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Apprenez à créer des pipelines de données hermétiques pour vos initiatives d’IA

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Apprenez à créer des pipelines de données hermétiques pour vos initiatives d’IA


« Je ne vois rien de plus puissant depuis l’ordinateur de bureau. »

— Michael Carbin, professeur agrégé, MIT et conseiller fondateur, MosaicML

Comme le souligne le Dr Carbin, l’IA générative est complètement remodelé l’entreprise aujourd’hui. La stratégie d’IA est une priorité pour la plupart des organisations, et les équipes chargées des données sont chargées de soutenir un déluge de nouvelles initiatives d’IA. Cette vague d’IA a d’énormes implications pour les ingénieurs de données – de leur charte plus large à leurs flux de travail quotidiens, en passant par les personnes avec lesquelles ils collaborent et la manière dont ils travaillent avec eux.

Le prochain événement virtuel, « L’ingénierie des données à l’ère de l’IA« , analysera le rôle évolutif des ingénieurs de données et leur fournira les compétences et les connaissances nécessaires pour prospérer dans cette nouvelle ère de l’IA. Organisé par Databricks, cet événement s’adresse aux ingénieurs de données et aux équipes de données cherchant à libérer tout le potentiel de l’IA. ingénierie avancée des données.

Ingénieurs de données : les héros probables de la révolution de l’IA

70% des organisations sont en « mode exploration » avec Generative AI, avec un autre 19% déjà en pilote ou en production. Nos propres données révèle que les entreprises mettent déjà 411% plus de modèles ML en production qu’à la même période l’année dernière. Dans le même temps, ces initiatives suscitent des inquiétudes – problèmes de données sont presque 3x plus probable que tout le reste combiné pour mettre en péril les objectifs d’IA/ML des organisations.

Pourquoi? En bref – les bons modèles ne peuvent pas surmonter les mauvaises données. Les organisations cherchant à créer une IA générative ou des LLM au-dessus d’une pile de données peu fiable se retrouveront avec des modèles peu fiables.

Le rôle des ingénieurs de données, qui consiste à fournir aux systèmes d’IA des données récentes et fiables, leur permettant de faire des prédictions et des décisions précises, devient de plus en plus visible et essentiel à leur mission. À mesure que l’IA continue de progresser rapidement, la demande d’ingénieurs de données compétents ne fera que s’intensifier, renforçant ainsi leur rôle central pour garantir le succès des mises en œuvre de l’IA.

Cette réalité s’accompagne d’une charte évidente pour les ingénieurs de données : développer les compétences nécessaires pour prospérer dans ce monde.

Compétences essentielles en ingénierie des données à l’ère de l’IA

Les ingénieurs de données sont à l’avant-garde du développement de pipelines de données adaptés aux applications d’IA. À mesure que la complexité des systèmes d’IA augmente, ils nécessitent l’accès à un large éventail de sources et de types de données. Les ingénieurs de données doivent concevoir pipelines de données évolutifs et flexiblescapable de répondre aux besoins complexes des applications d’IA, en utilisant les technologies de stockage et de traitement de données les plus performantes, les moins coûteuses et les mieux adaptées.

Un changement sismique dans l’ingénierie des données est l’importance croissante de architectures de données en streaming. La sophistication toujours croissante de l’IA exige l’accès à des données en temps réel pour une prise de décision précise. Les ingénieurs de données seront de plus en plus appelés à gérer l’augmentation (de façon exponentielle) du volume et de la vitesse des données émanant de diverses sources, telles que les appareils IoT, les médias sociaux et les plateformes numériques.

La prolifération des données sensibles souligne la nécessité d’une gouvernance des données. Les ingénieurs de données doivent collaborer étroitement avec les scientifiques des données, les experts en sécurité et les parties prenantes pour établir des cadres complets de gouvernance des données et mettre en œuvre les meilleures pratiques pour protéger les données contre les accès non autorisés et les violations.

Enfin, les ingénieurs de données doivent apprendre à intégrer des outils d’IA dans leurs propres flux de travail de développement. Ce n’est pas seulement ingénierie des données pour l’IA cela devient de plus en plus important – mais aussi L’IA pour l’ingénierie des données.

S’inscrire à L’ingénierie des données à l’ère de l’IA

Heureusement, Databricks développe depuis des années une IA centrée sur les données. Ce prochain événement virtuel, « L’ingénierie des données à l’ère de l’IA », est dédié à l’exploration des compétences, des outils et des pratiques nécessaires aux ingénieurs de données – et à leurs équipes – pour prospérer à l’ère de l’IA.

Écoutez Michael Armbrust, ingénieur émérite Databricks, et d’autres experts du secteur le 7 novembre 2023 à 8 h 00 PST alors que nous discutons des meilleures pratiques d’ingénierie des données en gardant à l’esprit les initiatives d’IA en aval. Nous aborderons les sujets suivants :

  • Données d’ingénierie pour l’IA
  • Utiliser l’IA pour les flux de travail d’ingénierie des données
  • Données prêtes pour l’analyse dans Lakehouse avec Qlik
  • Comment T-Mobile a construit une plateforme d’IA centrée sur les données
  • Démo : tirer parti de l’IA dans l’ingénierie des données
  • Bonnes pratiques en matière d’architecture

Vous pourrez poser des questions et obtenir des réponses des experts Databricks en temps réel, et en vous inscrivant, vous serez automatiquement éligible à un crédit de certification de 100 $. Tout ce que vous avez à faire est de vous inscrire et nous vous montrerons comment bénéficier de cette offre spéciale dans l’e-mail de confirmation.

Visiter le page de l’événement enregistrer. Nous espérons vous voir là-bas!

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