机器学习世界中的SQL开发人员的未来是什么？

Q&AQ&A问答

机器学习世界中的SQL开发人员的未来是什么？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-07-29

构建不同的数据模型以支持报表，数据集市和运营数据存储（ODS）
所有这些数据模型都支持运营，财务合并以及其他各种业务需求，在IT的整个职业生涯中，我变得非常非常擅长编写复杂而高效的SQL，今天，我仍然喜欢尝试不同的系统和数据库，这些系统和数据库都以某种形式要求SQL支持，例如我近获得了Data Vault 2.0认证，在其中我使用完全支持ANSI SQL Cloud数据仓库系统的Snowflake建立了满足我们企业需求的Data Vaul t ，幸运的是，我没有失去自己的技能。

去SQL还是不去SQL
数据库范例已更改。现在每天都在弹出NoSQL，文档数据库，列数据库，图形数据库，Hadoop，Spark和许多其他大规模并行处理（MPP）平台，它们都为许多不同的用例提供了巨大的好处，而这些用例就不能与传统的RDBMS很好地配合使用。

大数据平台提供了一种比1999年想象的速度更快处理多种数据的方法，当时大多数IT专业人员必须了解SQL才能满足业务需求，如今您需要了解更多平台和环境，才能利用大数据供应商所承诺的所有功能和优势，我们这些依赖SQL兼容系统的人能否生存，还是我们需要学习Scala，Python，R，Java或下一个很酷的语言和平台所需要的知识？将来是Python吗？当您开始在数据上应用的机器学习方法时，或者您想利用大量的流数据和移动中的查询数据时，SQL支持的系统就不足。

时代已经改变，我们的技能也必须改变
我个人已经开始学习Python，因为它比Java更易于使用，并且Python支持许多机器学习方法。在五到十年内，每个信息工作者或IT支持人员都必须知道如何使用机器学习，或者至少要如何支持机器学习，您将必须以某种形式支持MPP系统以进行数据处理。机器学习将是支持以数据为依据的决策制定并获得赢得市场所需的竞争见解的关键。

我仍然非常需要SQL因为我看到诸如数据保险库之类的方法在NoSQL和HDFS /存储空间中发展并广泛流行

总是会有结构化的系统，例如需要结构化数据仓库的ERP和CRM系统，您可以指望它不会消失，但是当您的CxO来预测未来及其对业务的影响，或者了解随着时间的推移变得越来越聪明的高度自动化的优化解决方案时，您可能想要停止在通常的旧地方工作，您可能必须开始查看自然形式（非结构化或半结构化）的所有可用数据，并找到提高预测性，规范性甚至认知性的方法，因此尽管SQL和RDBMS与大型机一样存在很多年。

客服热线：400-050-6600

商业联合会数据分析专业委员会

Prev article

怎样为企业大数据模型进行合理的设计？

返回列表

Next article

批处理与流处理：应选择哪个以及何时选择？