Le marché des bases de données vectorielles devrait croître à un taux de croissance annuel moyen de 20 % d'ici 2032 (Global Market Insights). Ce cours donne aux data scientists, aux ingénieurs ML, aux ingénieurs GenAI et aux développeurs de logiciels les compétences recherchées pour effectuer des recherches vectorielles dans les bases de données NoSQL.
Recherche vectorielle avec les bases de données NoSQL en utilisant MongoDB et Cassandra
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Recherche vectorielle avec les bases de données NoSQL en utilisant MongoDB et Cassandra
Ce cours fait partie de Spécialisation Principes de base des bases de données vectorielles
Instructeurs : Skill-Up EdTech Team
Inclus avec 
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4.8
(22 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
4 heures pour terminer
3 semaines à 1 heure par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Compétences en recherche vectorielle dans les bases de données NoSQL recherchées par les entreprises en une semaine seulement
Comment stocker et indexer efficacement des vecteurs et effectuer des recherches vectorielles dans MongoDB
Comment stocker et interroger des vecteurs et effectuer des recherches vectorielles dans Cassandra ?
Comment appliquer les concepts de recherche vectorielle à la construction d'applications pratiques telles que les systèmes de recommandation de films, la gestion des stocks et la personnalisation ?
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Opérations sur les bases de données
- Catégorie : Application de base de données
- Catégorie : MongoDB
- Catégorie : Bases de données vectorielles
- Catégorie : Apache Cassandra
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
juin 2024
Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Principes de base des bases de données vectorielles
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Il y a un module dans ce cours
Bienvenue dans ce module, où vous explorerez l'intégration des fonctionnalités de recherche vectorielle avec les bases de données NoSQL telles que MongoDB et Cassandra. Vous explorerez les principes fondamentaux de MongoDB et Cassandra, ses fonctionnalités de stockage et d'interrogation de vecteurs, et comment effectuer des recherches vectorielles efficaces. Vous apprendrez également à exploiter les caractéristiques uniques de chaque système de base de données pour effectuer des recherches vectorielles efficaces et construire des applications pratiques telles que l'analyse de similarité de texte et les systèmes de recommandation.
Inclus
10 vidéos5 lectures3 devoirs4 éléments d'application6 plugins
Offert par
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Révisé le 21 oct. 2024
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Foire Aux Questions
Pour tirer le meilleur parti de ce cours, il est utile que vous ayez déjà une connaissance pratique des opérations et des applications de base de données NoSQL.
Il est également recommandé que vous ayez une expérience de travail avec Node.js et MongoDB.
Ce cours fait partie de la spécialisation Vector Database Fundamentals.
Lorsque vous terminez la spécialisation, vous aurez des compétences précieuses pour des rôles tels que les ingénieurs en apprentissage automatique, les ingénieurs en IA générative, les administrateurs de bases de données, les développeurs d'applications de bases de données vectorielles, les scientifiques de données et les ingénieurs géo-spatiaux.
Seul un navigateur web moderne est nécessaire pour suivre ce cours et effectuer tous les travaux pratiques.
Vous aurez accès gratuitement à des environnements basés sur le cloud pour réaliser les travaux pratiques.