Google通过SQL简化了机器学习

对于使用Google的数据科学家来说，这不仅是个好消息。对于有兴趣提高其数据分析能力的商业运营商来说，这也很有好处，因为它为能够通过云实现这种复杂程度的少数供应商增加了一个更有效的竞争对手。另外两个最知名的名称是Amazon的Relational Database Service和Microsoft的Azure SQL，您可以在我们最近的云数据库服务摘要中找到更多名称。

所有数据产品供应商和购买者的祸根始终是技能差距。对于那些对ML和预测分析感兴趣的人尤其如此，因为这些学科通常需要新技术和查询语言的知识。

Google Cloud产品管理总监Sudhir Hasbe对PCMag表示：对于每位数据科学家来说，都有数百位数据处理分析师，并且大多数使用SQL 。” 如果要使一支数据分析员队伍的力量摆脱因太少和太劳累的数据科学家所造成的瓶颈而不得不采取的措施。

谷歌对这个难题的答案无庸置疑。尽管ML是一个热门趋势，并且在世界各地的各种产品中都有出现，但它仍然是数据科学家的坚定领域。许多供应商已在简化技术方面取得了进展，但丑陋的事实是，您可以对其进行大量简化，而且对于99%以上的人口来说，仍然很难使用。但是，我们需要能够使用它，因为ML可以做的更多，而且比一群超级聪明的人可以做得更快。