Versuchen Sie, das Vorstellungsgespräch des LLM Engineer zu knacken? Sie sind sich nicht sicher, wo Sie Ihre Mette testen sollen. Betrachten Sie diesen Artikel dann als Ihren Nachweis. Selbst wenn Sie neu in diesem Bereich sind, sollte Ihnen dieser Artikel eine Vorstellung davon geben, welche Fragen Sie erwarten können, während Sie für ein Interview für die Place eines LLM -Ingenieurs auftreten. Die Fragen reichen von den Grundstücken bis hin zu den fortgeschrittenen und bieten eine vielfältige Berichterstattung über Themen. Lassen Sie uns additionally ohne weiteres zu den Fragen springen.

Interviewfragen

Die Fragen wurden anhand ihres Schwierigkeitsgrades in 3 Kategorien eingeteilt.

Anfängerfragen

Q1. Was ist a Großes Sprachmodell (LLM)?
A. Stellen Sie sich LLMs als huge neuronale Netzwerke vor, die auf Milliarden von Wörtern ausgebildet sind, um den Kontext tief genug zu verstehen, um einen menschlichen Textual content vorherzusagen oder zu erzeugen. GPT-4 oder Zwillinge sind Beispiele. Die meisten LLMs basieren auf der Transformatorarchitektur.

Q2. Wie würden Sie das erklären Transformator Architektur an jemanden, der neu ist?
A. Es ist eine Architektur eines neuronalen Netzwerks, die den Kontext lernt, indem sie sich auf die Relevanz jedes Wortes in einem Satz konzentriert, durch einen Mechanismus, der als Selbstbeziehung bezeichnet wird. Im Gegensatz zu Rnnses verarbeitet Wörter parallel und macht es schneller und besser darin, den Kontext zu erfassen.

Q3. Warum tat es Aufmerksamkeitsmechanismen so wichtig werden?
A. Aufmerksamkeitsmechanismen wurden von entscheidender Bedeutung, da sie bei der Erzeugung jeder Ausgabe alle Teile der Eingangssequenz direkt zugreifen und sie wiegen, anstatt Daten streng Schritt für Schritt wie RNNs zu verarbeiten. Dies löst wichtige Probleme wie die Schwierigkeit, Fernabhängigkeiten und das Downside der Verschwandungsgradienten zu erfassen, und ermöglicht ein effizienteres Coaching und ein besseres Verständnis des Kontextes über lange Texte. Infolgedessen verbesserte die Aufmerksamkeit die Leistung von Sprachmodellen dramatisch und ebnete den Weg für Architekturen wie Transformatoren.

This fall. Wie können Sie „Halluzinationen“ in erzeugten Outputs praktisch reduzieren?
A. durch die Grundlage von Antworten in externen Wissensbasen (wie LAPPEN), Verstärkungslernen mit menschlichem Suggestions (RLHF) und sorgfältige Erstellung von Erstellen, um die Ausgaben realistisch und sachlich zu halten.

Q5. Unterschied zwischen Transformator, Bert, LLM und GPT?
A. Hier sind die Unterschiede:

• Der Transformator ist die zugrunde liegende Architektur. Es verwendet Selbstbekämpfung, um Sequenzen parallel zu verarbeiten, die unsere Umgang mit Sprachaufgaben veränderten.
• Bert ist ein spezifisches Modell, das auf der Transformatorarchitektur basiert. Es ist für das Verständnis des Kontextes durch das Lesen von Textual content bidirektional konzipiert, wodurch es für Aufgaben wie Fragen zur Beantwortung von Fragen und die Analyse von Stimmungen hervorragend ist.
• LLM (großes Sprachmodell) Bezieht sich auf ein großes Modell, das auf massiven Textdaten geschult ist, um Sprache zu generieren oder zu verstehen. Bert und GPT sind Beispiele für LLMs, aber LLM ist eine breitere Kategorie.
• Gpt ist eine andere Artwork von transformatorbasiertem LLM, aber es ist autoregressiv, was bedeutet, dass es von hyperlinks nach rechts Textual content ein Token generiert, was es bei der Textgenerierung stark macht.

Im Wesentlichen ist Transformator die Grundlage, Bert und GPT sind Modelle, die auf sie basieren und LLM sind die breite Klasse, von der sie beide gehören.

Q6. Was ist RLHF und warum ist es wichtig?
A. Rlhf (Verstärkungslernen aus menschlichem Suggestions) trainiert Modelle, die auf expliziten menschlichen Anleitungen basieren und LLMs helfen, sich besser an menschlichen Werten, Ethik und Vorlieben auszurichten.

Q7. Wie würden Sie einen LLM auf begrenzte Ressourcen effizient einstellen?
A. Verwenden Sie Methoden wie Lora oder Qloradie eine kleine Anzahl von Parametern einstellen und gleichzeitig den größten Teil des ursprünglichen Modells gefroren hält, was es kostengünstig macht, ohne viel Qualität zu beeinträchtigen.

Zwischenfragen

Q8. Was ist Ihr Prozess, um ein LLM über traditionelle Metriken hinaus zu bewerten?
A. kombinieren automatisierte Metriken wie BleuAnwesend ROUGEund Verwirrung mit menschlichen Bewertungen. Messen Sie auch reale Faktoren wie Usability, sachliche Genauigkeit und ethische Ausrichtung.

Q9. Was sind gemeinsame Methoden, um die Inferenzgeschwindigkeit zu optimieren?
A. Verwenden Sie die Quantisierung (Reduzierung der numerischen Präzision), das Beschneiden unnötiger Gewichte, Batching -Eingänge und Zwischenfragen zwischen gemeinsamen Abfragen. Die Beschleunigung der {Hardware} wie GPUs oder TPUs hilft auch erheblich.

Q10. Wie erkennen Sie praktisch Verzerrungen in LLM -Ausgängen?
A. Führen Sie Audits mit verschiedenen Testfällen aus, messen Sie die Ausgangsdiskrepanzen und fein das Modell mithilfe ausgeglichener Datensätze.

Q11. Welche Techniken tragen dazu bei, externes Wissen in LLMs zu integrieren?
A. A. RELIEVAL-AUGmented Era (LAB), Wissensbettendings oder externe APIs für Reside-Datenabruf sind beliebte Entscheidungen.

Q12. Erklären „SchnelltechnikPraktisch.
A. Erstellen Sie Eingaben sorgfältig, damit das Modell klarere und genauere Antworten bietet. Dies kann bedeuten, Beispiele (wenige Schüsse), Anweisungen oder Strukturaufforderungen zur Anleitung von Ausgängen zu liefern.

Q13. Wie gehen Sie mit Modelldrift um?
A. Kontinuierliche Überwachung, geplante Umschulung mit jüngsten Daten und das Einbeziehen von Reside -Benutzer -Suggestions, um die allmähliche Leistungsrücknahme zu korrigieren.

Mehr lesen: Modelldrift Erkennungswichtigkeit

Erweiterte Fragen

Q14. Warum könnten Sie Lora-Feinabstimmung über die volle Feinabstimmung bevorzugen?
A. Es ist schneller, billiger, erfordert weniger Berechnungsressourcen und erzielt in der Regel eine eng kompetente Leistung.

Q15. Was ist Ihr Ansatz für die Behandlung von veralteten Informationen in LLMs?
A. Verwenden Sie Abrufsysteme mit frischen Datenquellen, aktualisieren Sie häufig die fein abgestimmten Datensätze oder geben Sie mit jeder Abfrage einen expliziten Kontext an.

Q16. Können Sie mithilfe von LLMs einen autonomen Agenten aufbauen?
AN Langchain) und externe Instruments zur Aktionsausführung.

Q17. Was ist eine parametereffiziente Feinabstimmung und warum ist es wichtig?
A. Anstatt das gesamte Modell umzusetzen, passen Sie nur eine kleine Teilmenge von Parametern an. Es ist effizient, wirtschaftlich und lässt kleinere Groups Feinabstimmung riesige Modelle ohne huge Infrastruktur.

Q18. Wie halten Sie große Modelle mit der menschlichen Ethik ausgerichtet?
A. Menschen in der Schleife, kontinuierliche Rückkopplungsschleifen, konstitutionelle KI (Fashions kritisieren sich selbst) und ethisches promptes Design.

Q19. Wie würden Sie praktisch inkohärente Ausgaben aus einem LLM debuggen?
A. Überprüfen Sie Ihre Eingabeaufforderungsstruktur, überprüfen Sie die Qualität Ihrer Trainings- oder Feinabstimmungsdaten, untersuchen Sie Aufmerksamkeitsmuster und testen Sie systematisch über mehrere Eingabeaufforderungen hinweg.

Q20. Wie können Sie die Sicherheit der Modell mit Fähigkeiten ausgleichen?
A. Es geht um Kompromisse. Strenge Richtlinien für die Suggestions- und Sicherheitsrichtlinien für menschliche Rückkopplungen helfen jedoch, aber Sie müssen kontinuierlich testen, um diesen Candy Spot zwischen der Einschränkung der schädlichen Outputs und der Aufrechterhaltung des Modells der Modellnutzung zu ermitteln.

Mehr lesen: LLM Sicherheit

Q21. Wann sollten Sie welches verwenden: Lappen, Feinabstimmung, Peft und Pre-Coaching?
A. Hier ist eine kurze Anleitung, wann Sie jeweils verwendet werden sollen:

• Lumpen (Retrieval-Augmented-Era): Wenn Sie möchten, dass das Modell externer Wissen dynamisch verwendet. Es wird während der Inferenz relevante Informationen aus einer Datenbank oder Dokumenten abgerufen, sodass sie auf aktuelle oder domänenspezifische Informationen verarbeiten können, ohne dass die Rückverformung erforderlich ist.
• Vorausbildung: Wenn Sie ein Sprachmodell von Grund auf erstellen oder ein starkes Basismodell auf einem riesigen Datensatz erstellen möchten. Es ist ressourcenintensiv und wird in der Regel von großen Labors durchgeführt.
• Feinabstimmung: Wenn Sie ein vorgebildetes Modell haben und es an eine bestimmte Aufgabe oder Domäne mit gekennzeichneten Daten anpassen möchten. Dies passt das gesamte Modell an, kann aber teuer und langsamer sein.
• PEFT (parametereffiziente Feinabstimmung): Wenn Sie ein großes Modell an eine neue Aufgabe anpassen möchten, jedoch mit weniger Ressourcen und weniger Daten. Es ist nur ein kleiner Teil des Modells, was es schneller und billiger macht.

Professional-Tipps

Mit den Fragen vertraut zu sein, ist ein guter Ausgangspunkt. Sie können jedoch nicht erwarten, dass sie sie entweder für die Linie bei der Linie beibehalten oder im Interview auftauchen. Es ist besser, ein solides Fundament zu haben, das Sie auf alles einräumen würde, was folgt. Um besonders darauf vorbereitet zu sein, können Sie die folgenden Tipps nutzen:

• Verstehen Sie den Zweck hinter jeder Frage.
• Improvisieren! Als ob etwas Out-of-the-Field gefragt wird, könnten Sie Ihr Wissen berücksichtigen, um etwas Believable zu erfassen.
• Bleiben Sie über die neuesten LLM -Forschung und -Instruments auf dem Laufenden. Dies ist nicht alles, was LLM Engineering gibt. Bleiben Sie additionally auf der Suche nach neuen Entwicklungen.
• Seien Sie bereit, Kompromisse (Geschwindigkeit vs. Genauigkeit, Kosten vs. Leistung) zu besprechen. Es gibt kein Allheilmittel in LLMs – es gibt immer Kompromisse.
• Heben Sie praktische Erfahrung hervor, nicht nur die Theorie. Erwarten Sie Comply with-ups zu theoretischen Fragen.
• Erklären Sie komplexe Ideen klar und einfach. Je mehr Sie sprechen, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie etwas falsch plätschern.
• Kennen Sie ethische Herausforderungen wie Voreingenommenheit und Privatsphäre. Eine häufige Frage, die heutzutage in Interviews gestellt wurde.
• Spalten sich fließend mit wichtigen Rahmenbedingungen (PytorchUmarme Gesicht usw.). Kennen Sie die Grundlagen.

Abschluss

Mit den Fragen und einigen Zeigern sind Sie intestine gerüstet, um Ihre Vorbereitung auf das LLM -Ingenieur -Interview zu starten. Hoffentlich haben Sie etwas gelernt, von dem Sie sich nicht bewusst waren (und die Fragen zeigen im Interview!). Die Liste warfare nicht erschöpfend und es gibt noch viel mehr zu erkunden. Erstellen Sie etwas aus den Informationen, die Sie aus dem Artikel gelernt haben. Weitere Informationen zum Thema finden Sie auf den folgenden Artikeln:

Wenn ich eine Weile, weißt du wahrscheinlich, dass ich meine Karriere als als begonnen habe QA -Ingenieur Vor dem Übergang in die Welt von Datenanalyse. Ich bin nicht zur Schule gegangen, hatte keinen Mentor und landete in einem formellen Schulungsprogramm nicht. Alles, was ich heute kenne-von SQL bis zur Modellierung bis zum Geschichtenerzählen mit Daten-ist autodidaktisch. Und glauben Sie mir, es struggle eine Reise des Versuchs, des Irrtums, des Lernens und des erneuten Lernens.

Das Dilemma, das meine Karriere veränderte

Vor ein paar Jahren habe ich darüber nachgedacht, Organisationen zu wechseln. Wie viele Menschen in schnell entwickelnden technischen Rollen stand ich einer überraschend schwierigen Frage:

Welche Rolle mache ich eigentlich? Für welche Rollen soll ich mich bewerben?

Auf dem Papier struggle ich ein Datenanalyst. Aber in Wirklichkeit spreizte meine Rolle mehrere Funktionen: Schreiben von SQL -Pipelines, Erstellen von Dashboards, Definition von KPIs und Grabten in Produktanalysen. Ich struggle mir nicht sicher, ob ich mich für Analystenrollen, BI -Rollen oder etwas ganz anderes bewerben sollte.

Um die Sache noch schlimmer zu machen, waren die Jobtitel vage und Jobbeschreibungen wurden mit Schlagwörtern aufgebläht. Sie würden einen Beitrag mit dem Titel finden „Datenanalyst“ Die aufgelisteten Anforderungen wie:

• ML -Pipelines bauen
• Schreiben Sie komplexe ETL -Skripte
• Verwalten Sie Datenseen
• Erstellen Sie Dashboards
• Gegenwärtige Erkenntnisse auf Führungsebene
• Und oh, sei übrigens großartig im Stakeholder Administration

Es struggle überwältigend und verwirrend. Und ich weiß, dass ich nicht allein bin.

Schneller Vorlauf bis heute: Zum Glück entwickeln sich die Dinge weiter. Es gibt immer noch Überschneidungen zwischen den Rollen, aber Organisationen haben begonnen, sie klarer zu definieren. In diesem Artikel möchte ich die zusammenbrechen Wirkliche Unterschiede zwischen Datenrollendurch die Linse eines realen Beispiels.

Ein reales Szenario: treffen Quikee

Stellen wir uns ein fiktives Fast-Commerce-Startup namens namens vor Quikeestarten in mehreren indischen Städten. Ihr Wertversprechen? Liefern Sie Lebensmittel und Grundlagen innerhalb 10 Minuten.

Kunden stellen Bestellungen über die App oder Web site ab. Hinter den Kulissen befinden sich in den Städten Mikrokarten (auch als „dunkle Geschäfte“ bezeichnet) und eine Flotte von Lieferpartnern, die diese blitzschnellen Lieferungen herstellen.

Lassen Sie uns nun die Datenbedürfnisse dieses Unternehmens durchgehen – von dem Second, in dem eine Bestellung aufgegeben wird, bis zu den Führungskräften des Dashboards, die in ihren Treffen am Montagmorgen verwendet werden.

Schritt 1: Erfassen und Speichern von Rohdaten

In dem Second, in dem ein Kunde eine Bestellung aufgibt, Transaktionsdaten wird erzeugt:

• Zeitstempel
• Bestellausweis
• Artikel bestellt
• Preis
• Rabattcodes
• Kundenstandort
• Zahlungsmethode
• Zugeordneter Lieferpartner

Nehmen wir an, Quikee verwendet verwendet Amazon Kinesis Diese Daten in Echtzeit auf einen zu streamen S3 Knowledge Lake. Dieser Stream ist hochvolumig, zeitempfindlich und entscheidend für die Geschäftsverfolgung.

Aber hier ist der Haken: Rohdaten sind chaotisch. Sie können es nicht direkt zur Entscheidungsfindung verwenden.

Additionally, was passiert als nächstes?

Schritt 2: Datenpipelines erstellen

Geben Sie die Dateningenieure.

Sie sind verantwortlich für:

• Echtzeitdaten einnehmen
• Validierung der Schema -Konsistenz
• Umgang mit Fehlern und Wiederholungen
• Schreiben Sie Pipelines, um Daten von S3 in ein Knowledge Warehouse zu verschieben (sagen wir, Schneeflocke oder Rotverschiebung).

Hier ETL (Extrahieren, transformieren, laden) oder ELT Pipelines kommen ins Spiel. Dateningenieure reinigen, formatieren und strukturieren die Daten, um sie nachfrierbar zu machen.

Zum Beispiel kann eine Bestellentabelle in:

• Bestellungen → Eine Zeile professional Bestellung
• Order_items → Eine Zeile professional Artikel in einer Bestellung
• Zahlungen → Eine Zeile professional Zahlungsversuch

In diesem Stadium werden Rohprotokolle in strukturierte Tabellen umgewandelt, mit denen Analysten arbeiten können.

Schritt 3: Dimensional Modeling & OLAP

Als Führung beginnt strategische Fragen wie:

• „Welche Stadt bringt die meisten Einnahmen mit?“
• „Welcher Geschäft ist unterdurchschnittlich?“
• „Was ist unsere durchschnittliche Lieferzeit nach Zone?“

… Es wird klar, dass die direkten Abfrage von Transaktionsdaten nicht unmittelbar skaliert werden.

Das ist wo Dimensionsmodellierung kommt herein.

Anstelle von flachen rohen Tabellen werden Daten in Tatsache und Dimensionstabellen strukturiert.

Faktentische

• Große, quantitative Datentabellen, die Fremdschlüssel sowie Maßnahmen und Metriken enthalten (MetrikenMeistens. Es gibt auch sachlose Faktentische, die keine Maßnahmen haben).
• Beispiele: fact_ordersAnwesend fact_paymentsAnwesend fact_deliveries
• Metriken wie Umsatz, Bestellzahl, Lieferzeit enthalten

Dimensionstabellen

• Kleinere, beschreibende Tabellen, die helfen, die Daten in einer Faktentabelle zu verstehen
• Beispiele: dim_storeAnwesend dim_productAnwesend dim_customerAnwesend dim_delivery_agent
• Helfen Sie beim Filtern, Gruppen und Beiträgen für tiefere Erkenntnisse und schließen Sie sich an

Diese Struktur ermöglicht Olap– Schnelles, analytisches Abfragen über mehrere Dimensionen hinweg. Zum Beispiel können Sie jetzt Abfragen wie folgt ausführen:

„Zeigen Sie mir in den letzten 7 Tagen durchschnittliche Lieferzeit im Laden und Tagesstunde.“

Dieser Schritt wird von Dateningenieuren in den meisten Organisationen durchgeführt, aber ich habe nur wenige dunkle und faktische Tabellen aufgebaut, als ich als als arbeitete Enterprise Intelligence Ingenieur bei Amazon.

Schritt 4: Definieren von KPIs und Metriken

Hier Analytics Engineers (oder BI -Ingenieure) Glanz.

Sie sitzen zwischen der technischen Datenebene und den Geschäftsanwendern. Zu ihren Verantwortlichkeiten gehören häufig:

• Definieren von KPIs (z. B. Abwanderungsrate, Wiederholung des Kaufs %, Zeit-zu-Vollfillment)
• Schreiben von Logik für komplexe Metriken (z. B. Kohortenretention, aktive Benutzer)
• Erstellen Semantische Modelle oder Metrikenschichten In Instruments wie DBT oder Looker
• Gewährleistung einer konsistenten Definitionen im gesamten Unternehmen

Zum Beispiel bei Amazon hat unser Workforce keine Rohdaten abfragt, um Einnahmen jedes Mal zu berechnen. Stattdessen haben wir geschaffen vorabregierte Faktentische bei täglichen, wöchentlichen und monatlichen Körnern. Auf diese Weise blieben das Dashboards schneller geladen und die Metriken blieben in den Groups konsistent.

Analytics -Ingenieure fungieren als Übersetzer zwischen Ingenieurwesen und Geschäft – definieren Was Wir messen und Wie Wir messen es.

Schritt 5: Analyse, Berichterstattung und Geschichtenerzählen

Jetzt kommt die Rolle der Datenanalyst.

Mit sauberen, modellierten Daten bewaffnet, konzentrieren sie sich auf die Beantwortung von echten geschäftlichen Fragen wie:

• „Warum hat die Retention in Bangalore letzten Monat gesunken?“
• „Welche Gutscheincodes treiben die neuen Benutzer vor?“
• „Was sind die High -Produkte in den ersten 30 Tagen neu?“

Sie bauen Dashboards in Werkzeugen wie Tableau, Energy BI oder Looker. Sie führen Advert-hoc SQL-Abfragen aus. Sie tauchen in A/B -Testergebnisse, Benutzerverhaltenstrends und Kampagneneffektivität ein.

Aber vor allem sie Geschichten erzählen mit Daten – komplexe Zahlen für die Stakeholder verständlich und umsetzbar.

Wer ist wer?

TL; DR: Wo passt du?

So denke ich darüber nach:

• Ich liebe es, robuste Pipelines zu bauen und Skalierbarkeitsprobleme zu lösen? → Du bist a Dateningenieur
• Lieben Sie es, Geschäftsmetriken zu definieren und komplexe Datensätze zu organisieren? → Du bist ein Analytics Engineer
• Lieben Sie es, Erkenntnisse aufzudecken und mit Daten Geschichten zu erzählen? → Du bist a Datenanalyst

Natürlich mischen reale Rollen diese oft. Vor allem bei kleineren Unternehmen können Sie mehrere Hüte tragen. Und das ist okay.

Der Schlüssel ist nicht der Titel – aber wo Sie den größten Wert hinzufügen Und Was dich ansetzt.

Letzte Gedanken

Ich habe lange gebraucht, um zu verstehen, was ich tatsächlich tue – nicht nur, was meine Berufsbezeichnung sagt. Und wenn Sie jemals diese Verwirrung gespürt haben, sind Sie nicht allein.

Heute kann ich eindeutig sagen, dass ich an der Kreuzung von operiere DatenmodellierungAnwesend GeschäftslogikUnd Geschichtenerzählen– Ein Candy Spot zwischen Analytik und Ingenieurwesen. Und ich habe gelernt, dass die Fähigkeit, die Punkte zu verbinden, wichtiger ist als in eine perfekte Field zu passen.

Wenn Sie einen ähnlichen Weg gegangen sind – oder in Ihrer Rolle mehrere Hüte tragen – würde ich gerne Ihre Geschichte hören.

Schreiben Sie einen Kommentar ab oder teilen Sie dies mit jemandem, der es auch herausfindet.

Bild vom Autor

Man sagt, man sollte beim Kauf von Dingen auf das Preis-Leistungs-Verhältnis achten. Das beste Preis-Leistungs-Verhältnis bekommt man jedoch, wenn man etwas bekommt, Intestine für frei. Aber gibt es so etwas wirklich? Angeblich nicht, wenn man dem Sprichwort Glauben schenkt: „Es gibt kein kostenloses Mittagessen.“

Ich behaupte, es gibt ein kostenloses Mittagessen, und ich werde es beweisen! Ich habe 10 lehrreiche „kostenlose Mittagessen“ ausgegraben – frei Information-Engineering-Kurse, die auch bieten Qualität Wissen. Es stimmt; es gibt viel mehr Vielfalt und Auswahl, wenn Sie Dutzende, Hunderte oder manchmal sogar Tausende von Greenback bezahlen können oder wollen.

Viele dieser Kurse werden in einigen anderen Pay attention kostenloser Kurse als kostenlos angesehen. Für manche Leute ist es kostenlos, einmalig 90 $ oder 45 $/Monat zu zahlen. Aber viele Leute haben das Geld für einen „kostenlosen“ Kurs nicht, obwohl sie sehr bereit sind, Information Engineering zu lernen. (Und seien wir mal ehrlich! Kostenlos bedeutet wörtlich, nun ja, kostenlos! Nicht „billig“, nicht „sehr wenig Geld“ oder „erschwinglich“. Kostenlos!)

Soweit ich recherchiert habe, sind diese Kurse wirklich kostenlos. Viele sind von edX. Wenn Sie den kostenlosen Zugang zum Kurs wählen, müssen Sie ihn in einer bestimmten Zeit absolvieren, normalerweise etwa sechs Monate. Aber das sollte ausreichen, um jeden Kurs bequem abzuschließen. Außerdem bedeutet der kostenlose Zugang, dass Sie keinen lebenslangen Zugriff auf alle Materialien haben (sie werden gelöscht, sobald Sie fertig sind) und kein Zertifikat erhalten. Trotzdem sollten Sie diese Kurse nutzen können, um etwas über Datentechnik zu lernen.

Bevor ich über die Kurse spreche, lassen Sie uns kurz über die Rolle des DateningenieursAuf diese Weise wissen Sie leichter, worauf Sie bei den Kursen achten müssen.

Die Rolle eines Dateningenieurs verstehen

Vereinfacht ausgedrückt sind Dateningenieure dafür verantwortlich, Daten den Mitgliedern des Datenteams und anderen Beteiligten zur Verfügung zu stellen. Dabei verarbeiten sie Daten und bauen und pflegen die Dateninfrastruktur, z. B. ETL-Prozesse, Datenpipelines und Datenspeicher.

Natürlich sollten die Kurse alle oder einige dieser Fähigkeiten abdecken. Schauen wir uns die Kurse genauer an – Wortspiel beabsichtigt –, die Ihr kostenloses Bildungsmittagessen ausmachen.

Kostenlose Information Engineering-Kurse

1. Information Engineering von ASU

Plattform und Hyperlink zum Kurs: edX

Dauer: 5 Wochen mit 1-9 Stunden/Woche; lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo

Beschreibung: Dieser Einführungskurs der Arizona State College konzentriert sich auf die Arbeit mit Datenbanken im Bereich Datentechnik und die Interaktion mit ihnen mithilfe von SQL. Sie lernen die Datenbankstruktur, das Sternschema und das Zusammenführen von Daten aus mehreren Tabellen kennen. Im letzten Schritt lernen Sie, wie Sie mit SQL Berichte erstellen und Skripte zur Datenverarbeitung schreiben.

2. Python und Pandas für Information Engineering von Pragmatic AI Labs

Plattform und Hyperlink zum Kurs: edX

Dauer: 4 Wochen mit 3-6 Stunden/Woche; lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo

Beschreibung: In einem weiteren Einführungskurs von edX lernen Sie Python und Pandas für Information Engineering. Die Einführung in Python umfasst Themen wie einfache Anweisungen, Wenn Aussagen, während Schleifen und Funktionen. Anschließend lernen Sie die Datenmanipulation in Pandas (insbesondere DataFrames) und deren Alternativen wie NumPy, Spark und PySpark kennen. Im letzten Modul lernen Sie Python-Entwicklungsumgebungen und Versionskontrolle kennen.

3. Scripting mit Python und SQL für Information Engineering von Pragmatic AI Labs

Plattform und Hyperlink zum Kurs: edX

Dauer: 4 Wochen mit 3-6 Stunden/Woche; lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo

Beschreibung: Wenn Sie SQL und Python für die Datentechnik gleichzeitig lernen möchten, ist dieser Kurs für Sie geeignet. Sie verwenden die in Python integrierten Datenstrukturen, um Daten zu bearbeiten und Python-Skripte für die Automatisierung von Datenaufgaben zu schreiben. Der Kurs bringt Ihnen auch Internet Scraping und die Verwendung von SQLite zum Speichern und Abfragen von Daten in Python bei. In Bezug auf SQL lernen Sie, wie Sie Daten aus einer MySQL-Datenbank importieren und exportieren und wie Sie MySQL-Abfragen in VSCode ausführen.

4. Cloud Information Engineering von Pragmatic AI Labs

Plattform und Hyperlink zum Kurs: edX

Dauer: 4 Wochen mit 3-6 Stunden/Woche; lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo

Beschreibung: In diesem Kurs lernen Sie Information Engineering in der Cloud. Sie lernen Methoden des Information Engineering kennen, entwickeln verteilte Systeme, serverlose Information-Engineering-Systeme und Cloud-ETL-Pipelines und erfahren mehr über Information Governance. Dabei kommen Sie mit Technologien in Berührung wie:

• CUDA
• Numba
• ASICs
• Colab Professional
• Colab-API
• Google BigQuery
• AWS
• Databricks SQL
• Klicken
• Python
• Rost

Dies ist auch ein Einführungskurs, für den keine Voraussetzungen erforderlich sind.

5. Erstellen von ETL- und Datenpipelines mit Bash, Airflow und Kafka von IBM

Plattform und Hyperlink zum Kurs: edX

Dauer: 5 Wochen mit 2-4 Stunden/Woche; lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo

Beschreibung: Dieser Kurs zur Datentechnik konzentriert sich auf den Aufbau von ETL und Datenpipelines. Während des Kurses lernen Sie, was ETL- und ELT-Prozesse sind, erstellen ETL mithilfe von Bash-Shell-Skripten, verwenden Apache Airflow zum Erstellen von Batch-Datenpipelines und Apache Kafka für Streaming-Datenpipelines.

Dies ist ein Einführungskurs in diese Themen, erfordert jedoch Erfahrung im Umgang mit relationalen Datenbanken, SQL und Bash-Shell-Skripting.

6. Information Warehousing und BI Analytics von IBM

Plattform und Hyperlink zum Kurs: edX

Dauer: 6 Wochen mit 2-3 Stunden/Woche; lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo

Beschreibung: Dieser Aufbaukurs von IBM vermittelt Ihnen die Grundlagen von Information Warehouses, Information Marts und Information Lakes. Sie lernen, wie Sie Information Warehouses entwerfen, modellieren und implementieren. Genauer gesagt verwenden Sie CUBEs, ROLLUPs, materialisierte Ansichten und Tabellen. Sie lernen außerdem Fakten und dimensionale Modellierung, Datenmodellierung mit Stern- und Schneeflockenschemata, Staging-Bereiche für Information Warehouses, Datenqualität und das Auffüllen eines Information Warehouse mit Daten kennen. Im dritten Modul arbeiten Sie an Information Warehouse-Analysen in Cognos Analytics.

Der Kurs setzt Erfahrungen mit SQL und relationalen Datenbanken voraus.

7. Apache Spark für Information Engineering und maschinelles Lernen von IBM

Plattform und Hyperlink zum Kurs: edX

Dauer: 3 Wochen mit 2-3 Stunden/Woche; lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo

Beschreibung: Noch ein Kurs für Fortgeschrittene. Er konzentriert sich auf das Unterrichten von Apache Spark. Es ist ein wichtiges Device in der Datentechnik, daher lernen Sie Spark Structured Streaming, GraphFrames, ETL-Prozesse und ML-Pipelines kennen. Darüber hinaus lernen Sie ML-Grundlagen wie Regression, Klassifizierung und Clustering.

Der Kurs erfordert grundlegende Kenntnisse in Apache Spark. Es wird außerdem empfohlen, dass Sie den Grundlagen zu Huge Information, Hadoop und Spark Kurs von IBM.

8. DE Zoomcamp

Plattform und Hyperlink zum Kurs: DataTalks.Membership

Dauer: 10 Wochen; lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo

Beschreibung: Endlich ein Kurs von einer anderen Plattform! Dieses On-line-Bootcamp vermittelt Ihnen umfassendes Wissen im Bereich Information Engineering. Sie lernen Containerisierung und Infrastruktur, Workflow-Orchestrierung, Information Warehousing, Analytics Engineering, Batchverarbeitung und Streaming. Sie lernen Technologien wie Google Cloud Platform, Terraform, Docker, SQL, Mage, dbt, Apache Spark und Apache Kafka kennen.

Voraussetzung für dieses Bootcamp sind SQL-Grundkenntnisse. Außerdem ist es wünschenswert, dass du Erfahrung mit Python oder, falls nicht, einer anderen Programmiersprache hast.

9. DE Finish-to-Finish-Projekte

Plattform und Hyperlink zum Kurs: DE Akademie

Dauer: Keine Informationen.

Beschreibung: Dies ist ein projektbasiertes Projekt, in dem Sie den Umgang mit AWS, Snowflake, Python, Kafka, Azure, Databricks, Airflow und Tableau erlernen. Sie analysieren und transformieren Daten, migrieren sie und optimieren Arbeitsabläufe.

10. Scala-Programmierung für Information Science

Plattform und Hyperlink zum Kurs: Kognitive Klasse KI

Dauer: 20 Stunden; lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo

Beschreibung: Dieser Lernpfad besteht aus drei Kursen. Der erste ist Scala 101, in dem Sie die Grundlagen der objektorientierten Programmierung, Fallobjekte und -klassen, Sammlungen und idiomatisches Scala lernen. Im zweiten Kurs, Spark-Übersicht für Scala Analytics, werden Sie in Apache Spark, RDDs, DataFrames für groß angelegte Datenwissenschaft und fortgeschrittene Spark-Themen (z. B. Hive mit Spark, Spark-Streaming) eingeführt. Der dritte Kurs befasst sich mit Scala in der Datenwissenschaft, wo Sie grundlegende Statistiken und Datentypen lernen, wie Sie Daten vorbereiten, Funktionen entwickeln, ein Modell anpassen, eine Pipeline erstellen und eine Rastersuche durchführen.

Abschluss

Kein Wunder, dass es einfacher ist, wenn man Geld hat – man hat Zugang zu mehr und vielfältigeren Kursen. Ja, es ist ätzend, kein Geld zu haben! Aber das bedeutet nicht, dass Sie Ihren Traum von einer Stelle als Dateningenieur aufgeben müssen.

Es ist viel schwieriger, sie zu finden, aber es gibt immer noch einige gute Kurse, die Ihnen grundlegende und fortgeschrittene Kenntnisse in Datentechnik vermitteln können. Ich habe zehn davon gefunden. Einige andere kostenlose Ressourcen, wie Blogs oder YouTube-Movies, können Ihnen helfen, das erforderliche Wissensniveau zu erreichen.

Wenn Sie fleißig genug, engagiert und beharrlich sind, können Sie sicher kostenlos eine Stelle als Dateningenieur ergattern.

Nate Rosidi ist Datenwissenschaftler und arbeitet in der Produktstrategie. Er ist außerdem außerordentlicher Professor für Analytik und Gründer von StrataScratch, einer Plattform, die Datenwissenschaftlern mit echten Interviewfragen von High-Unternehmen bei der Vorbereitung auf ihre Vorstellungsgespräche hilft. Nate schreibt über die neuesten Tendencies auf dem Arbeitsmarkt, gibt Interviewtipps, teilt Datenwissenschaftsprojekte und deckt alles ab, was mit SQL zu tun hat.

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Wir alle wissen, dass generative KI in aller Munde ist. Unternehmen suchen nach neuen Wegen, sie in ihr Geschäft zu integrieren. Einige Unternehmen wollen ihre eigenen Instruments entwickeln. Ingenieure für maschinelles Lernen suchen nach Möglichkeiten, als Immediate-Ingenieure zu agieren. Jeder will ein Stück vom Kuchen.

Der Markt für generative KI wird weiter wachsen und immer beliebter werden. Einer der wichtigsten Aspekte, den viele Leute betrachten, ist, wie sie in den 45-Milliarden-Greenback-Markt einsteigen können.

Die Grundlage für die Beherrschung generativer KI ist die schnelle Entwicklung. Und wenn der Markt wächst, wird auch der Markt für schnelle Ingenieure wachsen.

Immediate Engineering ist die beste Methode zum Entwerfen von Inputs für generative KI-Instruments, die optimale Ergebnisse erzielen sollen. Unternehmen wollen diese optimalen Ergebnisse und brauchen dafür die Besten der Branche!

Immediate-Ingenieure sind sehr gefragt und machen daraus eine tolle Karriere: AI Immediate-Ingenieure verdienen 300.000 $/Jahr

Welche Fähigkeiten benötigt ein Immediate-Ingenieur?

Die wichtigsten Laborious Abilities, die ein schneller Ingenieur benötigt, sind technische Kenntnisse in:

• Künstliche Intelligenz
• Modelle für maschinelles Lernen
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• GPT (Generativer vortrainierter Transformator)

Neben diesen Laborious Abilities benötigen sie auch Tender Abilities im Bereich der Sprachkompetenz:

• Sprache
• Grammatik
• Syntax
• Semantik

Wie kann ich ein Immediate-Ingenieur werden?

Da dies ein allgemeiner Blogbeitrag ist, sind einige von Ihnen möglicherweise bereits als Machine-Studying-Ingenieure im technischen Bereich tätig, während andere gerade erst anfangen. Daher werde ich einen Plan erstellen, der Ihnen dabei hilft, von Anfang bis Ende ein schneller Ingenieur zu werden.

Maschinelles Lernen

Verknüpfung: Spezialisierung auf maschinelles Lernen

Zunächst benötigen Sie ein gutes Verständnis für maschinelles Lernen. Stanford bietet diesen Kurs an und DeepLearning.AI richtet sich speziell an Personen, die in die KI einsteigen möchten, indem sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens beherrschen und gleichzeitig in einem dreiteiligen Kursprogramm praktische Fähigkeiten im maschinellen Lernen entwickeln können.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Verknüpfung: Spezialisierung auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Nachdem Sie über ein gutes Grundverständnis von Modellen des maschinellen Lernens verfügen, möchten Sie nun die Schönheit der Sprache und ihre Verarbeitung durch Laptop verstehen. Aufbauend auf dem, was Sie in der Spezialisierung auf maschinelles Lernen gelernt haben, lernen Sie in vier praktischen Kursen, modernste NLP-Techniken zu beherrschen.

Generative KI und LLMs

Verknüpfung: Generative KI mit großen Sprachmodellen

Jetzt ist es an der Zeit, beides zu kombinieren. Nutzen Sie Ihr Wissen über maschinelle Lernmodelle und natürliche Sprachverarbeitung und kombinieren Sie es, um große Sprachmodelle zu verstehen. Sie erwerben grundlegendes Wissen, praktische Fähigkeiten und ein funktionales Verständnis davon, wie generative KI funktioniert, während Sie gleichzeitig unter Anleitung von AWS-Experten mit modernster Technologie Mehrwert schaffen.

Generative KI und Transformatoren

Verknüpfung: Generative KI-Sprachmodellierung mit Transformers

Um ein Immediate-Ingenieur zu werden, ist es für Ihre Karriere unerlässlich, etwas über Transformatoren zu lernen. Transformatoren helfen Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. In diesem Kurs können Sie das Konzept der Aufmerksamkeitsmechanismen in Transformatoren erklären und die Sprachmodellierung mit dem decoderbasierten GPT und dem encoderbasierten BERT beschreiben. Anschließend werden Sie mit der Implementierung von Positionscodierung, Maskierung, Aufmerksamkeitsmechanismen, Dokumentklassifizierung und der Erstellung von LLMs wie GPT und BERT fortfahren.

Immediate Engineering

Verknüpfung: ChatGPT Immediate Engineering für Entwickler

Und wenn Sie all dieses Wissen in Ihrem Gepäck haben, möchten Sie Immediate Engineering lernen. Das letzte Ziel Ihres Karrierewechsels ist es, Greatest Practices für Immediate Engineering zu verstehen und ein Gespür dafür zu entwickeln. Es gibt viele Ressourcen, die Ihnen dabei helfen, es zu perfektionieren. In diesem Fall kommen Ihre Tender Abilities ins Spiel und Ihre Fähigkeit, Sprache zu verstehen und auch Instruments wie ChatGPT und deren Sprachinterpretation zu verstehen.

Immediate Engineer Gehalt

Ihr Gehalt für jeden Job kann je nach Unternehmen, Standort und Berufserfahrung unterschiedlich ausfallen.

Wenn wir uns Immediate Engineers in Großbritannien, London, ansehen, beginnen die Einstiegsgehälter für Immediate Engineers zwischen 30.000 und 40.000 £. Mit ein paar Jahren Erfahrung können Sie mit einem Gehalt von 40.000 bis 50.000 £ rechnen. Auf höheren Ebenen liegen die Gehälter für Immediate Engineers zwischen 50.000 und 70.000 £.

Allerdings verdienen Immediate-Ingenieure bei einigen der führenden US-Unternehmen 350.000 Greenback im Jahr.

Wenn Sie viel Geld verdienen und eine Karriere im Bereich Immediate Engineering anstreben, sehen Sie sich weitere Nischenkompetenzen im Bereich Immediate Engineering an, wie beispielsweise multimodales Immediate Engineering, Immediate Safety und Immediate Testing Automation.

Verpacken

Wenn Sie sich für Immediate Engineering interessieren, ist jetzt der richtige Zeitpunkt für den Übergang. Der Markt für generative KI wird weiter wachsen und braucht Menschen, die diesen hohen Anforderungen gerecht werden.

Nisha Arya ist Datenwissenschaftlerin, freiberufliche technische Redakteurin und Redakteurin und Neighborhood-Managerin für KDnuggets. Sie ist besonders daran interessiert, Karriereberatung oder Tutorials für die Datenwissenschaft sowie theoriebasiertes Wissen rund um die Datenwissenschaft bereitzustellen. Nisha deckt ein breites Themenspektrum ab und möchte die verschiedenen Möglichkeiten erkunden, wie künstliche Intelligenz die Langlebigkeit des menschlichen Lebens verbessern kann. Als eifrige Lernerin möchte Nisha ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern und gleichzeitig anderen helfen, Anleitung zu geben.