Tuberías de Datos Inteligentes: Revolucionando la Ingeniería de Datos con IA

Resumen

Explora cómo la IA está revolucionando la ingeniería de datos a través de flujos de trabajo inteligentes, desde abordar desafíos tradicionales hasta implementar adaptabilidad en tiempo real, con estudios de caso prácticos y orientación para la implementación.

Programa de estudio

• Introducción a los Pipelines de Datos Inteligentes
Visión General de los Desafíos en Ingeniería de Datos
Papel de la IA en la Automatización de Pipelines de Datos
• Pipelines de Datos Tradicionales vs. Pipelines de Datos Inteligentes
Limitaciones de los Pipelines Tradicionales
Ventajas de los Pipelines Impulsados por IA
• Componentes de los Pipelines de Datos Inteligentes
Ingesta e Integración de Datos
Transformación y Enriquecimiento de Datos
Almacenamiento y Recuperación de Datos
Calidad y Validación de Datos
• Técnicas de IA en Ingeniería de Datos
Aprendizaje Automático para la Calidad Predictiva de Datos
IA para la Detección de Anomalías y Monitoreo
Procesamiento de Lenguaje Natural para Datos No Estructurados
Aprendizaje por Refuerzo para la Optimización de Pipelines
• Procesamiento de Datos en Tiempo Real y Adaptabilidad
Arquitecturas de Datos en Streaming
Esquemas Adaptativos y Gestión de Metadatos
Escalabilidad Dinámica con IA
• Implementación de Pipelines de Datos Inteligentes
Herramientas y Tecnologías: Plataformas de IA, Apache Spark, Kafka, etc.
Orquestación de Pipelines con IA: Apache Airflow, Prefect
Consideraciones de Seguridad y Privacidad
• Estudios de Caso Prácticos
Ejemplos del Mundo Real de Pipelines de Datos Mejorados con IA
Lecciones Aprendidas y Mejores Prácticas
• Tendencias Futuras e Innovaciones
Lagos y Almacenes de Datos Impulsados por IA
Integración de IoT y Computación en el Borde
Consideraciones Éticas en Pipelines Potenciados por IA
• Cierre del Curso y Guía de Implementación
Aspectos Clave
Pasos para Comenzar a Construir tu Pipeline de Datos Inteligente

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Asignaturas

Ciencia de Datos