SQL 기계 학습용 Python 자습서
적용 대상: SQL Server 2017(14.x) 이상 Azure SQL Managed Instance
이 문서에서는 SQL Server의 Machine Learning Services 및 빅 데이터 클러스터에 대한 Python 자습서와 빠른 시작에 대해 설명합니다.
이 문서에서는 SQL Server Machine Learning Services용 Python 자습서 및 빠른 시작에 대해 설명합니다.
이 문서에서는 Azure SQL Managed Instance Machine Learning Services용 Python 자습서 및 빠른 시작에 대해 설명합니다.
Python 자습서
자습서 | Description |
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선형 회귀를 사용하여 스키 대여 예측 | Python 및 선형 회귀를 사용하여 스키 대여 수를 예측합니다. 데이터를 준비하고 모델을 학습할 때는 Azure Data Studio의 Notebook을 사용하고, 모델을 배포할 때는 T-SQL을 사용합니다. |
k-means 클러스터링을 사용하여 고객 분류 | Python으로 K-Means 클러스터링 모델을 개발 및 배포하여 고객을 분류합니다. 데이터를 준비하고 모델을 학습할 때는 Azure Data Studio의 Notebook을 사용하고, 모델을 배포할 때는 T-SQL을 사용합니다. |
revoscalepy를 사용하여 모델 만들기 | SQL Server를 컴퓨팅 컨텍스트로 사용하여 원격 Python 클라이언트에서 코드를 실행하는 방법을 보여 줍니다. 이 자습서에서는 revoscalepy 라이브러리의 rxLinMod를 사용하여 모델을 만듭니다. |
SQL 개발자를 위한 Python 데이터 분석 | 이 엔드투엔드 연습은 T-SQL을 사용하여 완전한 Python 솔루션을 빌드하는 프로세스를 보여 줍니다. |
자습서 | Description |
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선형 회귀를 사용하여 스키 대여 예측 | Python 및 선형 회귀를 사용하여 스키 대여 수를 예측합니다. 데이터를 준비하고 모델을 학습할 때는 Azure Data Studio의 Notebook을 사용하고, 모델을 배포할 때는 T-SQL을 사용합니다. |
k-means 클러스터링을 사용하여 고객 분류 | Python으로 K-Means 클러스터링 모델을 개발 및 배포하여 고객을 분류합니다. 데이터를 준비하고 모델을 학습할 때는 Azure Data Studio의 Notebook을 사용하고, 모델을 배포할 때는 T-SQL을 사용합니다. |
Python 빠른 시작
SQL 기계 학습을 처음 접하는 경우 Python 빠른 시작을 수행해도 됩니다.
빠른 시작 | Description |
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간단한 Python 스크립트 실행 | sp_execute_external_script를 사용하여 T-SQL에서 Python을 호출하는 방법에 대한 기본 사항을 알아봅니다. |
Python을 사용하는 데이터 구조 및 개체 | SQL에서 Python pandas 패키지를 사용하여 데이터 구조를 처리하는 방법을 보여줍니다. |
Python에서 예측 모델 만들기 및 점수 매기기 | Python 모델을 만들고 학습하고 사용하여 새 데이터에서 예측을 수행하는 방법을 설명합니다. |
다음 단계
피드백
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