対象者

BigQuery上でGeminiを活用し、業務の生産性向上を目指すデータアナリスト、データエンジニア、およびデータ関連職種の方

前提知識

SQLやPythonなどのプログラミング言語の使用経験
ML（機械学習）および生成AIの基礎知識

プログラム

モジュール 1 – BigQueryでのGemini
モジュール 2 – データの探索と準備
モジュール 3 – Geminiを使用したコード開発
モジュール 4 – Data Canvas
モジュール 5 – BigQueryでのGeminiモデルの活用

カテゴリ

生成AI, データ分析 / 可視化

レベル

中級

受講料

110,000円(税込)

受講日数

1日間

開催地

オンライン
※Google Meetで資料を画面共有いたします。
※質問はSlidoを使用し、いつでも投稿可能です。
※講演中に音声が聞こえないなど問題が発生している場合や、質疑以外の講師とのコミュニケーションとして、Google Meetの画面内にあるチャットをお使いください。

ポイント

おすすめポイント

BigQuery内で利用可能なAIアシスタント「Gemini」を活用し、データ分析ワークフローの生産性を高める手法を体系的に学ぶコースです。
ハンズオンラボを通じて、自然言語を用いたデータ探索や、SQLコードの生成とトラブルシューティング、Data Canvasによる視覚的なクエリ設計を直接体験します。
AIの支援を活用して、ビッグデータ分析を効率よく進めるためのノウハウが網羅されています。

身につくスキル

データ分析担当者として、Geminiを活用したSQLの生成やアシスタントにより、日々のデータ準備やコーディングにかかる負荷を軽減できます。
自然言語によるテーブル探索や、Data Canvasを用いた直感的な可視化手法を習得することで、データからのインサイト抽出と意思決定のサイクルを加速させることが可能です。
AIの支援を活用し、より付加価値の高い分析業務に注力するための実践的なアプローチが身につきます。

受講に必要なもの

必須環境

※最新版のGoogle Chromeをインストールしてお持ちください。

推奨環境

マルチディスプレイ環境

※例：ノートPC＋外部モニター
※演習画面と講義画面を同時に表示できるため、よりスムーズに受講いただけます。

音声機器

※ヘッドセットまたはマイク付きイヤホンのご利用を推奨します。
※PC内蔵のスピーカーやマイクでもご参加可能ですが、音声品質の向上やハウリング防止のため、原則マイクオフのご協力いただけますと幸いです。

受講の流れ

Webからお申し込み

スケジュール・お申込みページから希望コースを選択し、フォームを記入して内容をご確認の上、送信ボタンを押してください。

受講費用のお支払い

銀行振込にて所定の受講費用をお振り込みいただきます。

受講受付確認

お振込が確認できましたら、弊社より受講受付の確認メールをご送付します。

トレーニング受講

トレーニングはオンラインにて受講いただきます。オンサイトでのご希望の方はご相談ください。

※認定試験はトレーニングとは別で開催しています。認定試験の詳細は、Google 公式ウェブサイトにて、ご確認ください。

オンライン受講の注意点

ご参加の注意点

録音・録画はご遠慮お願い致します。
視聴場所にご配慮願います。
視聴中は原則マイクオフをお願い致します。

オンライン参加のご提供内容

Google Meetで資料を画面共有いたします。
質問はSlidoを使用し、いつでも投稿可能です。
講演中に音声が聞こえないなど問題が発生している場合や、質疑以外の講師とのコミュニケーションとして、Google Meetの画面内にあるチャットをお使いください。

推奨環境

必要に応じて、会議室等のご手配をお願いいたします。
投影用にPCまたはモニターご用意ください。
ヘッドホンを利用しない場合は、スピーカーに接続していただくとより快適に聴講していただけます。（PC のスピーカーでも参加は可能です）
マイクは原則オフにて参加お願い致します。（回線への負担軽減のため、カメラもオフをおすすめいたします）
シークレットウィンドウでのご参加をおすすめいたします。