AI Destekli Veri Mühendisliği
LLM'lerle veri çıkarımı, dönüştürme, kalite kontrol, embedding pipeline'ları ve dokümandan yapıya.
Seviye
Orta
Süre
20 saat
Tahmini yayın
2027 Q3
Kategori
AI Engineering
Veri mühendisliğini yapay zekâyla güçlendirmeyi öğreten kurs. LLM'lerle yapısız veriden yapı çıkarma, veri kalitesi kontrolü, embedding pipeline'ları ve dokümandan tabloya dönüşümler; klasik pipeline araçlarını (dbt, Airflow) AI ile birleştirerek daha akıllı veri akışları kurarsın.
Öğrenilecek teknolojiler
Ne öğreneceksin
- LLM'lerle yapısız veriden yapı çıkarma
- Embedding pipeline'ları tasarlama
- AI destekli veri kalitesi kontrolü
- dbt/Airflow ile AI adımlarını birleştirme
Kimler için
- Veri mühendisleri ve analistleri
- AI'ı veri pipeline'larına katmak isteyenler
- Yapısız veriden değer çıkaran ekipler
Müfredat özeti
- 01AI destekli veri mühendisliğine giriş
- 02LLM ile çıkarım ve dönüştürme
- 03Embedding pipeline'ları
- 04Veri kalitesi ve doğrulama
- 05dbt/Airflow entegrasyonu
- 06Üretim ve izleme
Diğer kursları keşfet
AI Engineering
AI Engineer Bootcamp: Python, LLM, RAG ve Agents
Python, FastAPI, OpenAI/Anthropic API, RAG, AI agents, Docker ve cloud deployment ile uçtan uca AI uygulamaları geliştirin.
AI Engineering
RAG Mühendisliği: Embeddings, Vector DB ve GraphRAG
Chunking, embeddings, pgvector, Pinecone, OpenSearch, hybrid search, reranking, GraphRAG ve RAG evaluation.
AI Engineering
AI Agent Mühendisliği: LangChain ve LangGraph
LangChain, LangGraph, tool calling, memory, human-in-the-loop ve multi-agent sistemleri geliştirin.