数据工程革命的核心是机器学习和数据工程之间的协同作用。这两个学科相互补充，提高了数据管理的效率和价值。
机器学习：使用算法和统计模型，机器学习能够发现模式、预测结果并自动执行分析任务。当在数据工程过程中正确应用时，它可以帮助识别相关数据并更有效地清理数据，从而节省时间和资源。
数据工程：另一方面，数据工程负责收集、存储和准备数据以供处理。这个准备过程对于确保数据的一致性和可靠性至关重要。与机器学习相结合，它可以为应用先进的预测和分析模型提供坚实的基础。
应用示例：
自然语言处理 (NLP)：机器学习和数据工程的结合 委内瑞拉电报筛选 使公司能够分析大量非结构化文本（例如客户评论或社交媒体），以提取有价值的见解。
推荐系统：在流媒体和电子商务平台中，机器学习算法通过学习用户行为来改进推荐。数据工程提供必要的数据并确保其最新且准确。
这种强大的协同作用不仅改善了数据管理，而且为创新和明智决策开辟了新的机会。
机器学习在数据工程中的实际应用
机器学习已经成为数据工程中的重要工具，它改变了数据管理方式和从中获取见解的方式。接下来我们来看看这些技术在实践中是如何应用的。
使用机器学习进行数据准备：
数据准备过程通常是数据管理中最费力的阶段之一，但机器学习可以极大地帮助该过程。以下是一些关键的应用程序：
自动化数据清理：通过使用机器学习算法，可以更有效地识别和纠正错误或缺失的数据。例如，在客户数据库中，机器学习可以检测并纠正重复或不一致的条目。
分类和归类：企业经常处理需要分类的非结构化数据。机器学习模型可以自动将图像、文档或电子邮件等数据标记为相关类别。
数据丰富：通过机器学习技术，可以用附加信息丰富现有数据。这可能包括识别非结构化文本中的实体或翻译语言。
公司内应用示例：
供应链优化：物流公司使用机器学习来预测产品需求并优化其运输路线，从而节省时间和成本。
改善客户服务：企业使用聊天机器人和自然语言处理系统更快、更有效地响应客户查询。
金融欺诈检测：金融机构应用机器学习来识别可疑交易并防止欺诈。
这些例子说明了机器学习如何成为数据工程的基础，使公司能够做出更明智、更有效的决策。
人工智能在数据工程中的作用
人工智能（AI）已成为数据工程的变革元素，为数据管理和分析提供了先进的功能。我们来看看AI是如何显著改善这些方面的。
自然语言处理（NLP）：
人工智能最突出的领域之一是自然语言处理，它使机器能够以类似于人类的方式理解和生成文本。在数据工程中，NLP 用于：