Explora la IA para Ingeniería de Datos

Resumen

Unlock the power of AI in the world of data engineering with this comprehensive learning path. This course series is designed for data professionals who want to harness the transformative potential of artificial intelligence in their work. Whether you're looking to enhance your current role or pivot into AI-driven data engineering, this learning path equips you with the knowledge and skills to thrive in the evolving landscape of data and AI.Build a foundation in AI relevant to data engineering.Harness the power of generative AI in your data workflows.Explore vector databases through practical exercises.

Programa

• Introducción a la IA en Ingeniería de Datos
Panorama de las tecnologías de IA
El papel de la IA en la ingeniería de datos
Beneficios clave y desafíos
• Fundamentos de la IA para Profesionales de Datos
Conceptos básicos de aprendizaje automático
Conceptos de aprendizaje profundo
Algoritmos de IA relevantes para la ingeniería de datos
• Procesamiento de Datos Impulsado por IA
Preprocesamiento de datos usando IA
Automatización de tareas de limpieza de datos
Procesos ETL mejorados por IA
• IA Generativa en Flujos de Trabajo de Datos
Comprensión de modelos de IA generativa
Aplicaciones de la IA generativa en la ingeniería de datos
Estudios de caso: Implementaciones exitosas
• Bases de Datos Vectoriales y IA
Introducción a las bases de datos vectoriales
Aplicaciones de la vectorización en IA
Prácticas con bases de datos vectoriales: Ejercicios prácticos
• Herramientas y Tecnologías para la IA en Ingeniería de Datos
Panorama de herramientas de IA populares (e.g., TensorFlow, PyTorch)
Plataformas de IA y servicios en la nube (e.g., AWS, Google Cloud)
Integración de herramientas de IA con tuberías de datos existentes
• Construcción de Tuberías de Datos Impulsadas por IA
Diseño de arquitecturas impulsadas por IA
Estudios de caso: IA en sistemas de datos a gran escala
Estrategias de implementación y mejores prácticas
• IA Ética y Responsable en Ingeniería de Datos
Comprensión del sesgo y la equidad en los modelos de IA
Privacidad de datos y seguridad en sistemas de IA
Desarrollo de aplicaciones éticas de IA
• Tendencias Futuras en IA e Ingeniería de Datos
Evolución de las tecnologías de IA
Tendencias emergentes e innovaciones
Preparación para el futuro de la IA en la ingeniería de datos
• Proyecto Final: Aplicación de IA a un Problema de Ingeniería de Datos del Mundo Real
Descripción del proyecto y pautas
Colaboración en equipo y gestión del proyecto
Presentación y evaluación de los resultados del proyecto

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Impartido por

Sadie St. Lawrence, Aishwarya Srinivasan, Priya Ranjani Mohan, Deepak Goyal, Zain Hasan, JP Hwang and Yujian Tang

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Materias

Data Science