Уже все хорошо осведомлены про Generative AI и LLMs. Вот тольк | Инжиниринг Данных

Уже все хорошо осведомлены про Generative AI и LLMs. Вот только не очень понятно как это относится к традиционными специальностям, таким как Data Engineer, Analytics Engineer, BI Engineer, Data Analyst (думаю так-же относится и к Data Scientist, ML engineer в большей степени даже).

Для меня всегда самый лучший источник “правильных” знаний - best practices и use cases - являются курсы вендоров, и конечно, далеко ходить не надо, нужно выбрать самых топовых вендоров Snowflake и Databricks и простой найти время на ознакомление с их курсами, множество из которых, могут быть бесплатными.

Тут важно понимать, что нужны фундаментальные знания и опыт в вашей специализации, тогда вам будет проще понять, какие преимущества несет новый функционал и как можно красиво его запаковать в резюме или просто продать себя подороже.

До сих пор, в требованиях к традиционным дата вакансиям не требуются знания новых инструментов, но это лишь вопрос времени. Поэтому смело можете добавить в закладки тренинги вендоров, где рассказывается не только теория, но нужно еще ручками что-то делать.

Snowflake выпустил свою модуль LLM - Acrtic - Snowflake Launches Arctic: The Most Open, Enterprise-Grade Large Language Model

И конечно уже есть немножко тренингов - SNOWFLAKE ARCTIC COOKBOOK

Databricks уже давно запустил свой LLM - Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM

И уже выпустил тренинги на Edx:
- Databricks: Large Language Models: Application through Production
- Databricks: Large Language Models: Foundation Models from the Ground Up

На coursera тоже есть:
- Databricks to Local LLMs - целая специализация.

И на самом сайте Databricks:
- Generative AI and large language models (LLMs) on Databricks

Дополнительные разделы:
- Databricks Vector Search
- Evaluate large language models with MLflow
- Retrieval Augmented Generation (RAG) on Databricks