Die Datenanalyse von heute erfordert mehr als nur statische Dashboards – sie verlangt nach autonomen KI-Systemen, die direkt handeln können. Wie Unternehmen von Grundlagen zu angewandter Agenten-KI gelangen, lernen Teilnehmende bei den Google Cloud Labs: Data Cloud in Toronto und Chicago.
Hands-on-Learning statt Theorie: Was die Labs auszeichnet
Die Google Cloud Labs sind keine klassischen Vorträge mit PowerPoint-Präsentationen. Stattdessen erwartet Sie ein intensiver Praxistag, an dem Sie direkt mit Google-Entwickler:innen zusammenarbeiten und echte Lösungen implementieren. Zielgruppe sind Data Engineer:innen, Data Scientist:innen und Data Analyst:innen, die ihre Unternehmensdaten für KI-Anwendungen vorbereiten möchten.
Während der Workshops werden aktuelle Google Cloud-Dienste und -Architekturen vorgestellt, wobei der Fokus auf der praktischen Umsetzung liegt. Die Teilnehmenden erhalten Einblicke in die neuesten Funktionen und Best Practices, um ihre Dateninfrastruktur zukunftssicher zu gestalten.
Konkrete Projekte: Was Sie in einem Tag umsetzen
Mitgebrachtes Laptop vorausgesetzt, erwartet Sie ein abwechslungsreiches Programm mit vier zentralen Themenblöcken. Jeder Abschnitt kombiniert Theorie und Praxis, sodass Sie das Gelernte direkt anwenden können:
- Datenpipelines mit Governance erstellen
Sie entwickeln einheitliche, überwachte Datenflüsse über verschiedene Cloud-Quellen hinweg. Dabei kommen Apache Spark und der Google Knowledge Catalog zum Einsatz, um Datenqualität und Compliance zu gewährleisten.
- Multimodale Analysen mit Gemini und BigQuery
Die traditionelle Analyse von Texten und Zahlen reicht längst nicht mehr aus. Im Labor wird demonstriert, wie unstrukturierte Daten – etwa Bilder oder Audiodateien – mit dem Gemini-Modell in BigQuery ausgewertet werden können, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
- Skalierbare Vektorsuche mit AlloyDB
Für KI-Anwendungen, die Kontextverständnis benötigen, wie etwa Chatbots oder Empfehlungssysteme, ist eine effiziente Vektorsuche entscheidend. Die Teilnehmenden lernen, wie AlloyDB diese Anforderungen erfüllt und wie sich die Leistung für große Datensätze optimieren lässt.
- Autonome Workflows mit BigQuery Graph und ADK
Der Höhepunkt des Tages: die Entwicklung agentenbasierter Systeme. Mit dem BigQuery Graph und dem Agent Development Kit (ADK) konstruieren Sie KI-Workflows, die selbstständig Entscheidungen treffen und Aktionen auslösen können – basierend auf Ihren Unternehmensdaten.
Jetzt Plätze sichern: Limitierte Kapazitäten
Die Teilnehmerzahl ist streng begrenzt, um eine individuelle Betreuung durch die Google-Expert:innen zu gewährleisten. Wer bereits über Grundkenntnisse in der Datenverarbeitung verfügt und den nächsten Schritt in Richtung angewandter KI gehen möchte, sollte sich schnell anmelden.
- Toronto: 25. Juni im Delta Hotels Toronto
- Chicago: 30. Juni im Google Chicago Office
Die Labs bieten eine einzigartige Gelegenheit, von Branchenführer:innen zu lernen und gleichzeitig praktische Erfahrungen zu sammeln. Wer an der Schnittstelle von Datenengineering und KI arbeiten möchte, findet hier die ideale Plattform, um Skills aufzubauen und Netzwerke zu erweitern.
Die Zukunft der Datenanalyse ist agentisch – und sie beginnt mit ersten Schritten in Tools wie BigQuery, AlloyDB und Gemini.
KI-Zusammenfassung
Veri odaklı şirketler için AI çağına geçişin püf noktaları. Google Cloud Labs: Data Cloud serisiyle Toronto ve Chicago’da uygulamalı veri mühendisliği eğitimi alın.
