Akıllı Veri Mühendisliği: SQL, Spark, Kafka ve GenAI Boru Hattı

Çağdaş kuruluşlar, verileri sadece taşımaktan çok daha fazlasını yapacak veri boru hatlarına ihtiyaç duyuyorlar; verileri gerçek zamanlı olarak işleme ve yapay zeka kullanarak zenginleştirme ihtiyaçları var. Geleneksel veri mühendisliği araçlarını üretken yapay zekaya nasıl bağlayacaklarını anlamak, şimdi umut veren veri uzmanları için kritik bir beceridir. Bu metin tabanlı kurs, veri mühendisliği temellerinden akıllı boru hatları inşa etmeye kadar size rehberlik eder. Kapsamlı açıklamalar okuyacak, temiz kod parçaları çalışacak ve verileri ölçeklendirme, dönüştürme ve zenginleştirme yöntemlerini anlamak için yazılı egzersizleri tamamlayacaksınız. Ne öğreneceksin: * Temel veri mühendisliği kavramları, boru hattı mimarileri ve ilişkisel SQL operasyonlarını anlamak. * Spark'ın yapılmış API'leri ve modern veri çerçeve optimizasyonlarını kullanarak büyük ölçekli veri kümelerini verimli bir şekilde işleyin. * Kafka konu konfigürasyonları ve tüketici paternleriyle sürekli gerçek zamanlı olay verilerini akışı. * Akıllı veri zenginleştirmesi için veri boru hatlarına üretken AI modelleri ve vektör veritabanları entegre edin. * Veri kalitesi ve sistem güvenilirliğini sağlamak için boru hattı gözlemlenebilirliği ve izleme uygulamalarını uygulamak. Kurs, Spark ile dağıtılmış işleme ve Kafka ile gerçek zamanlı akışa geçmeden önce çekirdek tanımlarla ve SQL temelleriyle başlar.Son olarak, arama-arttırılmış üretim (RAG) ve vektör depolama gibi modern AI iş akışlarını boru hattı tasarımlarınıza nasıl entegre edeceğinizi keşfedeceksiniz. Veri mühendisliği alanına girmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmış olan bu kurs önceden boru hattı deneyimi gerektirmez, ancak programlama kavramlarına temel bir aşinalık yararlıdır. Modern, yapay zeka tabanlı veri sistemlerinin temelini oluşturmak için bugün okumaya başlayın.