En este artículo, se analiza SQL y sus aplicaciones en análisis de datos y aprendizaje automático. También discutiremos las diversas aplicaciones de SQL y sus perspectivas futuras en la gestión de bases de datos.
Descripción general:
SQL (Lenguaje de consulta estructurado) se usa para administrar bases de datos relacionales y se usa para realizar la obtención de filas, la creación de bases de datos, la modificación de bases de datos, la eliminación de bases de datos y también la lectura y escritura de datos. Es extremadamente útil en la gestión de datos estructurados, es decir, datos que se utilizan para representar relaciones entre entidades y variables. SQL se basa en álgebra relacional y cálculo relacional de tuplas. MS Access, MySQL es un lenguaje de base de datos estándar.
SQL para análisis de datos:
SQL y SQLite tienen una importancia significativa en las técnicas de análisis de datos. SQL se puede usar para diferentes propósitos, como que los analistas de datos pueden usarlo para analizar datos y la información de los datos puede ayudar en la toma de decisiones. SQL puede ayudar a los usuarios finales a comprender sistemas de almacenamiento de datos más complejos debido a su capacidad para interactuar directamente con los lenguajes integrados que se utilizan en SQL. Debido a esto, ayuda mucho a los científicos y analistas de datos en su trabajo para obtener acceso a SQL para comprender una variedad tan amplia de datos.
Uso de SQL en el aprendizaje automático :
los servidores SQL han lanzado excelentes características que ayudan a ejecutar scripts de lenguaje Python y R con datos relacionales. Los servidores SQL han seguido lanzando nuevas funciones con el tiempo, como la partición de datos, lo que ayuda a mantener todo el trabajo en un solo lugar y obtener la ventaja de crear archivos y objetos más pequeños para administrarlos. El particionamiento de datos ayuda a aumentar nuestra eficiencia para trabajar con la ayuda de tablas normalizadas mientras analizamos el flujo de datos y recuperamos datos mediante sentencias SQL.
Técnica utilizada por SQL para el particionamiento de datos para almacenar más datos en menos espacio
Aplicaciones y operaciones de SQL:
las aplicaciones de SQL incluyen la configuración y ejecución de consultas analíticas, el procesamiento de transacciones, la recuperación de subconjuntos de información dentro de una base de datos para aplicaciones de análisis, la escritura de scripts de integración de datos y la adición, actualización y eliminación de filas y columnas de datos en una base de datos. Estas operaciones SQL son aplicables a una amplia variedad de operaciones.
Operadores:
los operadores de SQL se utilizan dentro de la cláusula WHERE de la instrucción. Esta parte de la declaración se utiliza para filtrar los datos en condiciones apropiadas. Hay seis tipos de operadores SQL que son los siguientes.
- Aritmética:
incluye operadores básicos de suma, resta, multiplicación y división.
- Bitwise:
incluye los operadores Bit-wise AND, OR y OR exclusivo.
- Comparación:
incluye operadores que comparan la igualdad (igual a, mayor que, menor que).
- Compuesto:
incluye operadores con signos como +=, -=, *=, etc.
- Lógico:
incluye operadores como AND, ANY, BETWEEN, NOT, OR que crean lógica para cada condición.
- String:
se usa para comparar strings usando los signos ==.
Comandos SQL con diferentes funciones:
Los comandos SQL se utilizan como instrucciones para acceder a los datos de la base de datos. Se utiliza para realizar varias funciones, como crear una tabla y realizar varias funciones dentro de ella, como soltar, modificar su tamaño, establecer permisos para los usuarios. También se puede utilizar para acceder a consultas de datos, tareas específicas y funciones.
Comandos SQL con su descripción
SQL con scripts de otros idiomas:
SQL ofrece varias características con la combinación de otros lenguajes como R, Python y Power-Shellscripts. La gran cantidad de bibliotecas de Python como SciPy y Pandas ayudan a expresar una forma mucho más conveniente de realizar algoritmos de análisis de regresión en lugar de hacer la misma función solo en SQL. Por lo tanto, otros lenguajes de secuencias de comandos facilitan aún más la implementación de análisis de datos y algoritmos de regresión en SQL.
Conclusión:
SQL es una tecnología bastante masiva y tiene un futuro bastante prometedor, ya que desarrolla continuamente nuevas funciones para expandirse en todos los campos. Los aspectos futuros de SQL no se limitan a la informática, sino que también incluyen finanzas, atención médica, servicios públicos y, en resumen, en todas partes. Al final del día, cada organización requiere una base de datos para administrar los datos de sus clientes. Por lo tanto, existen infinitas razones por las que deberíamos elegir SQL para un análisis de datos rápido y eficiente.