您是否知道到2024年全球機器學習市場估計將達到306億美元？這種驚人的增長是人工智能全能及其趨勢子集的結果是機器學習。從面部識別到自動駕駛汽車，機器學習已成功地極大地改變了我們的生活方式。人們很難預測幾年前機器學習技術的突破。隨著這項技術的日益普及，計算機遠見者一直在致力于使用編程工具來增強機器學習開發服務。到目前為止，python一直是創建機器學習應用程序的最流行的編程語言。

這極大地增加了python的使用。根據統計，有146344個實時網站使用python。除了機器學習的普及之外，python的易學易寫代碼也促進了其如今的蓬勃發展。

許多技術人員認為機器學習工具可以在Python和R上結束。但是，他們對使用SQL Server進行機器學習開發的未來趨勢知之甚少。是的，機器學習服務是SQL Server的一項功能，與Python開發人員一樣，它具有精妙的計劃來啟發SQL開發人員的未來。

實際上，如果沒有像SQL這樣的數據庫語言，則學習python和R進行機器學習是完全浪費的!像機器學習一樣，SQL都是關于數據的，每個開發人員都必須使用它們來檢索和讀取數據。

沒有結構化查詢語言（SQL），數據科學是不完整的。這當然不是夸大其詞!繼續閱讀以找到SQL開發人員可以為機器學習開發服務做出貢獻的方式：

管理關系數據庫：

數據科學推動了機器學習的發展，而數據科學需要對數據進行管理，修改和結構化。這是通過將結構化表編譯到關系數據庫中來完成的。SQL開發人員旨在管理該數據庫以促進開發過程。

從大塊中提取數據：

可以使用SQL從大量的非組織和非結構化數據中查找相關數據。它提供了簡單的工具，命令和數據類型，以使SQL開發人員可以無縫執行此任務。實際上，MySQL是與數據通信的基本語言之一。

SQL是開放源代碼和跨平臺的：

這些是在每種編程工具中都可以找到的好處。作為開源，SQL應用程序可從官方網站免費獲得。SQL由各種庫和API組成，幾乎每個操作系統都支持SQL。

無疑，研究人員已經開發了許多工具來支持機器學習的發展。我們需要專注于正確的工具以實現快速高效的開發。盡管python在機器世界中大放異彩，但SQL開發人員需要意識到其重要性。想了解更多關于機器學習或者SQL的信息請繼續關注中培偉業。