導讀 隨着企業尋求提高生產力和增強客戶體驗的方法，生成式人工智能預計將在未來十年在每個行業留下印記。對於數據工程，已經有相當多的用例正在由領先的公司進行測試，目的是減少工程師需要做的手工工作量並協助他們進...
隨着企業尋求提高生產力和增強客戶體驗的方法，生成式人工智能預計將在未來十年在每個行業留下印記。對於數據工程，已經有相當多的用例正在由領先的公司進行測試，目的是減少工程師需要做的手工工作量並協助他們進行代碼構建。
以下是生成式人工智能可以幫助數據工程師的一些用例。
數據清理和准備
數據有多種格式，成功的數據主導項目的關鍵因素之一是確保數據高質量且可由終端平台或算法讀取。對於數據工程師來說，有一些工具可用於重新格式化和清理數據，但由於數據不完整或格式不受支持，這些工具可能會陷入處理階段。
借助生成式人工智能的自然語言處理功能，數據工程師將能夠要求對一批數據進行特定的清理或准備，避免一批數據因不兼容而被廢棄的問題。
代碼轉換
在遷移或現代化項目期間，編程語言或平台的轉變可能需要完整的代碼轉換。這是一個非常耗時的過程，因爲編碼語言之間的一對一更改並不總是可用，程序員需要能夠識別正確的替代品。
由於像ChatGPT這樣的生成式AI工具已經接受過海量數據的訓練，它被認爲是程序員的天然助手，因爲它能夠參考文檔、經過測試的代碼和論壇來找到多種編程語言之間的最佳轉換。
生成代碼
與代碼轉換類似，由於生成式人工智能工具已經過現有代碼庫和最佳實踐的培訓，數據工程師可以使用它們來生成與已添加內容一致的新代碼。這些工具還可以分析現有代碼並提供減少重復或樣板代碼數量的建議。
除此之外，數據工程師還可以使用這些系統來設計和實現數據管道，爲工程師提供更多時間來分析數據質量和應用性能。
測試
生成式人工智能可以以各種形式部署來測試性能和安全性。它可以生成適合所交付的應用程序或服務的配置文件的測試用例，包括數據工程團隊可能沒有想到的邊緣用例。
創建可視化
已經有一些程序可以獲取數據並將其可視化，但借助生成式人工智能，數據工程師可以要求進行更多利基更改並測試數據在各種場景中的外觀。通過將雙手從方向盤上解放出來，數據工程師可以嘗試更多類型的可視化，以找到有效的可視化。
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標題：如何利用生成式人工智能轉變數據工程
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