IT, BI, DWH, DM, AI

  1. lépés – Nyisd meg és indítsd el a projektet Nyisd meg a Google AI Studio oldalt, és jelentkezz be Google-fiókoddal. Keresd meg az alkalmazáskészítő felületet. A menüpont neve és elrendezése változhat; ha elérhető, a Build vagy alkalmazásépítő funkciót válaszd. Indíts új alkalmazást, és keresd meg azt a mezőt, ahová természetes nyelven leírhatod, mit szeretnél létrehozni. Az első körben egy teljes alkalmazást kérj, ne csupán egy látványtervet. Az alábbi promptot másold be. 2. lépés – Az első nagy prompt: építse fel az alkalmazást Ez a legfontosabb prompt. A feladatát úgy határozza meg, mintha egy tapasztalt fejlesztőcsapatnak adnál specifikációt. " Projekt: Elemző riport mester – AI Agency Viselkedj senior full-stack fejlesztőként, üzleti adatelemzőként és UX/UI-tervezőként. Készíts egy teljesen működő, modern, magyar nyelvű webalkalmazást „Elemző riport mester” néven. A cél CSV- és Excel-adatok elemzése, vezetői KPI-dashboard létrehozása és AI-alapú üzleti összefoglaló gener...

Google AI Studio – amikor az ötletből alkalmazás lesz, a fejlesztő pedig elkezd gyanakodni Gyakorlati útmutató a Google AI Studio lehetőségeiről, a Gemini modellekről és az AI-alapú alkalmazásfejlesztésről – némi informatikai öniróniával. 1. Mi az a Google AI Studio, és miért érdemes foglalkozni vele? A Google AI Studio a Google fejlesztői környezete, amelyben a Gemini modelleket próbálhatjuk ki, tesztelhetjük a promptjainkat, kísérletezhetünk multimodális AI-funkciókkal, és akár működő alkalmazásokat is építhetünk. Hivatalos belépési pont: https://aistudio.google.com/ A lényeg, hogy nem pusztán egy újabb chatbotról beszélünk. Inkább egy olyan kísérleti és fejlesztési műhelyről, ahol a természetes nyelvű utasítások, a modellbeállítások, az API-k és az alkalmazásfejlesztés találkoznak. A Google AI Studio alapvetően kétféle munkában hasznos: Modellkísérletezés: megvizsgálhatjuk, hogyan reagál a Gemini egy adott utasításra, dokumentumra, képre vagy más bemenetre. Alkalmazásépítés: a Bui...

DATABRICKS alapok Ugyanaz az adat. Nagyobb lehetőségek. Felépítés • Átalakítás • Elemzés • Automatizálás • Skálázás 1. Munkakörnyezet alapjai (Workspace Basics) Gyakori felületi elemek Workspace (Munkaterület): Jegyzetfüzetek (Notebooks), Git-tárolók (Repos), Feladatok (Jobs) stb. kezelése. Compute (Számítási kapacitás): Klaszterek kezelése (általános célú és feladat-alapú). Data (Adatok): Hozzáférés a DBFS-hez, a Unity Catalog-hoz és a relációs táblákhoz. Workflows (Munkafolyamatok): Feladatok ütemezése és orkesztrációja. Repos: Verziókövetési és Git-integrációs felület. SQL Warehouses: Lekérdező motorok BI eszközökhöz és SQL analitikához. ML (Gépi tanulás): Modellek tanítása, kísérletkövetés és modellkiszolgálás (Serving). 2. Klasztertípusok (Cluster Types) A megfelelő számítási erőforrás kiválasztása Klasztertípus Felhasználási eset All-Purpose (Általános célú) Interaktív fejlesztés, jegyzetfüzetek futtatása és adatelemzés. Job Cluster (Feladat klaszter) Automatizált adatfoly...