机器学习和数据科学家的 SQL

在本文中，将讨论 SQL 及其在数据分析和机器学习中的应用。我们还将讨论 SQL 的各种应用及其在数据库管理中的未来前景。

概述：
SQL(Structured Query Language) 用于管理关系数据库，用于执行取行、建库、修改数据库、删除数据库，以及读写数据。它在管理结构化数据（即用于表示实体和变量之间关系的数据）方面非常有用。 SQL 以关系代数和元组关系演算为基础。 MS Access，MySQL 是一种标准的数据库语言。

用于数据分析的 SQL：
SQL 和 SQLite 在数据分析技术中具有重要意义。 SQL 可以用于不同的目的，比如数据分析师可以用它来分析数据，数据洞察可以帮助决策。 SQL 可以帮助最终用户了解更复杂的数据存储系统，因为它能够与 SQL 中使用的内置语言直接交互。因此，它可以帮助数据科学家和分析师在他们的工作中访问 SQL 以了解如此大量的数据。

SQL在机器学习中的使用：
SQL 服务器已经发布了一些强大的功能，可以帮助运行带有关系数据的Python和 R 语言脚本。 SQL 服务器随着时间的推移不断发布新功能，例如数据分区，这有助于将所有工作集中在一个地方，并获得制作更小的文件和对象来管理它们的优势。数据分区有助于提高我们在规范化表的帮助下工作的效率，同时分析数据流并通过 SQL 语句检索数据。

SQL 用于数据分区的技术以在更少的空间中存储更多的数据

SQL 应用程序和操作：
SQL 的应用程序包括设置和运行分析查询、事务处理、为分析应用程序检索数据库内的信息子集、编写数据集成脚本以及添加、更新和删除数据库中的数据行和列。这些 SQL 操作适用于多种操作。

运营商——
SQL运算符在语句的 WHERE 子句中使用。这部分语句用于在适当的条件下过滤数据。 SQL运算符有六种类型，如下所示。

算术——
它包括基本的加、减、乘和除运算符。
按位 –
它包括按位 AND、OR 和 Exclusive OR运算符。
比较 -
它包括比较相等性（等于、大于、小于）的运算符。
化合物 -
它包括带有 +=、-=、*= 等符号的运算符。
逻辑——
它包括为每个条件创建逻辑的 AND、ANY、BETWEEN、NOT 和 OR 等运算符。
细绳 -
它用于使用 == 符号与字符串进行比较。

具有不同功能的 SQL 命令：
SQL 命令用作从数据库访问数据的指令。它用于执行各种功能，例如创建表并在其中执行各种功能，例如删除，修改其大小，为用户设置权限。它还可以用于访问数据、特定任务和功能的查询。

SQL 命令及其描述

SQL 与其他语言脚本：
SQL 结合其他语言（如 R、 Python、和 Power-Shell 脚本。 Python 的大量库（如 SciPy 和 Pandas）有助于表达一种更方便的方法来执行回归分析算法，而不是仅在 SQL 中执行相同的函数。因此，其他脚本语言使得在 SQL 中实现数据分析和回归算法变得更加容易。

结论：
SQL 是一项非常庞大的技术，它有着光明的未来，因为它不断开发新功能以在各个领域扩展自己。 SQL 的未来方面不仅限于计算机科学，还包括金融、医疗保健、公共服务，简而言之，无处不在。归根结底，每个组织都需要一个数据库来管理其客户的数据。因此，为什么我们应该选择 SQL 来进行快速高效的数据分析，原因永无止境。