【Udemy中英字幕】Generative AI in Data Engineering Certification

数据工程认证中的生成式人工智能

在生成式人工智能应用中构建坚实的基础，实现卓越的数据工程。

讲师：YouAccel Training

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您将学到什么

了解 GenAI 对数据工程和战略数据管理的影响。
了解 GenAI 对数据工程和战略数据管理的影响。学习针对数据工程应用量身定制的 GenAI 基础知识。
探索合成数据生成及其在数据工程中的优势。
深入了解使用 GenAI 的自动数据提取技术。
使用 GenAI 探索非结构化数据的模式生成方法。
通过 GenAI 增强数据多样性和增强技术。
使用 GenAI 来丰富和规范管道中的数据。
使用 GenAI 工具研究自动数据验证和确认。
使用 GenAI 模型探索存储优化策略。
应用GenAI进行有效的数据压缩和重建。
利用 GenAI 功能自动化数据转换工作流程。
通过清理、重复数据删除和验证来优化数据质量。
将 GenAI 集成到传统和实时数据管道中。
采用 GenAI 异常检测技术来确保数据完整性。
了解云设置中 GenAI 的可扩展性和资源管理。
对 GenAI 管道实施持续监控和维护。

探索相关主题

生成式人工智能 (GenAI)
IT 认证
信息技术与软件

要求

无先决条件。

描述

本课程深入探讨了生成式人工智能 (GenAI) 对数据工程的突破性影响。学生将探索 GenAI 作为一种变革性技术如何解决数据工程领域中的各种复杂挑战，并提供可提高效率、可扩展性和创新性的解决方案。虽然本课程强调理论基础，但学生将深入了解这些原则如何应用于数据工程的关键领域。通过结构化的进展，本课程将学习者从数据工程中 GenAI 的基础知识带到高级概念，这些概念说明了 GenAI 如何优化与数据相关的流程。从初始数据生成和提取到存储、转换和增强，每个模块都介绍了构成 GenAI 对该领域贡献支柱的关键理论见解。

从介绍 GenAI 在数据工程中的作用开始，学生将学习生成模型与数据系统集成的基本概念。本课程探讨 GenAI 如何改变传统方法，使数据工程师能够管理复杂的工作流程并推动创新。通过关注这些转变背后的理论，本课程提供了对生成模型如何生成合成数据、自动提取和处理信息以及适应非结构化数据格式的广泛理解。这个基础为更高级的主题奠定了基础，促进了对 GenAI 在数据工程中的理论应用的全面了解。

在数据采集部分，学生将研究 GenAI 如何实现复杂的数据丰富和验证技术。他们将探索 GenAI 增强数据管道准确性、可靠性和速度的理论基础。数据工程师经常面临确保数据一致性的挑战，尤其是在实时和高容量环境中。本课程部分阐明了生成模型如何有助于实现这些工作流程的自动化，从数据规范化到实时处理，为工程师提供工具来解决数据采集中的持续挑战。

由于数据存储优化是数据工程的重要组成部分，本课程将研究 GenAI 如何促进高效数据管理。学生将了解 GenAI 的理论进步如何支持数据压缩、重建和冗余减少。这些技术对于处理大规模数据的组织至关重要，因为它们允许更高效的数据存储和检索过程。通过了解底层机制，学生可以深入了解 GenAI 如何帮助克服传统存储系统的局限性，从而优化云和本地环境中的数据处理。

数据转换是 GenAI 影响深远的另一个领域。本节讨论生成模型如何帮助转换、清理和标准化数据，重点介绍使这些过程高效且可扩展的理论框架。数据工程师将了解 GenAI 如何通过减少重复和错误来自动执行重复任务并提高数据质量，从而简化数据转换工作流程。学生将了解 GenAI 的理论方面，从而获得更干净、更结构化和更准确的数据，这对于需要精确及时处理数据的行业至关重要。

本课程还涵盖数据服务和报告，学生将学习 GenAI 如何改进自动报告、数据加载和交互式仪表板的创建。通过重点介绍 GenAI 用于总结和呈现数据见解的理论方法，学生将了解这项技术如何简化和加速组织内的决策过程。本模块重点介绍了 GenAI 驱动的数据呈现的优势，加深了对它如何使数据工程师能够实时高效地满足业务需求的理解。

对于那些参与增强现有数据管道的人员，本课程探讨了 GenAI 如何增强传统管道和基于微服务的管道。学生将了解将 GenAI 集成到各种管道架构中的理论意义，并了解这些增强功能如何实现实时可扩展性和灵活性。通过提供 GenAI 管道优化理论方法的基础，本部分为学生提供了调整现有基础设施以有效整合生成模型的工具。

课程结束时，它介绍了 GenAI 的高级应用，例如异常检测、数据质量改进和 GenAI 管道的扩展。每个模块都侧重于理论概念，让学生了解 GenAI 的独特属性如何支持强大的数据完整性、促进错误检测和纠正以及确保可扩展性。学生将获得坚实的理论基础，这些理论为不同云环境中的 GenAI 集成提供最佳实践，以及高效的资源管理、并行处理和可扩展系统的延迟减少。

本课程综合性强，侧重理论基础，旨在让学生掌握 GenAI 在不同数据工程环境中的应用知识。到最后，他们将深入了解 GenAI 可用于解决复杂数据挑战的各个方面，为他们在动态和不断发展的数据工程领域利用这项技术做好准备。