您是否知道到2024年全球机器学习市场估计将达到306亿美元？这种惊人的增长是人工智能全能及其趋势子集的结果是机器学习。从面部识别到自动驾驶汽车，机器学习已成功地极大地改变了我们的生活方式。人们很难预测几年前机器学习技术的突破。随着这项技术的日益普及，计算机远见者一直在致力于使用编程工具来增强机器学习开发服务。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。

这极大地增加了python的使用。根据统计，有146344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。

许多技术人员认为机器学习工具可以在Python和R上结束。但是，他们对使用SQL Server进行机器学习开发的未来趋势知之甚少。是的，机器学习服务是SQL Server的一项功能，与Python开发人员一样，它具有精妙的计划来启发SQL开发人员的未来。

实际上，如果没有像SQL这样的数据库语言，则学习python和R进行机器学习是完全浪费的!像机器学习一样，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!继续阅读以找到SQL开发人员可以为机器学习开发服务做出贡献的方式：

管理关系数据库：

数据科学推动了机器学习的发展，而数据科学需要对数据进行管理，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开发人员旨在管理该数据库以促进开发过程。

从大块中提取数据：

可以使用SQL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。

SQL是开放源代码和跨平台的：

这些是在每种编程工具中都可以找到的好处。作为开源，SQL应用程序可从官方网站免费获得。SQL由各种库和API组成，几乎每个操作系统都支持SQL。

无疑，研究人员已经开发了许多工具来支持机器学习的发展。我们需要专注于正确的工具以实现快速高效的开发。尽管python在机器世界中大放异彩，但SQL开发人员需要意识到其重要性。想了解更多关于机器学习或者SQL的信息请继续关注。