Инженерное проектирование данных и искусственный интеллект с Databricks

Современные организации полагаются на надежные потоки данных для поддержки своих инициатив в области искусственного интеллекта и анализа. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы инженерии данных предприятия и интеграции искусственного разума с помощью Databricks. С помощью четких письменных объяснений и структурированных обзоров кода вы пройдете путь от понимания основных концепций облачных данных до создания надежных, готовых к производству конвейеров. Вы узнаете, как объединить ваши рабочие процессы хранения, обработки и машинного обучения данных в единой, целостной среде. Что вы узнаете: основные принципы архитектуры lakehouse и как она объединяет хранилища данных и озера данных; создание и организация конвейеров данных с использованием Delta Live Tables для надежной, приростной обработки данных, применение функций Delta Lake для обеспечения качества данных. ACID транзакции и применение схемы; интеграция генеративного искусственного интеллекта Настроить основные методы работы с MLOps, включая реестр и отслеживание моделей, в экосистеме Databricks; Внедрить передовые методы управления данными и безопасности для обеспечения соответствия на уровне предприятия. Курс начинается с основных понятий о Data Lakehouse и облачном хранилище данных, а затем переходит к практическим занятиям по созданию конвейера. Затем вы изучите такие продвинутые темы, как обработка данных в реальном времени, интеграция машинного обучения и корпоративное управление. Этот курс предназначен для начинающих инженеров данных, аналитиков и разработчиков, которые хотят построить прочный фундамент в современной архитектуре данных. Не требуется предыдущий опыт работы с Databricks, хотя полезно базовое понимание SQL или Python. Начните свой путь в инженерии данных предприятия и развить навыки, чтобы двигать современные системы ИИ.