SQL 機器學習的 Python 教學課程

適用範圍:SQL Server 2017 (14.x) 及更新版本 是Azure SQL 受控執行個體

本文說明 SQL Server巨量資料叢集上機器學習服務的 Python 教學課程和快速入門。

本文說明 SQL Server 機器學習服務的 Python 教學課程和快速入門。

本文描述 Azure SQL 受控執行個體機器學習服務的 Python 教學課程和快速入門。

Python 教學課程

教學課程 描述
使用線性迴歸來預測雪橇租賃 使用 Python 和線性迴歸來預測雪橇租賃的數量。 在 Azure Data Studio 中使用筆記本來準備資料及訓練模型,並使用 T-SQL 進行模型部署。
使用 k-means 叢集將客戶分類 使用 Python 來開發及部署 K-Means 叢集模型,以將客戶分類。 在 Azure Data Studio 中使用筆記本來準備資料及訓練模型,並使用 T-SQL 進行模型部署。
使用 revoscalepy 建立模型 示範如何使用 SQL Server 作為計算內容,從遠端 Python 用戶端執行程式碼。 本教學課程會從 revoscalepy 程式庫使用 rxLinMod 建立模型。
適用於 SQL 開發人員的 Python 資料分析 此端對端逐步解說示範使用 T-SQL 建立完整 Python 解決方案的處理序。
教學課程 描述
使用線性迴歸來預測雪橇租賃 使用 Python 和線性迴歸來預測雪橇租賃的數量。 在 Azure Data Studio 中使用筆記本來準備資料及訓練模型,並使用 T-SQL 進行模型部署。
使用 k-means 叢集將客戶分類 使用 Python 來開發及部署 K-Means 叢集模型,以將客戶分類。 在 Azure Data Studio 中使用筆記本來準備資料及訓練模型,並使用 T-SQL 進行模型部署。

Python 快速入門

如果您不熟悉 SQL 機器學習,也可以嘗試 Python 快速入門。

快速入門 描述
執行簡單的 Python 指令碼 了解如何使用 sp_execute_external_script,在 T-SQL 中呼叫 Python 的基本概念。
使用 Python 的資料結構與物件 顯示 SQL 如何使用 Python Pandas 套件來處理資料結構。
在 Python 中建立預測模型並為其評分 說明如何建立、訓練及使用 Python 模型,以從新的資料進行預測。

後續步驟