掌握SQL Server中R和Python机器学习服务的实战教程

本教程涉及的核心知识点包括： 1. SQL Server机器学习服务简介：此服务允许在SQL Server的数据库引擎内直接执行R和Python代码，无需将数据迁移至外部环境。这一特点极大地提高了数据处理的安全性和效率。 2. 集成R和Python语言：在SQL Server中，用户可以通过T-SQL语句嵌入R或Python脚本，实现复杂的数据分析任务。通过这种方式，数据科学家和数据库管理员可以在同一平台上进行高效协作。 3. 数据分析的本地化执行：SQL Server机器学习服务支持在数据库内直接对数据执行分析，避免了数据移动过程中的性能损失和安全风险。 4. 部署与集成：用户可以通过SQL Server存储过程部署R或Python代码，使其易于集成到ETL流程中或任何需要数据处理的应用程序中。 5. 训练和存储机器学习模型：在数据库中直接训练和存储机器学习模型的能力，意味着用户可以将智能算法与数据密切结合，从而实现实时的数据分析和预测。 6. 高性能算法支持：教程强调了Microsoft提供的RevoScaleR和RevoScalePy API，这些API支持高性能的机器学习算法，同时保证了分析的快速和准确性。 7. 开源软件包的兼容性：用户可以安装并运行最新的开源R和Python包，这为在SQL Server上构建先进的深度学习和人工智能应用提供了强大的支持。 8. 创新的结合应用：教程提倡将Microsoft的高性能算法与开源社区中的最新创新相结合，为应用程序开发提供了广泛的选择性和灵活性。 以上内容详细说明了SQL Server机器学习服务的核心功能和使用场景，为用户在进行数据科学项目时提供了丰富的技术支持和实践指南。通过本教程，用户可以更好地理解如何在SQL Server环境下利用R和Python进行数据分析和机器学习应用开发。" 【标题】:"MLServicesTutorials:SQL Server机器学习服务的教程" 【描述】:"SQL机器学习服务教程 该存储库包含有关教程。 订阅我们的博客并在此处阅读更多信息： : 您是否知道可以在T-SQL语句中编写R和Python代码？ SQL Server中的机器学习服务消除了数据移动的需要。 您可以在数据库中执行R / Python代码，而不必通过网络传输大型敏感数据或丢失示例csv文件的准确性。 使用SQL存储过程轻松部署R / Python代码，使其可以在ETL流程或任何应用程序中访问。 在数据库中训练和存储机器学习模型，从而将智能带到数据所在的地方。 您可以安装并运行任何最新的开源R / Python软件包，以在SQL Server中的大量数据上构建深度学习和AI应用程序。 我们还在Microsoft的RevoScaleR和RevoScalePy API中提供了领先的高性能算法。 将它们与开源世界中的最新创新结合使用，可以为您的应用程序带来无与伦比的选择，性" 【标签】:"JupyterNotebook" 【压缩包子文件的文件名称列表】: MLServicesTutorials-master