Sie wissen es besser als jeder andere: Selbst die besten GenAIModelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden.
Deshalb sind Data Engineers heute gefragter denn je.

Die Herausforderung besteht darin, mit dem rasanten Fortschritt in KI
und maschinellem Lernen Schritt zu halten. Aus diesem Grund haben
wir unseren kompakten Leitfaden zum Data Engineering überarbeitet –
mit aktuellen Best Practices und intelligenten Funktionen zur
Automatisierung von Aufgaben und zur Beschleunigung von
Innovationen.

Vertiefen Sie Ihre Data-Engineering-Kompetenz mit den neuesten Best
Practices auf der Databricks Data Intelligence Plattform. Der Leitfaden
bietet praxisnahe Anleitungen, die Sie direkt umsetzen können, zum
Beispiel:

 

• Tipps und Tricks für die KI-gestützte Code-Entwicklung

• Muster für das effiziente Skalieren von ETL-Pipelines

• Smarte Orchestrierung von Datenanalyse-Workloads

• Umsetzung von Data Governance mit Monitoring, Reporting und

      Nachverfolgbarkeit

• Integration von DevOps-Praktiken in die Entwicklung von

      Datenpipelines
 

Der Aufstieg von KI bringt nicht nur Herausforderungen mit sich – er
eröffnet auch neue Chancen. Das gilt besonders für Fachleute im
Bereich Data Engineering. Nutzen Sie den kompakten Leitfaden, um
diese Chancen bestmöglich zu nutzen