你知道麼？到2024年全球機器學習的市場預估將會達到306億美元，這種驚人的增長趨勢都是AI人工智能推動的結果。
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。根據Builtwith Stats統計，有146,344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。許多技術人員都認為機器學習可以在Python和R上完成，但事實上如果沒有像SQL這樣的數據庫語言，僅僅學習python和R進行機器學習是完全不夠的！SQL都是關於數據的，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。這當然不是誇大其詞！下面說說SQL開發人員為機器學習提供的服務：
一、管理關係數據庫
數據科學推動了機器學習的發展，需要數據的管理，修改和結構化。這是通過將結構化表編譯到關係數據庫中來完成的。SQL開發人員可以管理該數據庫協助整個開發過程。
二、高效提取和檢索數據
SQL可以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。
三、SQL是開源和跨平臺的
開源沒啥好說的，SQL也有各種庫和API，而且幾乎每個操作系統都支持SQL。
結論
雖然開發了許多工具來支持機器學習的發展，python在機器世界中大放異彩，但SQL開發人員需要意識到數據管理對於機器學習的重要性。如果機器學習完全是關於數據的，那麼您就不能將數據庫語言拋在腦後！
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