SQL (Structured Query Language) es un lenguaje de consulta estructurado.
Gestionar bases de datos relacionales.
SQL se usa para la recopilación.
Limpieza y preparación de datos.
Entrenar modelos de Machine Learning.
¿Por qué SQL es importante en IA?
Manejo eficiente de grandes volúmenes de datos
Extracción de datos para entrenar modelos
Optimización de consultas para mejorar el rendimiento
Integración con herramientas de IA.
Python Pandas, TensorFlow
Ejemplo de Uso de SQL en IA
Recuperar Datos para Machine Learning
Tabla llamada ventas con las siguientes columnas.
SELECT cliente, producto, precio, fecha_venta
FROM ventas
WHERE precio > 1000;
Queremos extraer los datos.
Entrenar un modelo de predicción de ventas:
SELECT cliente, producto, precio, fecha_venta
FROM ventas
WHERE precio > 1000;
Salida
Se extraen solo los productos.
Con precio mayor a 1000 €.
Integración SQL con Python para IA
Podemos usar SQL en Python con la librería sqlite3
Obtener datos directamente en un DataFrame de Pandas.
import sqlite3
import pandas as pd
# Conectar a la base de datos
conn = sqlite3.connect(«ventas.db»)
# Ejecutar la consulta SQL
query = «SELECT cliente, producto, precio FROM ventas WHERE precio > 1000»
df = pd.read_sql_query(query, conn)
print(df.head()) # Mostrar los primeros registros
Aplicaciones de SQL en IA
Análisis de datos
Extraer información relevante para entrenar modelos.
Limpieza y preprocesamiento
Filtrar datos ruidosos o incompletos.
Sistemas de recomendación
Usar consultas SQL para encontrar productos similares.
Predicción de tendencias
Combinar SQL con Machine Learning para detectar patrones.
SQL es para manejar datos en proyectos de IA.
Permite extraer, transformar y cargar datos.
En modelos de Machine Learning.
Se integra fácilmente con Python.
Herramientas de análisis de datos.
