体系结构以多种方式影响数据科学：
1. 计算基础设施：体系结构在提供必要的计算基础设施方面发挥着至关重要的作用，这些基础设施能够处理和分析大型数据集。GPU 和 TPU 等高级硬件架构的发展为数据密集型应用程序带来了更快的处理速度和更好的性能。
2. 数据存储和检索：体系结构还影响数据的存储和检索方式。数据库、数据湖和数据仓库的设计对如何访问和操作数据以进行分析具有重大影响。
3. 数据可视化：架构原则影响了数据可视化技术和工具。使用图表和图形等视觉隐喻已成为以易于理解的格式呈现复杂数据的标准方式。
4. 分析工具：架构在塑造数据科学中使用的分析工具方面也发挥了作用，包括机器学习算法和统计模型。这些工具的设计受到模块化、可伸缩性和容错等架构原则的影响。
总的来说，架构一直是数据科学进步的关键驱动力，能够处理和分析不断增加的数据量。
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