Slimme data-engineering: SQL, Spark, Kafka en GenAI-pijpleidingen

Moderne organisaties hebben datapipelines nodig die meer doen dan alleen data verplaatsen. Ze moeten data realtime verwerken en verrijken met kunstmatige intelligentie. Begrijpen hoe traditionele data engineering tools te koppelen aan generatieve AI is nu een cruciale vaardigheid voor aspirant-dataprofessionals. Deze tekstgebaseerde cursus leidt u van de basisprincipes van data engineering tot het bouwen van intelligente pijpleidingen.U leest uitgebreide uitleg, bestudeert schone codefragmenten en voltooit schriftelijke oefeningen om te begrijpen hoe u gegevens op schaal kunt opnemen, transformeren en verrijken. Wat je leert: * Begrijp fundamentele data engineering concepten, pijplijnarchitecturen en relationele SQL-bewerkingen. * Verwerk grootschalige datasets efficiënt met behulp van de gestructureerde API's en moderne dataframe-optimalisaties van Spark. * Stream real-time event data continu met Kafka onderwerp configuraties en consumentenpatronen. * Integreer generatieve AI-modellen en vectordatabases in datapijplijnen voor intelligente gegevensverrijking. * Pas pijplijnobservatie en monitoringpraktijken toe om de gegevenskwaliteit en systeembetrouwbaarheid te waarborgen. De cursus begint met kerndefinities en SQL-fundamenten voordat u overgaat tot gedistribueerde verwerking met Spark en real-time streaming met Kafka.Ten slotte zult u onderzoeken hoe u moderne AI-workflows, zoals retrieval-augmented generation (RAG) en vectoropslag, kunt opnemen in uw pijplijnontwerpen. Ontworpen voor beginners die graag de data engineering-ruimte willen betreden, vereist deze cursus geen eerdere pijplijnervaring, hoewel een basiskennis van programmeerconcepten nuttig is. Begin vandaag nog met lezen om de basis te leggen voor moderne, AI-gestuurde datasystemen.