Instalace podpory pro datové vědy v aplikaci Visual StudioInstall data science support in Visual Studio

Úloha aplikace pro datovou vědu a analýzu, kterou vyberete a nainstalujete prostřednictvím instalačního programu sady Visual Studio, spojuje několik jazyků a jejich příslušné distribuce modulu runtime:The Data Science and Analytical Applications workload, which you select and install through the Visual Studio installer, brings together several languages and their respective runtime distributions:

Úlohy pro datové vědy a analytické aplikace v instalačním programu sady Visual Studio

Python a R jsou dva z primárních skriptovacích jazyků používaných pro datové vědy.Python and R are two of the primary scripting languages used for data science. Oba jazyky se snadno učí a podporují bohatý ekosystém balíčků.Both languages are easy to learn and are supported by a rich ecosystem of packages. Tyto balíčky řeší široké spektrum scénářů, jako jsou získávání dat, čištění, školení modelů, nasazování a vykreslování.Those packages address a wide range of scenarios such as data acquisition, cleaning, model training, deployment, and plotting. F#je také výkonný funkční jazyk .NET, který je vhodný pro širokou škálu úloh zpracování dat.F# is also a powerful functional-first .NET language that’s suited for a wide variety of data processing tasks.

Python je primární skriptovací jazyk používaný pro datové vědy.Python is a primary scripting language used for data science. Python se snadno učí a podporuje bohatý ekosystém balíčků.Python is easy to learn and is supported by a rich ecosystem of packages. Tyto balíčky řeší široké spektrum scénářů, jako jsou získávání dat, čištění, školení modelů, nasazování a vykreslování.Those packages address a wide range of scenarios such as data acquisition, cleaning, model training, deployment, and plotting. F#je také výkonný funkční jazyk .NET, který je vhodný pro širokou škálu úloh zpracování dat.F# is also a powerful functional-first .NET language that's suited for a wide variety of data processing tasks. (Pro jazyk R doporučujeme Azure Notebooks.)(For the R language we recommend Azure Notebooks.)

Snímky obrazovky sady Visual Studio s R, Pythonem aF#Screenshots of Visual Studio with R, Python, and F#

Možnosti úlohyWorkload options

Ve výchozím nastavení zatížení nainstaluje následující možnosti, které můžete upravit v části Souhrn pro úlohu v instalačním programu sady Visual Studio:By default, the workload installs the following options, which you can modify in the summary section for the workload in the Visual Studio installer:

  • F#Podpora klasické pracovní plochy jazykaF# desktop language support
  • Python:Python:
    • Podpora jazyka PythonPython language support
    • Podpora webů v PythonuPython web support
  • F#podpora jazykůF# language support
  • Python:Python:
    • Podpora jazyka PythonPython language support
    • Anaconda3 64-bit, distribuce Pythonu, který obsahuje rozsáhlé knihovny pro datové vědy a interpret Pythonu.Anaconda3 64-bit, a Python distro that includes extensive data science libraries and a Python interpreter.
    • Podpora webů v PythonuPython web support
    • Podpora šablon CookiecutterCookiecutter template support
  • R:R:
    • Podpora jazyka r.R language support
    • Podpora modulu runtime pro vývojové nástroje RRuntime support for R development tools
    • Microsoft R Client (Plně kompatibilní, Community podporuje překladač R s knihovnami škálování pro rychlejší výpočty na jednom uzlu nebo clusterech.Microsoft R Client (Microsoft’s fully compatible, community-supported R interpreter with ScaleR libraries for faster computation on single nodes or clusters. Můžete také použít libovolný jazyk R z Cran.)You can also use any R from CRAN.)

Integrace SQL ServeruSQL Server integration

SQL Server podporuje použití Pythonu i R k provádění pokročilých analýz přímo v SQL Server.SQL Server supports using both Python and R to do advanced analytics directly inside SQL Server. Podpora jazyka R je součástí SQL Server 2016 a novějších verzí. Podpora Pythonu je k dispozici ve verzi SQL Server 2017 CTP 2,0 a novější.R support is included with SQL Server 2016 and later; Python support is available in SQL Server 2017 CTP 2.0 and later.

SQL Server podporuje použití Pythonu k provádění pokročilých analýz přímo v SQL Server.SQL Server supports using Python to do advanced analytics directly inside SQL Server. Podpora Pythonu je k dispozici ve verzi SQL Server 2017 CTP 2,0 a novější.Python support is available in SQL Server 2017 CTP 2.0 and later.

Pomocí kódu, ve kterém vaše data už žijí, můžete využívat následující výhody:You enjoy the following advantages by running your code where your data already lives:

  • Eliminace přesunu dat: Místo přesunu dat z databáze do aplikace nebo modelu můžete v databázi vytvářet aplikace.Elimination of data movement: Instead of moving data from the database to your application or model, you can build applications in the database. Tato funkce eliminuje překážky proti překážkám zabezpečení, dodržování předpisů, zásad správného řízení, integrity a hostiteli podobných problémů souvisejících s přesunem obrovského množství dat.This capability eliminates barriers of security, compliance, governance, integrity, and a host of similar issues related to moving vast amounts of data around. Můžete také využívat datové sady, které se nedají umístit do paměti klientského počítače.You can also consume datasets that couldn't fit into the memory of a client machine.

  • Snadné nasazení: Jakmile budete mít model připravený, nasadíte ho do produkčního prostředí, stačí ho vložit do skriptu T-SQL.Easy deployment: Once you have a model ready, deploying it to production is a simple matter of embedding it in a T-SQL script. Každá klientská aplikace SQL napsaná v jakémkoli jazyce pak může využít výhod modelů a inteligentního volání uložené procedury.Any SQL client application written in any language can then take advantage of the models and intelligence through a stored procedure call. Nejsou nutné žádné konkrétní jazykové integrace.No specific language integrations are necessary.

  • Výkon a škálování na podnikové úrovni: V balíčcích RevoScale můžete SQL Server používat pokročilé funkce, jako jsou tabulky v paměti a indexy úložiště sloupců s vysokým výkonem škálovatelných rozhraní API.Enterprise-grade performance and scale: You can use SQL Server’s advanced capabilities like in-memory table and column store indexes with the high-performance scalable APIs in the RevoScale packages. Vyloučení přesunu dat také znamená, že se vyhnete omezením paměti klienta při zvětšování dat nebo chcete zvýšit výkon aplikace.The elimination of data movement also means that you avoid client memory constraints as your data grows or you wish to increase the performance of the application.

  • Rozšířená rozšiřitelnost: V SQL Server můžete nainstalovat a spustit kterýkoli z nejnovějších balíčků open source k vytváření aplikací pro rozsáhlou výuku a AI pro velké objemy dat v SQL Server.Rich extensibility: You can install and run any of the latest open source packages in SQL Server to build deep learning and AI applications on huge amounts of data in SQL Server. Instalace balíčku v SQL Server je stejně jednoduchá jako instalace balíčku do místního počítače.Installing a package in SQL Server is as simple as installing a package on your local machine.

  • Bezplatná dostupnost bez dalších nákladů: Jazykové integrace jsou k dispozici ve všech edicích SQL Server 2017 a novějších, včetně edice Express.Wide availability at no additional cost: Language integrations are available in all editions of SQL Server 2017 and later, including the Express edition.

Pokud chcete plně využít výhod SQL Server integrace, pomocí instalačního programu sady Visual Studio nainstalujte úlohu ukládání a zpracování dat pomocí možnosti nástroje SQL Server Data Tools .To take full advantage of SQL Server integration, use the Visual Studio installer to install the Data storage and processing workload with the SQL Server Data Tools option. Druhá možnost umožňuje technologii SQL IntelliSense, zvýrazňování syntaxe a nasazení.The latter option enables SQL IntelliSense, syntax highlighting, and deployment.

Zátěžové úložiště a zpracování dat      Možnosti úlohy úložiště a zpracování dat

Další informace:For more information:

Další služby a sady SDKAdditional services and SDKs

Kromě toho, co je přímo v úloze datové vědy a analytické aplikace, je užitečná taky služba Azure Notebooks a sada Azure SDK pro Python je užitečná i pro datové vědy.In addition to what's in the Data Science and Analytics Applications workload directly, the Azure Notebooks service and the Azure SDK for Python are also helpful for data science.

Sada Azure SDK pro Python umožňuje snadno využívat a spravovat služby Microsoft Azure z aplikací běžících ve Windows, Mac a Linux.The Azure SDK for Python makes it easy to consume and manage Microsoft Azure services from applications running on Windows, Mac, and Linux. Další informace najdete v tématu sada Azure SDK pro Python.For more information, see Azure SDK for Python.

Azure Notebooks (aktuálně ve verzi Preview) poskytuje bezplatný online přístup k poznámkovým blokům Jupyter, které běží v cloudu v Microsoft Azure.Azure Notebooks (currently in preview) provides free online access to Jupyter notebooks running in the cloud on Microsoft Azure. Služba obsahuje ukázkové poznámkové bloky v Pythonu, R F# a, které vám pomohou začít.The service includes sample notebooks in Python, R, and F# to get you started. Navštivte Notebooks.Azure.com.Visit notebooks.azure.com.

Snímky obrazovky Azure Notebooks s ukázkou Úvod do jazyka RScreenshots of Azure Notebooks with the Introduction to R sample