Úloha datových věd a analytických aplikací v sadě Visual Studio

Úloha datových věd a analytických aplikací v sadě Visual Studio spojuje několik jazyků a jejich odpovídající distribuce modulu runtime:

• Python
• F# s rozhraním .NET Framework

Python je primární skriptovací jazyk používaný pro datové vědy. Python se snadno učí a má podporu z bohatého ekosystému balíčků. Tyto balíčky řeší širokou škálu scénářů, jako jsou získávání dat, čištění, trénování modelů, nasazení a vykreslování. Jazyk F# je také výkonný funkční jazyk .NET použitelný pro širokou škálu úloh zpracování dat.

Instalace úloh

Úloha datových věd a analytických aplikací je k dispozici v Instalační program pro Visual Studio v části Sady nástrojů Jiné>sady nástrojů:

Ve výchozím nastavení úloha nainstaluje následující možnosti, které můžete upravit v souhrnné části úlohy v Instalační program pro Visual Studio:

• Podpora jazyka F# pro stolní počítače
• Python:
  • Podpora jazyka Python
  • Podpora webu v Pythonu
  • Nativní vývojové nástroje Pythonu

Integrace SQL Serveru

SQL Server podporuje použití Pythonu k provádění pokročilých analýz přímo v SQL Serveru. Podpora Pythonu je dostupná v SQL Serveru 2017 CTP 2.0 a novějším.

Spuštěním kódu, ve kterém už data existují, získáte následující výhody:

• Odstranění přesunu dat: Místo přesunu dat z databáze do aplikace nebo modelu můžete vytvářet aplikace v databázi. Tato funkce eliminuje překážky zabezpečení, dodržování předpisů, zásad správného řízení, integrity a řadu podobných problémů souvisejících s přesunem velkých objemů dat. Můžete také využívat datové sady, které se nevejdou do paměti klientského počítače.

• Snadné nasazení: Jakmile budete mít model připravený, nasazení do produkčního prostředí je jednoduchou otázkou vložení modelu do skriptu T-SQL. Každá klientská aplikace SQL napsaná v libovolném jazyce pak může využívat modely a inteligentní funkce prostřednictvím volání uložené procedury. Nejsou potřeba žádné konkrétní integrace jazyka.

• Výkon a škálování na podnikové úrovni: Pomocí pokročilých funkcí SQL Serveru, jako jsou tabulky v paměti a indexy úložiště sloupců, můžete využít vysoce výkonná škálovatelná rozhraní API v balíčcích RevoScale. Odstranění přesunu dat také znamená, že se vyhnete omezením paměti klienta při růstu dat nebo chcete zvýšit výkon aplikace.

• Bohatá rozšiřitelnost: Můžete nainstalovat a spustit libovolný z nejnovějších opensourcových balíčků v SQL Serveru a vytvářet aplikace hlubokého učení a AI na obrovském množství dat v SQL Serveru. Instalace balíčku na SQL Server je stejně jednoduchá jako instalace balíčku na místní počítač.

• Široká dostupnost bez dalších nákladů: Integrace jazyka jsou k dispozici ve všech edicích SQL Serveru 2017 a novějších, včetně edice Express.

Instalace integrace SQL Serveru

Pokud chcete plně využít výhod integrace SQL Serveru, použijte Instalační program pro Visual Studio k instalaci úlohy Úložiště>a zpracování úloh sady nástrojů Jiné sady nástrojů.> Výběrem možnosti SQL Server Data Tools povolte funkci SQL IntelliSense, zvýraznění syntaxe a nasazení:

Další informace najdete v tématu Python v SQL Serveru 2017: Rozšířené strojové učení v databázi (blog).

Další služby a sady SDK

Poznámkové bloky v editoru Visual Studio Code a Azure SDK pro Python jsou užitečné i pro datové vědy, kromě toho, co se přímo nachází v úlohách datových věd a analytických aplikací.

Sada Azure SDK pro Python usnadňuje využívání a správu služeb Microsoft Azure z aplikací spuštěných v systémech Windows, Mac a Linux. Další informace najdete v tématu Azure pro vývojáře v Pythonu.

Rozšíření Jupyter můžete kombinovat s poznámkovými bloky v editoru Visual Studio Code, abyste mohli podporovat vývoj v Jupyteru a vylepšit svůj projekt dalšími jazykovými rozšířeními. Služba obsahuje ukázkové poznámkové bloky v Pythonu, R a F#, abyste mohli začít. Další informace najdete v tématu Prostředí poznámkových bloků z Microsoftu a GitHubu.