近日在工作中，需要编写一个临时的数据分析的SQL，大意是需要对某一列的数据进行各种排列组合后再进行计算。刚开始的时候，瞬间有点懵，感觉想不到有啥比较好的处理方法，一时之间竟迟迟无法写出SQL，最近由于各种智能化大模型如雨后春笋般涌现，所以就抱着试试看的心态尝试了一款大模型，如下是所有过程：

Step：1 ，先概述你的整体需求

Step: 2，根据反馈不断的调整交互

Step: 3 ，最终得出正确结果

真的，现在发展真是太快了，现在居然可以让AI来帮忙写代码了，这真的是过往不敢想的。   

从 OpenAI 的 GPT 系列到 Google 的 BERT，再到国内众多科技企业推出的各类大模型“豆包”，Deepseek等等，它们如雨后春笋般涌现，迅速改变着我们的生活和工作方式。这些大模型展现出了令人惊叹的能力，无论是自然语言处理中的文本生成、智能问答，还是计算机视觉领域的图像识别、图像生成等任务，都取得了突破性的进展。   

如我开篇所举例的，数据工程师的门槛又降低了，同样也意味着替代性更强，未来极大可能就是最快被AI来替代的。   

所以未来数据工程师应该何去何从呢？？我们如何才能提高自己的竞争力？？    既然现在AI大模型这么火，那我们为什么不顺应潮流，努力学习一把呢？下面就是我收集的相关学习资料，想要的同学，关注后个人微信公众号后获取相对应的资料！