データサイエンスとAIのためのデータウェアハウスの基礎

信頼性の高いAIモデルと正確なデータサイエンスパイプラインを構築するには、まずクリーンで構造化され、簡単にアクセスできるデータの強固な基盤が必要です。このテキスト講座では、データサイエンスや人工知能のアプリケーションに特化して最適化された現代のデータウェアハウスを設計、構築、ナビゲートする方法を学びます。生のデータストレージの理解から、高度なアナリティクスのために複雑なデータセットを自信を持ってクエリし、構造化できる状態へとステップアップできます。 学習内容: ・コアとなるデータウェアハウス用語、アーキテクチャ、OLTPシステムとOLAPシステムの根本的な違いを理解する ・分析クエリ用に最適化されたスター スキーマやスノーフレーク スキーマを使用してクリーンなデータモデルを設計する ・現代のETLおよびELTパイプラインパターンを適用して、データを効率的にクレンジング、変換、ロードする ・SnowflakeやBigQueryのようなクラウドデータウェアハウスアーキテクチャと、それらが機械学習ワークフローとどのように統合されるかを調べる ・フィーチャーストアへの給餌やAIモデルの学習に特化したデータ構造化の方法を学ぶ ・SQLを使用してデータウェアハウスをクエリし、分析用のクリーンなデータセットを抽出する練習をする 本コースは、データベース設計、ストレージ概念、現代のクラウド統合パターンへと段階的にガイドする前に、重要な用語と基礎的な定義から始まります。データエンジニアリングの事前経験が一切不要な、完全な初心者向けに設計されています。現代のAIを支えるデータインフラストラクチャのスキルを身につけるため、今日から読み始めましょう。