Генеративный ИИ для обработки и анализа данных
Узнайте, как использовать большие языковые модели для автоматизации конвейеров данных, генерации SQL и извлечения информации из неструктурированного текста с помощью Python.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Роль специалиста по данным быстро меняется с ростом искусственного интеллекта. Чтобы оставаться конкурентоспособными, инженеры и аналитики данных должны научиться интегрировать генеративные модели ИИ в свои ежедневные рабочие процессы разработки и анализа.
В этом курсе вы узнаете, как автоматизировать повторяющиеся задачи кодирования, эффективно анализировать неструктурированные данные и создавать интеллектуальные конвейеры данных с помощью Python и интеграции API. К концу этого руководства вы сможете уверенно применять генеративные модели для решения сложных задач с данными быстрее и с большей точностью.
Что вы узнаете:
- Понять основные принципы генеративного ИИ и оперативного проектирования, специально разработанные для задач с данными
- Создание и оптимизация SQL-запросов, схем баз данных и всеобъемлющей документации данных
- Извлечение структурированной информации из неорганизованных, необработанных текстовых источников данных с использованием Python
- Создание автоматизированных конвейеров данных, которые используют API для преобразования и обогащения наборов данных
- Изучите основные концепции генерации с увеличенным поиском (RAG) для подключения языковых моделей к системам баз данных
- Применение передовой практики для проверки данных, генерируемых искусственным интеллектом, для обеспечения надежности и качества трубопровода
Этот курс начинается с основных понятий генеративных моделей и быстрого проектирования, а затем переходит к практической интеграции конвейера и обработке неструктурированных данных. Вы прочитаете письменные объяснения и проанализируете практические фрагменты кода, предназначенные для немедленного применения в реальных средах данные.
Этот курс предназначен для начинающих и продвинутых инженеров данных, аналитиков и ученых, которые хотят интегрировать ИИ в свои рабочие процессы. Рекомендуется базовое знание Python и SQL, но предыдущий опыт работы с искусственным интеллектом или машинным обучением не требуется.
Начните модернизировать свои рабочие процессы с мощным генеративным ИИ уже сегодня.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 42 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Частный ИИ с открытым исходным кодом LLM: локальное развертывание, RAG и агенты
Сертификат
Практика
₾40.00
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Тонкая настройка моделей OpenAI: настройки LLM с собственными данными
Сертификат
Практика
₾40.00
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Разработка систем RAG с Azure OpenAI и Azure AI Search
Сертификат
Практика
₾40.00
→
💼 Готовит к работе
🎓 С сертификатом
Разработка приложений с LangChain
Сертификат
Практика
₾40.00
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство