آموزش هوش مصنوعی مولد برای مهندسی داده: نکات قدرت ChatGPT

مقدمه Introduction

• مقدمه ای بر ChatGPT برای مهندسی داده Introduction to ChatGPT for data engineering

• تعیین انتظارات Setting expectations

1. مبانی مهندسی سریع 1. Prompt Engineering Basics

• درک مهندسی سریع Understanding prompt engineering

• تله های رایج و راه های اجتناب از آنها Common pitfalls and how to avoid them

• نوشتن دستورات موثر برای کارهای کدنویسی Writing effective prompts for coding tasks

• ترکیب چند دستور برای کارهای پیچیده Combining multiple prompts for complex tasks

• استفاده از دستورات متنی Using contextual prompts

• پالایش به نتایج بهتر می‌گوید Refining prompts for better results

2. کاربردهای عملی ChatGPT در مهندسی داده 2. Practical Applications of ChatGPT in Data Engineering

• استفاده از ChatGPT برای اسکریپت های پاکسازی داده ها Using ChatGPT for data cleaning scripts

• بهینه سازی پرس و جوهای SQL با ChatGPT Optimizing SQL queries with ChatGPT

• تولید کد مهندسی داده با ChatGPT Generating data engineering code with ChatGPT

• ChatGPT برای تجزیه و تحلیل داده ها و بینش ChatGPT for data analysis and insights

• خودکارسازی اسناد با ChatGPT Automating documentation with ChatGPT

• اشکال زدایی خطوط لوله داده با استفاده از ChatGPT Debugging data pipelines using ChatGPT

3. برنامه های کاربردی پیشرفته در PySpark و Databricks 3. Advanced Applications in PySpark and Databricks

• تولید کد PySpark با ChatGPT Generating PySpark code with ChatGPT

• بهینه سازی مشاغل PySpark با استفاده از ChatGPT Optimizing PySpark jobs using ChatGPT

• استفاده از ChatGPT در نوت بوک های Databricks Using ChatGPT in Databricks notebooks

4. ملاحظات امنیتی و اخلاقی 4. Security and Ethical Considerations

• حریم خصوصی و امنیت داده ها با ChatGPT Data privacy and security with ChatGPT

• استفاده از هوش مصنوعی اخلاقی در مهندسی داده Ethical AI usage in data engineering

• اطمینان از انطباق و حاکمیت داده ها Ensuring compliance and data governance

نتیجه گیری Conclusion

• مراحل بعدی Next steps