SQL ahora puede reemplazar a Python para la mayoría de las tareas de aprendizaje automático supervisadas. ¿Deberías hacer el cambio?
Cuando se trata de aprendizaje automático, soy un ávido fanático de atacar los datos donde se encuentran. Más del 90% de las veces, eso será un base de datos relacionalsuponiendo que estemos hablando de aprendizaje automático supervisado.
Python es asombroso, pero extraer docenas de GB de datos cada vez que quieres entrenar un modelo es una tarea enorme. embotellamiento, especialmente si necesita volver a capacitarlos con frecuencia. Eliminar el movimiento de datos tiene mucho sentido. SQL es tu amigo.
Para este artículo, usaré una base de datos Oracle 21c siempre gratuita aprovisionada en nube de oráculo. No estoy seguro de poder traducir la lógica a otros proveedores de bases de datos. Oracle funciona a las mil maravillas y la base de datos que usted proporcione no le costará ni un centavo, nunca.
Dejaré la comparación entre Python y Oracle para el aprendizaje automático en una comparación de conjuntos de datos enormes para otro momento. Hoy se trata de volver a lo básico.
Usaré el siguiente conjunto de datos hoy:
Así que descárgalo para seguirlo y asegúrate de tener una conexión establecida con tu instancia de base de datos. Herramientas como Desarrollador SQL o Código de estudio visual puedo hacer eso por ti.
Cómo crear una tabla de base de datos
El siguiente fragmento de código creará el iris mesa. El id La columna es obligatoria, ya que Oracle la necesitará detrás de escena:
create sequence seq_iris;create table iris(
id number default seq_iris.nextval,
sepal_length number(2, 1),
sepal_width number(2, 1),
petal_length number(2, 1),
petal_width number(2, 1),
species varchar2(15)
);
Una vez creada la tabla, es hora de cargar los datos.