Obciążenie aplikacji do analizy i nauki o danych w programie Visual Studio
Obciążenie Aplikacje do analizy i nauki o danych w programie Visual Studio łączy kilka języków i ich odpowiednich dystrybucji środowiska uruchomieniowego:
Python to podstawowy język skryptowy używany do nauki o danych. Język Python jest łatwy do nauki i obsługuje bogaty ekosystem pakietów. Te pakiety obejmują szeroką gamę scenariuszy, takich jak pozyskiwanie danych, czyszczenie, trenowanie modelu, wdrażanie i kreślenie. Język F# to również zaawansowany, funkcjonalny język .NET, który ma zastosowanie do szerokiej gamy zadań przetwarzania danych.
Instalacja obciążenia
Obciążenie Aplikacje do analizy i nauki o danych jest dostępne w Instalator programu Visual Studio w obszarze Obciążenia Inne zestawy> narzędzi:
Domyślnie obciążenie instaluje następujące opcje, które można zmodyfikować w sekcji podsumowania obciążenia w Instalator programu Visual Studio:
- Obsługa języka klasycznego F#
- Python:
- Obsługa języka Python
- Obsługa sieci Web w języku Python
- Natywne narzędzia programistyczne języka Python
Integracja programu SQL Server
Program SQL Server obsługuje używanie języka Python do wykonywania zaawansowanych analiz bezpośrednio w programie SQL Server. Obsługa języka Python jest dostępna w programie SQL Server 2017 CTP 2.0 lub nowszym.
Możesz korzystać z następujących korzyści, uruchamiając kod, w którym już istnieją dane:
Eliminacja przenoszenia danych: Zamiast przenosić dane z bazy danych do aplikacji lub modelu, możesz tworzyć aplikacje w bazie danych. Ta funkcja eliminuje bariery bezpieczeństwa, zgodności, ładu, integralności i wielu podobnych problemów związanych z przenoszeniem ogromnych ilości danych. Możesz również korzystać z zestawów danych, które nie mieszczą się w pamięci maszyny klienckiej.
Łatwe wdrażanie: po dokonaniu gotowego modelu wdrożenie go w środowisku produkcyjnym jest prostą kwestią osadzania modelu w skrycie języka T-SQL. Każda aplikacja kliencka SQL napisana w dowolnym języku może następnie korzystać z modeli i analizy za pomocą wywołania procedury składowanej. Nie są konieczne żadne konkretne integracje językowe.
Wydajność i skala klasy korporacyjnej: możesz użyć zaawansowanych funkcji programu SQL Server, takich jak tabele w pamięci i indeksy magazynu kolumn z skalowalnymi interfejsami API o wysokiej wydajności w pakietach RevoScale. Eliminacja przenoszenia danych oznacza również, że należy unikać ograniczeń pamięci klienta w miarę zwiększania się danych lub zwiększania wydajności aplikacji.
Zaawansowana rozszerzalność: możesz zainstalować i uruchomić dowolne z najnowszych pakietów typu open source w programie SQL Server, aby tworzyć aplikacje uczenia głębokiego i sztucznej inteligencji na ogromnych ilościach danych w programie SQL Server. Instalowanie pakietu w programie SQL Server jest tak proste, jak instalowanie pakietu na komputerze lokalnym.
Szeroka dostępność bez dodatkowych kosztów: integracje językowe są dostępne we wszystkich wersjach programu SQL Server 2017 i nowszych, w tym w wersji Express.
Instalacja integracji z programem SQL Server
Aby w pełni wykorzystać integrację z programem SQL Server, użyj Instalator programu Visual Studio do zainstalowania obciążenia Inne zestawy>>narzędzi Magazynu danych i przetwarzania. Wybierz opcję SQL Server Data Tools, aby włączyć funkcję SQL IntelliSense, wyróżnianie składni i wdrażanie:
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Python in SQL Server 2017: Enhanced in-database machine learning (blog).
Inne usługi i zestawy SDK
Oprócz tego, co znajduje się bezpośrednio w obciążeniu Aplikacje do nauki o danych i analizy, notesy w programie Visual Studio Code i zestaw Azure SDK dla języka Python są również przydatne w nauce o danych.
Zestaw Azure SDK dla języka Python ułatwia korzystanie z usług platformy Microsoft Azure i zarządzanie nimi z poziomu aplikacji działających w systemach Windows, Mac i Linux. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Azure for Python Developers (Platforma Azure dla deweloperów języka Python).
Rozszerzenie Jupyter można połączyć z notesami w programie Visual Studio Code, aby obsługiwać programowanie w programie Jupyter i ulepszać projekt za pomocą dodatkowych rozszerzeń języka. Usługa zawiera przykładowe notesy w językach Python, R i F#, aby rozpocząć pracę. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Środowiska notesów firmy Microsoft i GitHub.
Opinia
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Dostępne już wkrótce: W 2024 r. będziemy stopniowo wycofywać zgłoszenia z serwisu GitHub jako mechanizm przesyłania opinii na temat zawartości i zastępować go nowym systemem opinii. Aby uzyskać więcej informacji, sprawdź:Prześlij i wyświetl opinię dla