SQL для машинного обучения и специалистов по данным
В этой статье обсуждаются SQL и его приложения в анализе данных и машинном обучении. Мы также обсудим различные приложения SQL и его будущие перспективы в управлении базами данных.
Обзор :
SQL (язык структурированных запросов) используется для управления реляционными базами данных, а также для выполнения выборки строк, создания базы данных, изменения баз данных, удаления баз данных, а также чтения и записи данных. Это чрезвычайно полезно при управлении структурированными данными, т. е. данными, которые используются для представления отношений между сущностями и переменными. SQL основан на реляционной алгебре и реляционном исчислении кортежей. MS Access, MySQL — стандартный язык баз данных.
SQL для анализа данных:
SQL и SQLite имеют большое значение в методах анализа данных. SQL можно использовать для разных целей, например, аналитики данных могут использовать его для анализа данных, а анализ данных может помочь в принятии решений. SQL может помочь конечным пользователям понять более сложные системы хранения данных благодаря своей способности напрямую взаимодействовать со встроенными языками, используемыми в SQL. Благодаря этому специалистам по данным и аналитикам очень помогает в их работе получить доступ к SQL для понимания такого огромного разнообразия данных.
Использование SQL в машинном обучении :
SQL-серверы выпустили отличные функции, которые помогают запускать сценарии Python и R с реляционными данными. SQL-серверы со временем продолжали выпускать новые функции, такие как разделение данных, которое помогает хранить всю работу в одном месте и получать преимущества создания файлов и объектов меньшего размера для управления ими. Разделение данных помогает повысить эффективность работы с нормализованными таблицами при анализе потока данных и извлечении данных с помощью операторов SQL.
SQL-приложения и операции:
Приложения SQL включают настройку и выполнение аналитических запросов, обработку транзакций, извлечение подмножеств информации в базе данных для аналитических приложений, написание сценариев интеграции данных, а также добавление, обновление и удаление строк и столбцов данных в базе данных. Эти операции SQL применимы к широкому спектру операций.
Операторы –
Операторы SQL используются в предложении WHERE оператора. Эта часть оператора используется для фильтрации данных в соответствующих условиях. Существует шесть типов операторов SQL.
- Арифметика –
Он включает в себя основные операторы сложения, вычитания, умножения и деления. - Побитовый –
Он включает в себя побитовые операторы И, ИЛИ и исключающее ИЛИ. - Сравнение -
Он включает в себя операторы, сравнивающие равенство (равно, больше, меньше). - Сложный -
Он включает в себя операторы со знаками, такими как +=, -=, *= и т.д. - Логический –
Он включает такие операторы, как И, ЛЮБОЙ, МЕЖДУ, НЕ или ИЛИ, которые создают логику для каждого условия. - Нить -
Он используется для сравнения строк с использованием знаков ==.
Команды SQL с различными функциями:
Команды SQL используются в качестве инструкций для доступа к данным из базы данных. Он используется для выполнения различных функций, таких как создание таблицы и выполнение различных функций внутри нее, таких как удаление, изменение ее размера, установка разрешений для пользователей. Его также можно использовать для доступа к запросам данных, конкретным задачам и функциям.
SQL со скриптами на других языках:
SQL предлагает различные функции в сочетании с другими языками, такими как R, Python, и PowerShell скрипты. Огромное количество библиотек Python, таких как SciPy и Pandas, помогают выразить гораздо более удобный способ выполнения алгоритмов регрессионного анализа, чем выполнение той же функции только на SQL. Следовательно, другие языки сценариев еще больше упрощают реализацию алгоритмов анализа данных и регрессии в SQL.
Вывод :
SQL — довольно масштабная технология, и у нее довольно светлое будущее, поскольку она постоянно разрабатывает новые функции для расширения своих возможностей во всех областях. Будущие аспекты SQL не ограничиваются компьютерными науками, но также включают финансы, здравоохранение, общественные услуги и, короче говоря, везде. В конце концов, каждой организации требуется база данных для управления данными своих клиентов. Итак, есть бесконечные причины, по которым мы должны выбрать SQL для быстрого и эффективного анализа данных.