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数据工程在构建可扩展人工智能系统中的作用第二部分：数据工程在可扩展性中的作用
数据工程是数据科学的一个分支学科，在解决我们在上一节中提到的可扩展性挑战方面发挥着至关重要的作用。如果一个组织实施了正确且强大的数据工程实践，它可以简化整个人工智能生命周期并很快消除潜在的障碍。这是因为他们将从开发开始就确保采用有关数据处理工作流、资源利用和大规模数据集管理的最佳实践。数据工程解决构建可扩展 AI 系统挑战的三个关键方法如下：
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数据工程在构建可扩展人工智能系统中的作用第一部分：了解数据工程
最陈词滥调却又最真实的一句话是，技术每天都在变化，影响着一切。人工智能是给全球各行各业带来颠覆的最突出的学科之一。随着计算技术每年都在升级和改进，人工智能 (AI) 技术正在为各个行业开创一个创新的新时代。从医疗保健和健康到金融和制造业，人工智能解决方案正在以前所未有的方式改变企业运营、提供见解和做出明智决策的常态。然而，要想在全球范围内发挥作用，人工智能需要大量数据来学习和训练。因此，坚实的数据工程基础对于每个成功的人工智能应用都至关重要。
