データ工学と分析のための生成的AI

データエンジニアとアナリストは，競争力を保つために，生成的ＡＩモデルを日常の開発と分析ワークフローに統合する方法を学ぶ必要がある。 これまでのデータワークフローからAIを活用したエンジニアリングへの移行を行います。繰り返しのコード化タスクの自動化、非構造化データの効率的な解析、PythonとAPIの統合を用いたインテリジェントなデータパイプラインの構築などを学びます。このガイドを終えるまでに、複雑なデータの問題をより速く正確に解決するために生成モデルを自信を持って適用できるようになります。 学ぶことは 生成的ＡＩの基本原理とデータタスクに特化した即応型エンジニアリングを理解する。 ＳＱＬクエリ，データベーススキーマ，包括的データ文書の生成と最適化 Pythonを用いて、未整理の原始テキストデータソースから構造化された情報を抽出します。 - APIを活用してデータセットを変換し豊かにする自動化データパイプラインを構築 検索拡張生成（ＲＡＧ）の概念を用いて，データベースシステムに言語モデルを接続する。 ‐ パイプラインの信頼性と品質を確保するために，ＡＩ生成データの検証のためのベストプラクティスを適用する。 生成的モデルとプロンプト設計の基本的な概念から始め，パイプライン統合と非構造化データ処理に進む。実際のデータ環境に即座に適用できるように設計された実用的なコードスニペットを読み解き，分析する。 これは，データエンジニア，アナリスト，科学者の初心者から中級者までの人工知能をワークフローに組み込みたい人に向けて設計された。PythonとSQLの基本的な知識は望ましいが，人工知能や機械学習の経験は必要ない。 生成的AIの力を使って、今すぐデータワークフローを近代化し始めましょう。