对于那些关注薪资待遇的同学来说，机器学习相关岗位的薪酬通常较高。

随着各种通用机器学习框架的推出，机器学习的入门门槛正在逐渐降低，构建一个简单的机器学习模型也变得更容易。然而，对于一些从事数据处理工作的人员来说，掌握相关技能仍然存在一定的挑战。对他们而言，掌握SQL语言是一个重要的技能。

因此，今天我要推荐一款工具：SQLFlow，它可以通过SQL语法来训练机器学习模型。其主要目标是连接SQL引擎与TensorFlow、XGBoost等机器学习框架，从而帮助用户提升职业发展和收入水平。

SQLFlow的设计初衷很简单，就是让广为人知的SQL语法也能应用于机器学习领域。在许多公司中，构建基于机器学习的应用需要多方面的专业人才，如数据工程师、数据分析师和业务分析师等，还需要掌握Python、Julia或R等高级编程语言。这些额外的需求增加了机器学习模型训练的复杂度。因此，如果能够利用大家熟悉且广泛使用的SQL来训练机器学习系统，那么机器学习的应用将更加普及。

目前，工业界已经有一些尝试来简化机器学习的入门过程，例如：

• 微软的SQL Server允许通过R或Python作为扩展脚本进行机器学习应用的训练。
• Teradata的SQL机器学习系统通过扩展SQL SELECT语法来支持机器学习。
• 谷歌的大数据分析平台BigQuery则可以通过CREATE MODEL SQL命令来创建机器学习模型。

不过，总体而言，这些方案还不够简便和通用。下面我们将通过SQLFlow展示如何训练一个机器学习模型：

``` sqlflow> SELECT * FROM iris.train TO TRAIN DNNClassifier WITH model.nclasses = 3, model.hiddenunits = [10, 20] COLUMN sepallength, sepalwidth, petallength, petalwidth LABEL class INTO sqlflowmodels.mydnn_model;

...Training set accuracy: 0.96721 Done training

sqlflow> SELECT * FROM iris.test TO PREDICT iris.predict.class USING sqlflowmodels.mydnn_model;

...Done predicting. Predict table: iris.predict ```

是不是非常简洁呢？更多使用方法可以在项目的官方页面找到。

项目地址：https://github.com/sql-machine-learning/sqlflow

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