데이터 엔지니어를 위한 생성적 AI 기반

인공 지능이 데이터 처리, 정리 및 향상 방식을 변화시키면서 데이터 엔지니어링이 빠르게 발전하고 있습니다. 이 텍스트 기반 교육 과정에서는 생성적 AI와 데이터 엔지니어링의 필수적인 교차점을 소개하고 지능형 자동화를 통해 기존 파이프라인을 향상시키는 방법을 보여줍니다. 표준 데이터 처리에서 AI 지원 데이터 워크플로우 설계로 전환합니다. 대규모 언어 모델과 상호 작용하는 방법, AI 소비를 위한 데이터 구조, 벡터 스토리지 구현 방법을 이해함으로써 현대적인 지능형 데이터 인프라를 구축할 준비가 됩니다. 무엇을 배울 것인가: - 기본적인 생성 AI 개념, 대규모 언어 모델 및 데이터 엔지니어링 워크플로우에서의 특정 애플리케이션을 이해합니다. - 프롬프트 엔지니어링 기술을 적용하여 데이터 정리, 파싱 및 메타데이터 생성을 자동화합니다. - 벡터 데이터베이스를 구성하고 데이터 검색을 위한 RAG(검색 증강 생성) 패턴을 설계합니다. - 자동화된 풍부화 및 변환을 위해 생성 AI API를 Python 기반 데이터 파이프라인에 통합합니다. - AI 기반 데이터 프로세스를 모니터링, 평가 및 보호하기 위한 기본 LLMOps 관행을 구현합니다. 핵심 정의와 언어 모델의 기본 사항을 배우고, 파이프라인 통합, 프롬프트 설계, 벡터 데이터베이스 관리에 대해 직접 체험해 보실 수 있습니다. 명확한 설명과 실용적인 코드 예제를 통해 AI 기반의 강력한 데이터 아키텍처를 구축하는 방법을 배우실 수 있습니다. 이 교육 과정은 데이터 워크플로우에 AI를 통합하고자 하는 데이터 엔지니어, 데이터베이스 관리자, 소프트웨어 개발자를 위한 것입니다. 생성적 AI에 대한 이전 경험은 필요하지 않지만 Python 및 데이터베이스 개념에 대한 기본적인 이해가 도움이 됩니다. 인공 지능 시대에 맞는 데이터 엔지니어링 기술을 습득하기 위해 오늘부터 읽기 시작하십시오.