Explorer l'IA pour l'ingénierie des données

Aperçu

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.

Programme

• Introduction à l'IA dans l'ingénierie des données
Aperçu des technologies de l'IA
Le rôle de l'IA dans l'ingénierie des données
Principaux avantages et défis
• Fondations de l'IA pour les professionnels des données
Bases de l'apprentissage automatique
Concepts d'apprentissage profond
Algorithmes d'IA pertinents pour l'ingénierie des données
• Traitement des données piloté par l'IA
Prétraitement des données à l'aide de l'IA
Automatisation des tâches de nettoyage de données
Processus ETL améliorés par l'IA
• IA générative dans les flux de travail des données
Comprendre les modèles d'IA générative
Applications de l'IA générative dans l'ingénierie des données
Études de cas : mises en œuvre réussies
• Bases de données vectorielles et IA
Introduction aux bases de données vectorielles
Applications de la vectorisation dans l'IA
Pratique avec les bases de données vectorielles : Exercices pratiques
• Outils et technologies pour l'IA dans l'ingénierie des données
Aperçu des outils d'IA populaires (e.g., TensorFlow, PyTorch)
Plateformes d'IA et services cloud (e.g., AWS, Google Cloud)
Intégration des outils d'IA avec les pipelines de données existants
• Construction de pipelines de données alimentés par l'IA
Conception d'architectures pilotées par l'IA
Études de cas : IA dans les systèmes de données à grande échelle
Stratégies de mise en œuvre et meilleures pratiques
• Éthique et responsabilité de l'IA dans l'ingénierie des données
Compréhension des biais et de l'équité dans les modèles d'IA
Confidentialité et sécurité des données dans les systèmes d'IA
Développement d'applications IA éthiques
• Tendances futures de l'IA et de l'ingénierie des données
Évolution des technologies de l'IA
Tendances émergentes et innovations
Préparer l'avenir de l'IA dans l'ingénierie des données
• Projet final : Application de l'IA à un problème réel d'ingénierie des données
Aperçu et directives du projet
Collaboration en équipe et gestion de projet
Présentation et évaluation des résultats du projet

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Enseigné par

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

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Matières

Data Science