Matinée (09h00 – 12h35) : Découverte, Exploration et Développement assisté par Gemini
Module 0 : Introduction et cadrage (09h00 – 09h15)
- Présentation du cadre de formation, des objectifs et des règles de vie de la session.
- Présentation de l'environnement de travail et des accès aux ateliers.
Module 1 : Introduction à Gemini dans BigQuery (09h15 – 09h35)
Savoirs et concepts clés :
- Panorama de Gemini pour Google Cloud et principes de l'IA générative appliquée à la data.
- Présentation des fonctionnalités clés de Gemini dans l'interface de BigQuery.
- Introduction au cas d'utilisation fil rouge de la formation (analyse de données CRM et gestion de la relation client).
Module 2 : Exploration et préparation des données (09h35 – 10h05)
Savoirs et concepts clés :
- Exploration assistée et découverte du schéma des données.
- Utilisation de l'explorateur de tables et génération d'insights automatiques.
- Préparation et profilage des données avec l'assistance de Gemini.
Atelier Pratique 1 (10h05 – 10h35) :
- Explorer des données avec Gemini dans BigQuery : Découverte d'un jeu de données, analyse de métadonnées et exploration interactive de tables guidée par l'IA.
Pause (15 min) : 10h35 – 10h50
Module 3 : Développement de code SQL avec Gemini (10h50 – 11h35)
Savoirs et concepts clés :
- Génération et complétion intelligente de requêtes SQL à partir de requêtes en langage naturel.
- Explication de requêtes SQL complexes et documentation de code.
- Diagnostic d'erreurs de syntaxe, dépannage et refactorisation de code assistés.
- Bonnes pratiques de formulation de prompts pour l'assistance SQL.
Démonstration :
- Dépannage en direct d'une requête SQL erronée et tests correctifs avec l'aide de Gemini.
Pause déjeuner : 11h35 – 12h35
Après-midi (12h35 – 17h00) : Data Canvas et Modèles Gemini dans BigQuery ML
Atelier Pratique 2 (12h35 – 13h05) :
- Développer du code avec Gemini dans BigQuery : Écriture de requêtes en langage naturel, génération assistée et correction d'erreurs SQL.
Module 4 : Conception visuelle et workflows avec Data Canvas (13h05 – 13h35)
Savoirs et concepts clés :
- Présentation et architecture de l'interface BigQuery Data Canvas.
- Conception interactive de requêtes par graphe et visualisation des étapes d'analyse.
- Chaînage d'opérations analytiques en langage naturel.
- Bonnes pratiques de prompting adaptées à l'environnement Data Canvas.
Démonstration :
- Construction pas à pas d'un workflow analytique interactif sur Data Canvas.
Atelier Pratique 3 (13h35 – 14h05) :
- Utiliser Data Canvas pour visualiser et concevoir des requêtes : Élaboration d'une chaîne analytique de bout en bout associant requêtes visuelles et prompts textuels.
Pause (15 min) : 14h05 – 14h20
Module 5 : Travailler avec des modèles Gemini dans BigQuery (14h20 – 15h35)
Savoirs et concepts clés :
- Présentation de BigQuery ML (BQML) et intégration des modèles d'IA et de Machine Learning.
- Connexion et appel des modèles de fondation Gemini au sein de BigQuery.
- Utilisation de Gemini directement dans des requêtes SQL (synthèse de texte, extraction d'entités, classification).
- Utilisation de Gemini dans des notebooks Jupyter managés.
- Résolution complète du problème métier du cas fil rouge (traitement des avis et insights clients).
Atelier Pratique 4 (15h35 – 16h15) :
- Analyser des avis clients avec Gemini à l'aide de SQL : Mise en œuvre d'inférences d'IA générative dans des requêtes SQL pour classifier, résumer et extraire des sentiments sur un volume d'avis clients.
Atelier Pratique 5 (approfondissement / optionnel) (16h15 – 17h00) :
- Analyser des avis clients avec Gemini à l'aide de notebooks Python : Extension du cas d'usage dans un environnement de notebook interactif combinant SQL, Python et les API Gemini.
Moyens et supports pédagogiques
- Les supports de cours et environnements de démonstration sont issus des programmes officiels éditeur Google Cloud.
- La documentation officielle et les présentations sont fournies aux participants.
- Chaque participant dispose d'un accès individuel à la plateforme de travaux pratiques Qwiklabs pour réaliser les exercices en conditions réelles.
Modalités d'évaluation et de suivi
- En amont : Questionnaire de positionnement pour mesurer les attentes et le profil des apprenants.
- Pendant la formation : Évaluation continue de l'atteinte des objectifs à travers la réalisation supervisée des ateliers pratiques et les échanges réguliers avec le formateur.
- En fin de formation : Questionnaire d'évaluation des compétences acquises et questionnaire de satisfaction à chaud.
Contact assistance technique et pédagogique
Pour toute question d'organisation ou d'accompagnement : [email protected].
Informations sur l'admission et accessibilité
- Inscriptions : Accessibles jusqu'à 15 jours ouvrés avant le début de la session via le site internet de Zenika ou par contact direct à [email protected].
- Accessibilité : Aménagement spécifique du rythme ou des modalités disponible sur demande pour adapter l'expérience d'apprentissage aux besoins particuliers de chaque stagiaire.
