Data Engineering Introduction to Data Engineering
☘️Data Engineering Introduction to Data Engineering
• 当前AI领域过于关注算法，而忽略了数据的重要性 • AI公司的三大核心资产：计算资源、数据和算法，其中数据是最独特且不可复制的 • "苦涩的教训"(The Bitter Lesson)论文指出，真正推动AI发展的是数据规模和计算能力，而非精巧的算法 • GPT-4与GPT-3相比有显著提升，而GPT-5与GPT-4的差距较小，表明数据已成为限制因素 • 当前互联网上99%的优质数据已被现有模型消耗，数据成为AI发展的瓶颈
Data Engineering SQL
📒Data Engineering SQL
SQL基础概念 • SQL (Structured Query Language)：用于操作结构化数据的语言 • 结构化数据：以表格形式组织的数据，包含行(Row/Record)和列(Column/Attribute) • 数据库设计考虑：将大表拆分为多个小表，通过关系连接 • 应用场景：当数据量超过1000万行时，SQL数据库的性能优势明显 • 小规模项目（<100万行数据）：可以直接使用Python/pandas处理，无需复杂数据库
Web Scripting DE
🤗Web Scripting DE
网络爬虫概述 网络爬虫是一种自动化程序，模拟人类访问互联网并收集页面信息。在数据爆炸的时代，手动收集数据效率低下，而爬虫技术可以帮助我们高效地获取和分析网络数据。讲师强调数据已成为"数字世界的石油"，对AI训练和数据分析至关重要。网络爬虫不仅是一种技术手段，更是人类与互联网交互方式的升级。