Unterthema: Data Engineering
Data Engineering ist im Rahmen der künstlichen Intelligenz (KI) unerlässlich, da es sich mit der Vorbereitung und Verwaltung der umfangreichen Datenmengen beschäftigt, die für die Entwicklung und den Betrieb von KI-Modellen erforderlich sind. Der Begriff bezieht sich auf den Prozess, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu bereinigen, zu transformieren und zu speichern, um sicherzustellen, dass diese Daten qualitativ hochwertig und für die Analyse bereit sind. Data Engineering ist deshalb so relevant, weil die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen maßgeblich von der Qualität und Struktur der zugrundeliegenden Daten abhängt. Ohne diese grundlegenden Schritte könnten maschinelles Lernen und andere KI-Techniken nicht effizient und präzise arbeiten. Es umfasst auch die Erstellung von Pipelines und die Nutzung von Datenbanken und Datenarchitekturen, die in der Lage sind, große Datenmengen zu verarbeiten und zu speichern.
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Weiterbildung Digital und AI Transformation Specialist
Weiterbildung AI und Data Engineer
Kurse und Trainings, die das Schlagwort Data Engineering und ähnliche Themen behandeln, richten sich an Fachkräfte aus verschiedenen Bereichen, darunter Datenwissenschaftler, Ingenieure, Analysten und IT-Experten, die ihre Kenntnisse in der Datenverarbeitung und -verwaltung vertiefen möchten. Solche Schulungen konzentrieren sich häufig auf praktische Fertigkeiten und Werkzeuge wie SQL, Python, Hadoop, Spark, sowie auf Cloud-Plattformen wie AWS und Azure. Je nach Kurs können die Inhalte von grundlegenden Konzepten und Best Practices des Datenmanagements bis hin zu fortgeschrittenen Techniken zur Optimierung von Datenpipelines und Data Lakes reichen. Ziel dieser Kurse ist es, die Teilnehmer in die Lage zu versetzen, die gesamte Lebenszyklus-Datenverwaltung zu bewältigen, von der Datenakquise bis zur Implementierung und Wartung von Datenverarbeitungssystemen. Die Zielgruppen dieser Kurse sind oft Berufstätige, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten, um sich in ihrer aktuellen Rolle zu verbessern oder um für neue Positionen in der Daten- und KI-Branche qualifizierter zu sein.