Visual Studio에서 데이터 과학 지원 설치

Visual Studio 설치 관리자를 통해 선택하고 설치한 데이터 과학 및 분석 애플리케이션 워크로드는 여러 언어 및 해당 런타임 분포와 함께 제공합니다.

Visual Studio 설치 관리자의 데이터 과학 및 분석 애플리케이션 워크로드

Python 및 R은 데이터 과학에 사용되는 두 가지 기본 스크립팅 언어입니다. 두 언어는 배우기 쉬우며 풍부한 패키지의 에코시스템에서 지원됩니다. 이러한 패키지는 데이터 취득, 정리, 모델 학습, 배포 및 그리기와 같은 다양한 범위의 시나리오를 해결합니다. 또한 F#은 다양한 데이터 처리 작업에 적합한 강력한 기능 우선 .NET 언어입니다.

Python은 데이터 과학에 사용되는 기본 스크립팅 언어입니다. Python은 배우기 쉬우며 풍부한 패키지의 에코시스템에서 지원됩니다. 이러한 패키지는 데이터 취득, 정리, 모델 학습, 배포 및 그리기와 같은 다양한 범위의 시나리오를 해결합니다. 또한 F#은 다양한 데이터 처리 작업에 적합한 강력한 기능 우선 .NET 언어입니다.

R, Python 및 F#을 사용한 Visual Studio의 스크린샷

워크로드 옵션

기본적으로 워크로드는 Visual Studio 설치 관리자의 작업에 대한 요약 섹션에서 수정할 수 있는 다음 옵션을 설치합니다.

  • F# 데스크톱 언어 지원
  • Python:
    • Python 언어 지원
    • Python 웹 지원
  • F# 언어 지원
  • Python:
    • Python 언어 지원
    • Anaconda3 64비트는 광범위한 데이터 과학 라이브러리 및 Python 인터프리터를 포함하는 Python 배포판입니다.
    • Python 웹 지원
    • Cookiecutter 템플릿 지원
  • R:
    • R 언어 지원
    • R 개발 도구에 대한 런타임 지원
    • Microsoft R Client(단일 노드 또는 클러스터에서 더 빠른 계산을 위해 ScaleR 라이브러리를 사용하는 Microsoft의 완전히 호환되는, 커뮤니티 지원 R 인터프리터입니다. CRAN에서 R을 사용할 수도 있습니다.)

SQL Server 통합

SQL Server는 Python과 R 모두를 사용하여 SQL Server 내에서 고급 분석을 직접 수행할 수 있도록 지원합니다. R 지원은 Server 2016 이상과 함께 제공됩니다. Python 지원은 SQL Server 2017 CTP 2.0 이상에서 사용할 수 있습니다.

SQL Server는 Python을 사용하여 SQL Server 내에서 직접 고급 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다. Python 지원은 SQL Server 2017 CTP 2.0 이상에서 사용할 수 있습니다.

데이터가 이미 있는 코드를 실행하여 다음과 같은 장점을 활용할 수 있습니다.

  • 데이터 이동의 제거: 데이터베이스에서 애플리케이션 또는 모델로 데이터를 이동하는 대신 데이터베이스에서 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. 이 기능은 보안의 장벽, 규정 준수, 거버넌스, 무결성 및 방대한 양의 데이터 이동과 관련된 호스트의 비슷한 문제를 제거합니다. 또한 클라이언트 머신의 메모리에 맞출 수 없는 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.

  • 간편한 배포: 모델의 준비가 완료된 다음 프로덕션에 배포하려면 T-SQL 스크립트에 포함하기만 하면 됩니다. 어떠한 언어로 작성된 모든 SQL 클라이언트 애플리케이션은 저장된 프로시저 호출을 통해 모델 및 인텔리전스를 활용할 수 있습니다. 특정 언어 통합이 필요하지 않습니다.

  • 엔터프라이즈급 성능 및 스케일링: RevoScale 패키지의 스케일링 가능한 고성능 API를 사용하여 메모리 내 테이블 및 열 저장소 인덱스와 같은 SQL Server의 고급 기능을 사용할 수 있습니다. 데이터 이동의 제거는 데이터가 확대되거나 애플리케이션의 성능을 향상시키기 원하므로 클라이언트 메모리 제약 조건을 방지하는 것을 의미하기도 합니다.

  • 풍부한 확장성: SQL Server에서 최신 오픈 소스 패키지를 설치하고 실행하여 SQL Server에서 엄청난 양의 데이터에 대한 딥 러닝 및 AI 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. SQL Server에 패키지를 설치하는 것은 로컬 컴퓨터에 패키지를 설치하는 것만큼 간단합니다.

  • 추가 비용 없는 광범위한 가용성: 언어 통합은 Express 버전을 포함하여 SQL Server 2017 이상의 모든 버전에서 사용할 수 있습니다.

SQL Server 통합을 모두 활용하려면 Visual Studio 설치 관리자를 사용하여 SQL Server Data Tools 옵션으로 데이터 스토리지 및 처리 워크로드를 설치합니다. 두 번째 옵션은 SQL IntelliSense, 구문 강조 표시 및 배포를 활성화합니다.

데이터 스토리지 및 처리 워크로드      데이터 스토리지 및 처리 워크로드 옵션

자세한 내용은 다음을 참조하세요.

추가 서비스 및 SDK

데이터 과학 및 분석 애플리케이션 워크로드에 있는 것 외에도 Azure Notebooks 서비스 및 Python용 Azure SDK도 데이터 과학에 유용합니다.

Python용 Azure SDK를 사용하면 Windows, Mac 및 Linux에서 실행되는 애플리케이션에서 Microsoft Azure 서비스를 쉽게 사용하고 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 Python용 Azure SDK를 참조하세요.

Azure Notebooks(현재 미리 보기 상태)는 Microsoft Azure의 클라우드에서 실행되는 Jupyter 노트북에 대한 무료 온라인 액세스를 제공합니다. 서비스는 시작하기 위해 Python, R 및 F#에서 샘플 전자 필기장을 포함합니다. notebooks.azure.com을 방문해 보세요.

R 샘플에 대한 소개가 있는 Azure Notebooks의 스크린샷