آموزش Generative AI برای گواهینامه مهندسی داده

در این دوره در کاربردهای Generative AI برای برتری در مهندسی داده، یک پایه قوی می سازید.

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک تاثیر GenAI بر مهندسی داده و مدیریت استراتژیک داده 
• درک تاثیر GenAI بر مهندسی داده و مدیریت استراتژیک داده - یادگیری اصول GenAI که برای کاربردهای مهندسی داده متناسب شده است.
• بررسی تولید داده مصنوعی و مزایای آن در مهندسی داده
• کسب بینش هایی درباره تکنیک های استخراج خودکار داده با استفاده از GenAI
• کشف متدهای تولید اسکیما برای داده بدون ساختار با GenAI
• افزایش تنوع داده و تکنیک های افزایش داده از طریق GenAI
• استفاده از GenAI برای غنی سازی و نرمال سازی داده در پایپ لاین ها
• مطالعه اعتبارسنجی و تأیید خودکار داده با ابزارهای GenAI
• بررسی استراتژی های بهینه سازی ذخیره سازی با استفاده از مدل های GenAI
• استفاده از GenAI برای فشرده سازی و بازسازی کارآمد داده
• خودکارسازی گردش کارهای تبدیل داده با قابلیت های GenAI
• بهینه سازی کیفیت داده از طریق پاکسازی، حذف داپلیکیت ها و اعتبارسنجی
• یکپارچه سازی GenAI در پایپ لاین های داده قدیمی و بلادرنگ
• استفاده از تکنیک های تشخیص ناهنجاری با GenAI برای یکپارچگی داده
• یادگیری مقیاس پذیری و مدیریت منبع برای GenAI در تنظیمات ابر
• پیاده سازی نظارت و نگهداری مداوم برای پایپ لاین های GenAI

پیش نیازهای دوره

• بدون الزامات

توضیحات دوره

این دوره به تأثیر پیشگامانه GenAI بر مهندسی داده می پردازد. دانشجویان بررسی می کنند که چگونه GenAI، به عنوان فناوری تحول آفرین، به چالش های پیچیده مختلف در چشم انداز مهندسی داده می پردازد و راه حل هایی را ارائه می دهد که کارایی، مقیاس پذیری و نوآوری را افزایش می دهد. در حالی که این دوره بر اصول نظری تأکید دارد، دانشجویان درک عمیقی از نحوه اعمال این اصول در سراسر حوزه‌ های حیاتی مهندسی داده به دست خواهند آورد. این دوره از طریق یک پیشرفت ساختار یافته، یادگیرندگان را از دانش اساسی GenAI در مهندسی داده به مفاهیم پیشرفته می برد که نشان می دهد چگونه GenAI فرآیندهای مرتبط با داده را بهینه می کند. از تولید و جذب داده اولیه تا ذخیره سازی، تبدیل و افزایش داده، هر ماژول بینش های نظری کلیدی را معرفی می کند که ستون فقرات مشارکت GenAI در این زمینه را تشکیل می دهد.

با مقدمه ای بر نقش GenAI در مهندسی داده، دانشجویان مفاهیم اساسی را که بر یکپارچه سازی مدل های مولد در سیستم های داده تأکید می کند، یاد خواهند گرفت. این دوره بررسی می‌ کند که چگونه GenAI رویکردهای سنتی را متحول می کند و مهندسان داده را قادر می‌ سازد تا گردش‌ کارهای پیچیده را مدیریت کرده و نوآوری را هدایت کنند. با تمرکز بر تئوری پشت این تحولات، این دوره از اینکه چگونه مدل‌ های مولد می‌ توانند داده‌ مصنوعی تولید کنند، به طور خودکار اطلاعات را استخراج و پردازش کنند و با فرمت های داده‌ بدون ساختار سازگار شوند، درک وسیعی ارائه می‌ کند. این اصول اساسی، زمینه را برای مباحث پیشرفته تر فراهم کرده و دیدگاهی جامع از کاربردهای نظری GenAI در مهندسی داده ایجاد می کند.

در بخش جذب داده، دانشجویان بررسی خواهند کرد که چگونه GenAI تکنیک های پیچیده را برای غنی سازی و اعتبارسنجی داده فعال می کند. آن ها زیربناهای نظری را بررسی خواهند کرد که به GenAI اجازه می دهد تا دقت، قابلیت اطمینان و سرعت پایپ لاین های داده را افزایش دهد. مهندسان داده اغلب در حصول اطمینان از سازگاری داده، به ویژه در محیط های بلادرنگ و با حجم بالا با چالش هایی مواجه هستند. این بخش از دوره به نحوه کمک مدل‌ های مولد به خودکارسازی این گردش‌ کارها، از نرمال‌ سازی داده‌ تا پردازش بلادرنگ، کمک کرده و ابزارهایی را برای مهندسان برای مدیریت چالش‌ های مداوم در جذب داده‌ فراهم می‌ کند.

تبدیل داده حوزه دیگری است که در آن تأثیر GenAI عمیق است. این بخش با تأکید بر چارچوب نظری که این فرآیندها را کارآمد و مقیاس‌ پذیر می‌ کند، نحوه کمک GenAI به تبدیل، پاکسازی و استانداردسازی داده‌ را مورد بحث قرار می‌ دهد. مهندسان داده درک خواهند کرد که چگونه GenAI تسک های تکراری را خودکار می‌ کند و کیفیت داده‌ را با کاهش داپلیکیت ها و خطاها افزایش می‌ دهد، بنابراین گردش‌ کارهای تبدیل داده را ساده می‌ کند. دانشجویان با درک جنبه‌ های نظری GenAI که امکان داده‌ تمیزتر، ساختارمندتر و دقیق‌ تر را فراهم می‌ کند، دوره را ترک خواهند کرد. این دانش در صنایعی که نیاز به مدیریت دقیق و به موقع داده‌ دارند ضروری است.

این دوره همچنین ارائه و گزارش دهی داده را پوشش می دهد، جایی که دانشجویان می آموزند که چگونه GenAI گزارش دهی خودکار، بارگذاری داده و ایجاد داشبوردهای تعاملی را بهبود می بخشد. با تمرکز بر رویکردهای نظری که GenAI برای خلاصه سازی و ارائه بینش های داده استفاده می کند، دانشجویان خواهند دید که چگونه این فناوری می تواند فرآیندهای تصمیم گیری در سازمان ها را ساده و تسریع کند. این ماژول مزایای ارائه داده‌ مبتنی بر GenAI را برجسته می‌ کند و درک عمیق‌ تری از اینکه چگونه مهندسان داده را قادر می‌ سازد تا به طور کارآمد نیازهای کسب و کار را به صورت بلادرنگ برآورده کنند، ارائه می‌ کند.

زمانی که دوره به پایان رسید، به کاربردهای پیشرفته GenAI، مانند تشخیص ناهنجاری، بهبود کیفیت داده و مقیاس بندی پایپ لاین های GenAI می پردازیم. هر یک از این ماژول‌ ها بر مفاهیم نظری تمرکز می‌ کنند و به دانشجویان اجازه می‌ دهند بفهمند که چگونه ویژگی‌ های منحصربه‌ فرد GenAI از یکپارچگی داده‌ قوی پشتیبانی می‌ کند، تشخیص و تصحیح خطا را تسهیل کرده و مقیاس‌ پذیری را تضمین می‌ کند. دانشجویان در تئوری هایی که بهترین شیوه‌ ها را برای یکپارچه‌ سازی GenAI در محیط‌ های ابری مختلف و همچنین مدیریت منابع کارآمد، پردازش موازی و کاهش تأخیر برای سیستم‌ های مقیاس‌ پذیر ارائه می‌ کنند، دانش منسجمی به دست خواهند آورد.

این دوره جامع که با تمرکز بر اصول نظری طراحی شده، دانشجویان را به دانشی برای درک و اعمال GenAI در تنظیمات مختلف مهندسی داده مجهز می کند. در پایان، آن ها درک عمیقی از ابعاد مختلف خواهند داشت که در آن ها GenAI می تواند برای حل چالش های پیچیده داده مستقر شود که آن ها را برای استفاده از این فناوری در چشم انداز پویا و در حال تکامل مهندسی داده آماده می کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان علاقه مند به داده که مشتاق درک کاربردهای GenAI هستند.
• متخصصان IT که به دنبال دانش اساسی در گردش کارهای داده مبتنی بر GenAI هستند.
• تحلیلگران داده که هدفشان بهبود پردازش داده با تکنیک های GenAI است.
• معماران ابر که علاقه مند به بهینه سازی پایپپ لاین های مهندسی داده با GenAI هستند.
• توسعه دهندگان نرم افزار که در حال بررسی نقش های مهندسی داده با استفاده از GenAI هستند.
• تحلیلگران کسب و کار که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی برای تصمیم گیری داده محور هستند.
• مهندسان سطح ورودی که هدفشان افزایش کارایی در مدیریت و ذخیره سازی داده است.