数据工程是当今数据科学的核心，而人工智能技术的迅猛发展为数据工程带来了巨大的机遇和挑战。在数据工程中，人工智能工具的应用日益广泛，为数据处理、存储和分析提供了前所未有的便利和效率。
人工智能工具的挑战在于其复杂性和不断变化，数据工程师需要不断学习和更新技能，以适应快速发展的人工智能技术。另外，人工智能工具的算法和模型需要不断调整和优化，以确保数据处理的准确性和高效性。
在数据工程中，人工智能工具的挑战也包括数据安全和隐私保护等方面。随着数据量的不断增加，数据泄露和恶意攻击的风险也在增加，数据工程师需要在人工智能工具的应用中加强数据安全措施，确保数据的机密性和完整性。
总的来说，人工智能工具在数据工程中的应用给数据处理带来了前所未有的便利和效率，但同时也带来了挑战和风险。数据工程师需要不断提升自己的技能和意识，以适应人工智能技术的快速发展，确保数据处理的准确性和安全性。【Reference: https://philippeoger.com/pages/ai-in-data-engineering-context-challenge】.
了解更多有趣的事情：https://blog.ds3783.com/