데이터 엔지니어링 및 분석을 위한 생성적 AI

데이터 전문가의 역할은 인공 지능의 등장과 함께 빠르게 변화하고 있습니다. 경쟁력을 유지하려면 데이터 엔지니어와 분석가는 생성적 AI 모델을 일상적인 개발 및 분석 워크플로우에 통합하는 방법을 배워야 합니다. 이 교육 과정에서는 기존의 데이터 워크플로우에서 AI 향상 엔지니어링 방법으로 전환하는 방법을 배우고 반복적인 코딩 작업을 자동화하고 비정형 데이터를 효율적으로 파싱하며 Python 및 API 통합을 사용하여 지능형 데이터 파이프라인을 구축하는 방법을 배웁니다. 이 교육 과정을 마치면 생성 모델을 적용하여 복잡한 데이터 문제를 더 빠르고 정확하게 해결할 수 있습니다. 무엇을 배울 것인가: - 데이터 작업에 맞게 특별히 맞춤화된 생성적 AI 및 프롬프트 엔지니어링의 기본 원리를 이해합니다. - SQL 쿼리, 데이터베이스 스키마 및 포괄적인 데이터 문서를 생성하고 최적화합니다. - Python을 사용하여 구조화되지 않은 원시 텍스트 데이터 소스에서 구조화 된 정보 추출 - API를 활용하여 데이터 세트를 변환하고 풍부하게 하는 자동화된 데이터 파이프라인 구축 - 기본 검색 증강 생성 (RAG) 개념을 탐색하여 언어 모델을 데이터베이스 시스템에 연결합니다. - AI 생성 데이터 검증을 위한 모범 사례를 적용하여 파이프라인 신뢰성과 품질 보장 이 교육 과정은 생성 모델과 프롬프트 설계의 기본 개념으로 시작하여 실습을 통해 파이프라인 통합 및 비정형 데이터 처리로 진행합니다. 서면 설명을 읽고 실제 데이터 환경에 즉시 적용할 수 있도록 설계된 실용적인 코드 스니펫을 분석합니다. 이 교육 과정은 AI를 워크플로우에 통합하고자 하는 초급부터 중급 수준의 데이터 엔지니어, 분석가, 과학자를 위해 설계되었습니다. Python 및 SQL에 대한 기본적인 지식이 권장되지만 인공 지능 또는 머신 러닝에 대한 이전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘부터 생성 AI의 힘을 활용하여 데이터 워크플로를 현대화하세요.