Visão Geral

O Curso LangChain for Data Engineering, visa ensinar como utilizar o LangChain para aprimorar processos de engenharia de dados, integrando modelos de linguagem de última geração para automação de tarefas complexas de manipulação, processamento e análise de dados. Os alunos aprenderão a usar LangChain para criar pipelines de dados mais eficientes, facilitando o trabalho com dados não estruturados e estruturados.

Objetivo

Após realizar este Curso LangChain for Data Engineering, você será capaz de:

• Utilizar o LangChain para automatizar tarefas de engenharia de dados.
• Construir pipelines de dados que integrem NLP e modelos de linguagem.
• Processar dados estruturados e não estruturados utilizando LangChain.
• Automatizar a integração de dados com diferentes fontes e APIs.
• Implementar soluções escaláveis de processamento de dados com IA.

Publico Alvo

• Engenheiros de dados que desejam integrar IA ao processamento de dados.
• Cientistas de dados que querem automatizar pipelines e fluxos de dados.
• Profissionais de TI que trabalham com grandes volumes de dados e desejam otimizar o fluxo de trabalho.
• Desenvolvedores que trabalham com APIs de dados e automação.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Python.
• Experiência com bancos de dados e manipulação de dados.
• Noções básicas de modelos de aprendizado de máquina e NLP.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to LangChain for Data Engineering

1. Overview of LangChain capabilities for data workflows.
2. Advantages of using LLMs for data engineering tasks.
3. Real-world use cases for LangChain in data processing.

Automating Data Pipelines with LangChain

1. Creating automated data pipelines using LangChain.
2. Data extraction, transformation, and loading (ETL) with LLMs.
3. Integrating LangChain into existing data pipelines.

Handling Structured and Unstructured Data

1. Processing structured data with LangChain.
2. Working with unstructured data: text, documents, and multimedia.
3. Strategies for managing large-scale data processing tasks.

Using LangChain with Databases and APIs

1. Connecting LangChain to SQL and NoSQL databases.
2. Automating API integrations for data ingestion and processing.
3. Fetching and processing real-time data with LangChain.

Natural Language Processing in Data Engineering

1. Applying NLP models for data categorization and transformation.
2. Text-to-data and data-to-text conversion workflows.
3. Sentiment analysis, entity extraction, and data tagging with LangChain.

Building Scalable Data Workflows

1. Designing scalable and efficient data workflows with LangChain.
2. Load balancing and optimizing data pipelines.
3. Deploying data processing solutions in cloud environments.

Advanced Data Integration Techniques

1. Integrating LangChain with distributed data systems.
2. Handling multi-source data ingestion and processing.
3. Real-time data synchronization and consistency management.

Monitoring and Debugging LangChain Data Pipelines

1. Setting up monitoring and logging for LangChain workflows.
2. Debugging data flows and ensuring data integrity.
3. Performance optimization for large-scale data pipelines.

Security and Compliance in Data Engineering

1. Ensuring data security and compliance with regulations.
2. Managing sensitive data and implementing encryption.
3. GDPR and other legal frameworks in data processing.

Project: Building a Complete LangChain Data Pipeline

1. Defining the data engineering workflow.
2. Implementing a full data pipeline with LangChain from start to finish.
3. Testing, optimizing, and deploying the pipeline in production.