Travailler avec les données : Collecte, traitement et stockage des données pour l'IA

Aperçu

Get equipped with the end-to-end data management skills needed for successful AI initiatives. This comprehensive learning path covers topics from strategic data planning through advanced processing.

Learn how to implement practical techniques for collecting, modeling, and preparing high-quality data for AI applications. Master the complete data management lifecycle required to support sophisticated AI systems in production environments.Build comprehensive AI data strategies.Design, develop, and maintain high-quality data pipelines.Implement secure scalable data architectures for AI systems.

Programme

• Introduction à la Gestion de Données pour l'IA
Aperçu du Cycle de Vie de la Gestion de Données
Importance des Données dans les Systèmes IA
Objectifs et Résultats du Cours
• Planification Stratégique des Données
Comprendre les Exigences en Données pour l'IA
Concevoir une Stratégie de Données
Gouvernance et Éthique des Données
Confidentialité et Conformité des Données
• Techniques de Collecte de Données
Sources de Données pour l'IA
Méthodologies d'Acquisition de Données
Collecte de données par scraping web et intégration API
Collecte de Données par Capteurs et IoT
Gestion et Suivi des Processus de Collecte de Données
• Solutions de Stockage des Données
Stockage des Données Structurées vs. Non Structurées
Bases de Données Relationnelles et Bases NoSQL
Options de Stockage sur le Cloud
Entrepôts de Données et Lacs de Données
Considérations pour la Conception en Matière d'Évolutivité et de Sécurité
• Traitement et Transformation des Données
Nettoyage et Pré-traitement des Données
Intégration des Données et Processus ETL (Extract, Transform, Load)
Ingénierie des Caractéristiques pour les Modèles IA
Normalisation et Augmentation des Données
Gestion des Ensembles de Données Déséquilibrés
• Construction et Maintien des Pipelines de Données
Principes de Conception des Pipelines
Outils et Cadres: Apache Kafka, Apache Airflow, etc.
Traitement en Temps Réel vs. Par Lots
Suivi et Entretien des Pipelines de Données
• Qualité et Validation des Données
Définir des Indicateurs de Qualité des Données
Techniques de Validation des Données
Assurer la Cohérence et la Fiabilité des Données
Outils de Surveillance de la Qualité des Données
• Mise en Œuvre d'Architectures de Données Évolutives
Conception pour l'Évolutivité dans les Systèmes IA
Systèmes de Données Distribués et Traitement
Utilisation des Technologies Big Data: Hadoop, Spark, etc.
Études de Cas d'Architectures IA Évolutives
• Projet Final: Conception d'une Stratégie de Données Complète pour l'IA
Élaboration d'une Proposition de Projet
Mise en œuvre de la Collecte de Données et Conception de Pipeline
Création d'un Plan d'Architecture Évolutive
Session de Présentation et de Retour
• Conclusion et Tendances Futures en Gestion des Données pour l'IA
Technologies Émergentes en Gestion de Données pour l'IA
Défis et Opportunités à Venir
Résumé du Cours et Points Clés à Retenir

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Enseigné par

Dan Sullivan, Joe Squire, Brandeis Marshall, PhD, EMBA, Janani Ravi and Kumaran Ponnambalam

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Matières

Computer Science