Veri mühendisliği kariyerinize üretken yapay zeka bilgisiyle başlayın. Hiçbir ön deneyimi olmayan veri mühendisi olarak çalışmaya hazırlanma süreci.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Veri mühendisliği, verileri verimli bir şekilde toplamak, oluşturmak, dönüştürmek ve depolamakla ilgilenir. Üretken yapay zeka araçları, ETL hattında her türlü veri mühendisliği görevini daha verimli, etkili ve kullanışlı hale getirebilir. Bu uzmanlık yalnızca veri mühendislerine değil, veri mühendisliğinde üretken yapay zekayı kullanmakla ilgilenen herkese yöneliktir.
Uzmanlığın bir parçası olarak üç bağımsız kurs sırasında, üretken yapay zeka ile ayrımcı yapay zeka arasındaki farkları öğrenerek başlayacaksınız. Gerçek üretken yapay zeka kullanım örneklerini derinlemesine inceleyecek ve metin, kod, görüntü, ses ve video oluşturmaya yönelik popüler üretken yapay zeka modellerini ve araçlarını keşfedeceksiniz.
Ardından, üretken yapay zeka ve gerçek dünyadaki iş kullanımlarındaki hızlı mühendislik konseptlerini derinlemesine inceleyin. Zero-shot ve phew-shot gibi bilgi istemi teknikleri hakkında bilgi edinecek, istem mühendisliğine yönelik farklı yaklaşımları keşfedecek ve ayrıca IBM Watsonx, Prompt Lab, Spellbook ve Dust gibi yaygın bilgi istemi mühendisliği araçlarını kullanacaksınız.
Bu staja başlamak için herhangi bir deneyim gerekmemektedir, ancak veri mühendisliği konusunda biraz bilginiz varsa faydalı olabilir.
Bu staj uygulamalı öğrenmeyi vurgular ve bir dizi uygulamalı aktivite ve girişim içerir. Bu alıştırmaların bir parçası olarak öğrendiğiniz teori ve becerileri gerçek hayattaki senaryolara uygulayacaksınız.
Aşağıdaki amaçlarla pratik laboratuvarlar gerçekleştireceksiniz:
Kariyerinizi bir sonraki seviyeye taşıyın. Haydi başlayalım!
Kurs 1
6 saat
4,7 (1.221 derecelendirme)
Kurs 2
7 saat
4,8 (1.889 puan)
Kurs 3
12 saat
4,9 (13 değerlendirme)



