Installer la prise en charge de la science des données dans Visual StudioInstall data science support in Visual Studio

La charge de travail Applications de science et analyse des données, que vous sélectionnez et installez via le programme d’installation de Visual Studio, regroupe trois langages et les distributions de leur runtime respectif :The Data Science and Analytical Applications workload, which you select and install through the Visual Studio installer, brings together three languages and their respective runtime distributions:

Charge de travail Applications de science et analyse des données dans le programme d’installation de Visual Studio

R et Python sont deux des principaux langages de script utilisés pour la science des données.R and Python are two of the primary scripting languages used for data science. Ces deux langages sont faciles à apprendre et sont pris en charge par un écosystème étendu de packages.Both languages are easy to learn and are supported by a rich ecosystem of packages. Ces packages permettent de répondre aux besoins de nombreux scénarios, comme l’acquisition de données, le nettoyage, l’apprentissage de modèle, le déploiement et le traçage.Those packages address a wide range of scenarios such as data acquisition, cleaning, model training, deployment, and plotting. F# est également un puissant langage .NET fonctionnel qui convient pour effectuer une grande variété de tâches de traitement des données.F# is also a powerful functional-first .NET language that’s suited for a wide variety of data processing tasks.

Captures d’écran de Visual Studio avec R, Python et F# Screenshots of Visual Studio with R, Python, and F#

Options de la charge de travailWorkload options

Par défaut, la charge de travail installe les options suivantes, que vous pouvez modifier dans la section Résumé de la charge de travail dans le programme d’installation de 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:

  • Prise en charge du langage F#F# language support
  • Python :Python:
    • Prise en charge du langage PythonPython language support
    • Anaconda3 64 bits (une distribution de Python qui inclut des bibliothèques étendues de science des données et un interpréteur Python)Anaconda3 64-bit (A Python distro that includes extensive data science libraries and a Python interpreter)
    • Prise en charge de Python webPython web support
    • Prise en charge des modèles CookiecutterCookiecutter template support
  • R :R:
    • Prise en charge du langage RR language support
    • Prise en charge du runtime pour les outils de développement RRuntime support for R development tools
    • Microsoft R Client (interpréteur R de Microsoft entièrement compatible, supporté par une communauté, avec des bibliothèques ScaleR permettant un calcul plus rapide sur des nœuds individuels ou des clusters.Microsoft R Client (Microsoft’s fully compatible, community-supported R interpreter with ScaleR libraries for faster computation on single nodes or clusters. Vous pouvez également utiliser n’importe quelle implémentation de R du réseau CRAN.)You can also use any R from CRAN.)

Même si F# est fourni avec plusieurs autres charges de travail et que Python a sa propre charge de travail, Applications de science et analyse des données est actuellement la seule charge de travail à inclure R. Cela dit, vous pouvez aussi installer R indépendamment de la charge de travail.Although F# is included with a number of other workloads and Python has a workload of its own, Data Science and Analytical Applications is the only workload at present that includes R. However, you can also install R independent of the workload. Sous l’onglet Composants individuels du programme d’installation, sélectionnez les options R suivantes :On the Individual Components tab in the installer, select the following R options:

  • Activités de développement > Prise en charge du langage RDevelopment activities > R language support
  • Activités de développement > Microsoft R ClientDevelopment activities > Microsoft R Client
  • Compilateurs, outils de build et runtime > Prise en charge du runtime pour les outils de développement RCompilers, build tools, and runtimes > Runtime support for R development tools

Intégration de SQL ServerSQL Server integration

SQL Server prend en charge l’utilisation de R et de Python pour effectuer de l’analytique avancée directement dans SQL Server.SQL Server supports using both R and Python to do advanced analytics directly inside SQL Server. La prise en charge de R est incluse avec SQL Server 2016 et ultérieur ; la prise en charge de Python est disponible dans SQL Server 2017 CTP 2.0 et ultérieur.R support is included with SQL Server 2016 and later; Python support is available in SQL Server 2017 CTP 2.0 and later.

Vous profitez des avantages suivants en exécutant votre code là où sont déjà vos données :You enjoy the following advantages by running your code where your data already lives:

  • Élimination des déplacements des données : au lieu de déplacer les données depuis la base de données vers votre application ou votre modèle, vous pouvez générer des applications R et Python dans la base de données.Elimination of data movement: Instead of moving data from the database to your application or model, you can build R and Python applications in the database. Cette fonctionnalité élimine les barrières en matière de sécurité, de conformité, de gouvernance, d’intégrité et de nombreux problèmes similaires liés au déplacement de quantités importantes de données.This capability eliminates barriers of security, compliance, governance, integrity, and a host of similar issues related to moving vast amounts of data around. Vous pouvez aussi consommer des jeux de données qui ne tiendraient pas dans la mémoire d’un ordinateur client.You can also consume datasets that couldn't fit into the memory of a client machine.

  • Déploiement facile : une fois que votre modèle R ou Python est prêt, son déploiement en production consiste juste à l’incorporer dans un script T-SQL.Easy deployment: Once you have an R or Python model ready, deploying it to production is a simple matter of embedding it in a T-SQL script. Toute application cliente SQL écrite dans n’importe quel langage peut alors tirer parti des modèles et de l’analyse décisionnelle via un appel de procédure stockée.Any SQL client application written in any language can then take advantage of the models and intelligence through a stored procedure call. Aucune intégration spécifique de R ou de Python n’est nécessaire.No specific R or Python integrations are necessary.

  • Performances et scalabilité de niveau entreprise : vous pouvez utiliser des fonctionnalités avancées de SQL Server, comme les tables en mémoire et les index columnstore, avec des API évolutives à hautes performances dans les packages RevoScaleR et RevoScalePy.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 RevoScaleR and RevoScalePy packages. L’élimination du déplacement des données signifie également que vous évitez les contraintes de mémoire des clients quand la taille de vos données augmente ou quand vous voulez accroître les performances de l’application.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.

  • Extensibilité enrichie : vous pouvez installer et exécuter les derniers packages R ou Python open source dans SQL Server pour créer des applications d’apprentissage long et d’intelligence artificielle sur de très grandes quantités de données dans SQL Server.Rich extensibility: You can install and run any of the latest open source R or Python packages in SQL Server to build deep learning and AI applications on huge amounts of data in SQL Server. L’installation d’un package dans SQL Server est aussi simple que l’installation d’un package sur votre ordinateur local.Installing a package in SQL Server is as simple as installing a package on your local machine.

  • Disponibilité élevée sans coût supplémentaire : les intégrations de R et de Python sont disponibles dans toutes les éditions de SQL Server 2017 et ultérieur, y compris l’édition Express.Wide availability at no additional cost: R and Python integrations are available in all editions of SQL Server 2017 and later, including the Express edition. (La prise en charge de R est disponible dans SQL Server 2016 et ultérieur.)(R support is available in SQL Server 2016 and later.)

Pour tirer pleinement parti de l’intégration de SQL Server, utilisez le programme d’installation de Visual Studio pour installer la charge de travail Stockage et traitement des données avec l’option 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. Cette option active SQL IntelliSense, la mise en surbrillance de la syntaxe et le déploiement.The latter option enables SQL IntelliSense, syntax highlighting, and deployment.

Charge de travail Stockage et traitement des données      Options de la charge de travail Stockage et traitement des données

Pour plus d'informations :For more information:

Services et SDK supplémentairesAdditional services and SDKs

En plus de ce qui se trouve directement dans la charge de travail Applications de science et analyse des données, le service Azure Notebooks et le SDK Azure pour Python sont également très utiles pour la science des données.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.

Le kit SDK Azure pour Python facilite l’utilisation et la gestion des services Microsoft Azure à partir d’applications fonctionnant sur Windows, Mac et Linux.The Azure SDK for Python makes it easy to consume and manage Microsoft Azure services from applications running on Windows, Mac, and Linux. Pour plus d’informations, consultez SDK Azure pour PythonFor more information, see Azure SDK for Python

Azure Notebooks (actuellement en préversion) fournit un accès en ligne gratuit aux notebooks Jupyter qui s’exécutent dans le cloud sur Microsoft Azure.Azure Notebooks (currently in preview) provides free online access to Jupyter notebooks running in the cloud on Microsoft Azure. Le service inclut des exemples de notebooks en Python, R et F# pour vous aider à démarrer.The service includes sample notebooks in Python, R, and F# to get you started. Visitez notebooks.azure.com.Visitnotebooks.azure.com.

Captures d’écran d’Azure Notebooks avec l’exemple d’introduction à R Screenshots of Azure Notebooks with the Introduction to R sample