Inteligencia Artificial Escalable y Perspectivas Web con GitLab, Snowplow y Snowpipe

Resumen

Descubra cómo GitLab construyó una canalización de datos escalable usando Snowplow y Snowpipe para capturar métricas de productividad de IA y eventos web, permitiendo análisis avanzados y perspectivas.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Escalable y Perspectivas Web
Visión general de los flujos de datos
Importancia de la escalabilidad en IA
Objetivos y resultados del curso
• Comprensión de la Arquitectura de GitLab para la Recolección de Datos
Introducción a GitLab
Cómo GitLab se integra con los flujos de datos
Casos de uso para métricas de productividad de IA
• Introducción a Snowplow
Arquitectura básica de Snowplow
Recolección y procesamiento de datos con Snowplow
Beneficios de usar Snowplow para el seguimiento de eventos web
• Implementación de Snowplow en Flujos de Datos
Configuración de coleccionistas y enriquecimientos con Snowplow
Modelado de eventos y diseño de esquemas
Mejores prácticas para una implementación escalable de Snowplow
• Utilización de Snowpipe para la Ingesta de Datos en Tiempo Real
Visión general de Snowflake y Snowpipe
Estrategias de ingesta de datos en tiempo real
Configuración de Snowpipe para la carga automatizada de datos
• Integración de GitLab, Snowplow y Snowpipe
Escenarios de flujo de datos de extremo a extremo
Orquestación y automatización de tareas de datos
Aseguramiento de la calidad y consistencia de los datos
• Analítica Avanzada y Perspectivas
Herramientas y técnicas para el análisis de datos
Visualización de métricas de productividad de IA y tendencias
Estudios de caso de perspectivas derivadas de IA y eventos web
• Desafíos y Soluciones en Flujos de Datos de IA Escalable
Desafíos comunes en la escalabilidad de flujos de datos
Solución de problemas de latencia y precisión de datos
Estrategias para optimizar el rendimiento
• Tendencias Futuras en IA Escalable y Analítica de Datos
El panorama en evolución de la tecnología analítica de datos
Herramientas y metodologías emergentes
Preparación para avances futuros en perspectivas impulsadas por IA
• Conclusión del Curso y Presentación del Proyecto
Resumen de los aprendizajes clave
Presentación de proyectos capstone
Sesión de preguntas y respuestas y retroalimentación

Asignaturas

Negocios