Databricks: Bouw een praktische gegevensfundament voor AI

Bouw een praktisch gegevensfundament voor AI in deze live online Databricks en Mojo AI Studio cursus op 23 augustus 2026. Leer hoe herbruikbare "data bricks" apps, agents, dashboards en automatiseringsworkflows kunnen aandrijvingen. ## Zet verspreide informatie om in nuttig AI-bouwmateriaal Betrouwbare AI-producten hangen af van meer dan modellen en prompts: ze hebben gegevens nodig die zijn verzameld, gestructureerd en voorbereid met het uiteindelijke gebruik in gedachten. In deze praktische sessie zal Scott het idee van Data Bricks introduceren, kleine, herbruikbare gegevenscomponenten die zijn ontworpen om meerdere downstreamsystemen en zakelijke behoeften te ondersteunen. In plaats van verloren te raken in bedrijfsterminologie of te focussen op het onthouden van een enkel platform, verkent de cursus gegevensarchitectuur als een praktische discipline. Je leert hoe je gegevens kunt beschouwen als bouwmateriaal dat kan worden gevormd tot betrouwbare fundamenten voor AI-toepassingen. De sessie zal onderzoeken: - Welke gegevens te verzamelen voor een AI-product of workflow - Hoe informatie te structureren zodat het hergebruikt kan worden - Waarom het reinigen van gegevens belangrijk is voordat het een AI-systeem bereikt - Hoe de context te behouden die gegevens betekenis geeft - Manieren waarop gegevenscomponenten AI-apps en agents kunnen ondersteunen - Hoe dezelfde fundamenten dashboards, automatiseringen en bedrijfsworkflows kunnen voeden - Wat er moet gebeuren voordat downstream AI-systemen betrouwbare resultaten kunnen produceren ## Voor wie is het? Deze cursus is gericht op bouwers die een duidelijke, praktische benadering van gegevensarchitectuur willen zonder de “ondernemingsnevel.” Het moet relevant zijn voor mensen die werken aan toepassingen voor kunstmatige intelligentie, low-code producten, automatiseringsworkflows, dashboards of op agents gebaseerde systemen, vooral voor diegenen die te maken hebben met gefragmenteerde informatie die herbruikbaar en betrouwbaar moet worden. De nadruk ligt op het begrijpen van overdraagbare principes in plaats van het achtervolgen van modewoorden. Deelnemers kunnen een conceptueel en praktisch kader verwachten om te beslissen hoe informatie moet worden verzameld en voorbereid voordat het deel gaat uitmaken van een echt AI-product. ## Evenementsformaat… Registreer voor dit evenement