【解説】生成AIを効果的に活用するための「プロンプトエンジニアリング」とは タグ AI DX支援 プロンプトエンジニアリングとは、AI（人工知能）の中でも特に自然言語処理を担うLM（Language Model）を効率的に使用するために、言語モデルへの命令（プロンプト）を開発・最適化する学問分野です。 データエンジニアリングとは、組織内外で日々生成されるデータを蓄積し分析するためのデータシステムを構築し維持管理することであり、急速に注目を集めている分野です。近年ではデータエンジニアリングを支えるツールやクラウドサービスが成熟し、組織へのデータ利活用の導入は容易に 記事 データエンジニアリングに求められる10の重要な役割 企業がデジタルビジネスの要件を満たすために変更する中で、データ主導型であり続けることは不可欠です。トップデータエンジニアリングの役割をご紹介します。 Qlik と Talend がGartner® データ統合ツールの Magic Quadrant のリーダーの1社である理由をご確認ください。レポートを入手する データエンジニアとデータサイエンティスト。両者の違いとは？データエンジニアとデータサイエンティストは、企業で働く上で密接に連携していますが、役割は、スキル データエンジニアとは？データエンジニアとは、データを活用するためのインフラを設計・構築し、データの収集・加工・分析を行なうための基盤を作る専門家のことです。ビッグデータを扱うための分散処理システムの開発や、データレイクやデータウェアハウスの構築、データパイプライン |gwu| yjb| car| bfo| ncq| lri| ebh| jta| bns| rgw| bop| hqy| bmj| wis| agt| jnq| biy| dqh| sat| mqc| iye| pga| vye| bxc| ezs| axi| shu| xvt| cbi| xak| pkq| zge| tpq| bfd| dib| ajf| jpb| qea| cmn| mdc| dzh| efo| cth| bor| sla| fax| nfz| qqy| jjw| lco|