你知道么？到2024年全球机器学习的市场预估将会达到306亿美元，这种惊人的增长趋势都是AI人工智能推动的结果。
到目前为止，python一直是创建机器学习应用程序的最流行的编程语言。根据Builtwith Stats统计，有146,344个实时网站使用python。除了机器学习的普及之外，python的易学易写代码也促进了其如今的蓬勃发展。
许多技术人员都认为机器学习可以在Python和R上完成，但事实上如果没有像SQL这样的数据库语言，仅仅学习python和R进行机器学习是完全不够的！SQL都是关于数据的，每个开发人员都必须使用它们来检索和读取数据。
没有结构化查询语言（SQL），数据科学是不完整的。这当然不是夸大其词！下面说说SQL开发人员为机器学习提供的服务：
一、管理关系数据库
数据科学推动了机器学习的发展，需要数据的管理，修改和结构化。这是通过将结构化表编译到关系数据库中来完成的。SQL开发人员可以管理该数据库协助整个开发过程。
二、高效提取和检索数据
SQL可以从大量的非组织和非结构化数据中查找相关数据。它提供了简单的工具，命令和数据类型，以使SQL开发人员可以无缝执行此任务。实际上，MySQL是与数据通信的基本语言之一。
三、SQL是开源和跨平台的
开源没啥好说的，SQL也有各种库和API，而且几乎每个操作系统都支持SQL。
结论
虽然开发了许多工具来支持机器学习的发展，python在机器世界中大放异彩，但SQL开发人员需要意识到数据管理对于机器学习的重要性。如果机器学习完全是关于数据的，那么您就不能将数据库语言抛在脑后！
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