Inżynieria danych przedsiębiorstwa i sztuczna inteligencja z Databricks

Nowoczesne organizacje polegają na solidnych potokach danych, aby zasilać swoje inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją i analizą.Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawy inżynierii danych przedsiębiorstwa i integracji AI za pomocą Databricks. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i uporządkowanym przewodnikom po kodzie przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć dotyczących danych w chmurze do budowania niezawodnych, gotowych do produkcji potoków.Dowiesz się, jak ujednolicić przepływy pracy związane z przechowywaniem, przetwarzaniem i uczeniem maszynowym danych w jednym, spójnym środowisku. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych zasad architektury lakehouse i sposobu, w jaki ujednolica hurtownię danych i jeziora danych; Budowanie i organizowanie potoków danych za pomocą Delta Live Tables w celu niezawodnego, przyrostowego przetwarzania danych; Zastosuj funkcje Delta Lake, aby zapewnić jakość danych, transakcje ACID i egzekwowanie schematu; Integracja generatywnej sztucznej inteligencji Wprowadź modele uczenia maszynowego i uczenia się maszyn do swoich przepływów pracy inżynierii danych; Skonfiguruj podstawowe praktyki MLOps, w tym rejestr i śledzenie modeli, w ekosystemie Databricks; Wdrażaj najlepsze praktyki zarządzania danymi i bezpieczeństwa w celu zapewnienia zgodności na poziomie przedsiębiorstwa. Następnie zapoznasz się z zaawansowanymi tematami, takimi jak przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, integracja uczenia maszynowego i zarządzanie przedsiębiorstwem.Następnie przejdziesz do praktycznych przykładów tworzenia rurociągów. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów danych, analityków i programistów, którzy chcą zbudować solidne podstawy w nowoczesnej architekturze danych.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z Databricks, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie SQL lub Pythona. Rozpocznij swoją podróż w inżynierii danych przedsiębiorstwa i rozwijaj umiejętności, aby zasilać nowoczesne systemy AI.