Databricks
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学习如何为您的AI项目构建严密的数据管道
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
AI正在改变企业，数据工程师是开发为AI应用量身定制的数据管道的先锋。随着AI系统变得越来越复杂，它们需要访问各种数据源和类型。数据工程师必须设计可扩展和灵活的数据管道，以适应AI应用程序的复杂需求，利用最有效、最经济、最适合的数据存储和处理技术。Databricks将举办一个虚拟活动，“AI时代的数据工程”，探讨数据工程师在AI时代蓬勃发展所需的技能、工具和实践。
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关键要点
- 生成性AI正在彻底改变企业，数据工程师的角色变得越来越重要。
- 即将举行的虚拟活动将探讨数据工程师在AI时代所需的技能和知识。
- 70%的组织正在探索生成性AI，数据工程师的需求正在增加。
- 数据工程师需要提供新鲜、可靠的数据，以支持AI系统的精确预测和决策。
- 数据工程师必须设计可扩展和灵活的数据管道，以满足AI应用的复杂需求。
- 实时数据架构的重要性日益增加，数据工程师需要管理来自多种来源的数据。
- 数据治理变得至关重要，数据工程师需与数据科学家和安全专家密切合作。
- 数据工程师还需学习如何将AI工具融入自己的开发工作流程。
- Databricks将举办虚拟活动，讨论数据工程最佳实践和AI相关主题。
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