Unterthema: Datenpipelines
Datenpipelines sind ein zentraler Begriff in der künstlichen Intelligenz (KI) und beziehen sich auf die automatisierte und systematische Verarbeitung und Transformation von Daten, um sie für maschinelles Lernen (ML) und KI-Modelle nutzbar zu machen. Eine Datenpipeline umfasst mehrere Schritte: Datenerfassung, Datenaufbereitung (Cleaning und Preprocessing), Datenintegration, Datenanalyse, Feature Engineering, Modelltraining, Modellvalidierung und letztlich die Bereitstellung und Überwachung des Modells. Diese Pipelines sind essenziell, um sicherzustellen, dass die Daten, die in KI-Systeme eingespeist werden, von hoher Qualität und für das angestrebte Analyseziel geeignet sind. Durch den Einsatz von Datenpipelines können Unternehmen Prozesse effizient automatisieren, Fehler minimieren und zuverlässige sowie skalierbare ML-Modelle entwickeln und betreiben.
Ein ähnliches Unterthema ist Data Engineering. Erfahren Sie mehr über Data Engineering in der Künstlichen Intelligenz und finden Sie KI Kurse und Weiterbildungen, die dieses Thema behandeln.
Kurse und Trainings, die sich auf das Thema Datenpipelines und verwandte Konzepte fokussieren, sind besonders für Data Scientists, Data Engineers, Machine Learning Engineers und AI-Entwickler von Bedeutung. Diese Kurse decken Themen wie die Gestaltung und Implementierung von Datenpipelines, die Verwendung von Tools und Frameworks wie Apache Airflow, KubeFlow oder AWS Step Functions, und die Optimierung der Datenvorbereitung für maschinelles Lernen ab. Einsteigerkurse könnten sich beispielsweise auf die Grundlagen der Datenvorbereitung und Datenverarbeitung konzentrieren, während fortgeschrittene Trainings tiefer in die Automatisierung, Orchestrierung und Skalierbarkeit von Datenpipelines eingehen. Zielgruppen solcher Kurse sind Fachleute, die ihre Fähigkeiten in der KI und Datenverarbeitung vertiefen möchten, Unternehmen, die ihre Dateninfrastruktur effizienter gestalten wollen, und Studierende im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz, die sich auf ihre zukünftige Karriere vorbereiten.