Microsoft SQL Server Machine Learning Services mit Python

Zielgruppen:

Interessenten mit abgeschlossener Berufsausbildung oder Berufserfahrungen im Medienbereich, Kommunikationsbereich oder kaufmännischen Bereich, die sicher im Umgang mit dem PC sind sowie eine Affinität zum Internet und digitalen Medien haben und die sich im Thema: Microsoft SQL Server Machine Learning Services mit Python weiterbilden wollen.

Fachliche Voraussetzungen:

Keine besonderen Anforderungen.

Technische Voraussetzungen:

Keine besonderen Anforderungen.

Systematik der Agenturen für Arbeit:

keine Angaben

Inhalte

Willkommen zur Schulung "Microsoft SQL Server Machine Learning Services mit Python" ? Ihr Schlüssel zur Datenanalyse und Machine Learning Integration!


Diese Schulung bietet Ihnen ein umfassendes Verständnis dafür, wie Sie Python und Microsoft SQL Server zusammen verwenden können, um Datenanalyse und Machine Learning in Ihrer Organisation zu ermöglichen.

Hier ist, was Sie erwartet:

Einstieg in Microsoft SQL Server Machine Learning Services (MLS):

• Verstehen Sie die Grundlagen von MLS und wie Sie Python in SQL Server integrieren können.

Schreiben von Python-Skripten für SQL Server:

• Lernen Sie, wie Sie Python-Skripte schreiben und ausführen, um Daten aus SQL Server abzurufen, zu manipulieren und Ergebnisse zurückzugeben.

Python-Paketmodule und -Bibliotheken:

• Tauchen Sie ein in die Welt der Python-Pakete und erfahren Sie, wie Sie Anaconda, Matplotlib und andere Bibliotheken nutzen können.

Tabellarische Daten verarbeiten:

• Erfahren Sie, wie Sie mit tabellarischen Daten in Python umgehen, indem Sie Serien und DataFrames erstellen, bearbeiten und kombinieren.

Erstellen einer SQL Stored Procedure:

• Schreiben Sie eigene gespeicherte Prozeduren in Python und parametrisieren Sie diese nach Ihren Bedürfnissen.

Erstellen eines externen Data Science Clients:

• Rüsten Sie Ihren Client mit den notwendigen Entwicklungswerkzeugen aus und nutzen Sie Jupyter Notebooks für Data Science-Projekte.

Unsere praxisorientierte Schulung vermittelt nicht nur theoretisches Wissen, sondern bietet auch zahlreiche praktische Übungen und Fallstudien, um sicherzustellen, dass Sie das Gelernte direkt anwenden können.

Bereit, Ihre Datenanalyse- und Machine Learning-Fähigkeiten auf die nächste Stufe zu heben? Melden Sie sich noch heute an und nutzen Sie die Synergie von SQL Server und Python für Ihr Unternehmen!

Eignen Sie sich die Fähigkeiten an, um Daten intelligent zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Wir freuen uns darauf, Sie auf dieser spannenden Reise zu begleiten!



Einstieg in Microsoft SQL Server Machine Learning Services (MLS)
- Analysieren von SQL Server-Daten mit Python
- Was sind Machine Learning Services?
- ML-Dienste für Python installieren
- Skriptausführung in SQL Server aktivieren
- Variablen in Python verwenden
- Eine Python-While-Schleife erstellen

Schreiben von Python-Skripten für SQL Server
- Importieren eines Datensatzes aus SQL Server
- Manipulieren eines Datenrahmens
- Ausgeben einer Ergebnismenge an SQL Server
- Fallstricke der Python-Syntax

Python-Paketmodule und -Bibliotheken
- Die Open-Source-Pakete von Anaconda
- Funktionen im revoscalepy-Paket
- Modellieren, trainieren und auswerten mit microsoftml
- Erstellen von Grafiken mit MatPlotLib
- Deskriptive Statistiken mit Pandas erstellen

Tabellarische Daten verarbeiten
- Werte mit Indizes und Serien zurückgeben
- Konvertieren einer Serie in einen Datenrahmen
- Mehrere Serien in einen Datenrahmen einfügen
- Den Index in einen Datenrahmen einbeziehen
- Einen Datenrahmen in Serien zerlegen

Erstellen einer SQL Stored Procedure
- Erstellen einer Python Stored Procedure
- Parametrisieren der Prozedur

Erstellen eines externen Data Science Clients
- Installieren Sie Microsoft SQL Server Machine Learning Services (MLS) auf einem Standalone-Server
- Hinzufügen von Entwicklungswerkzeugen zum Client
- Mit Jupyter Notebooks arbeiten



Python ist eine sehr beliebte Programmiersprache, die häufig in der Datenwissenschaft verwendet wird. Aber bis vor kurzem war es umständlich, sie mit Daten zu verwenden, die in einer SQL-Server-Datenbank gespeichert sind. Eine Kopie dieser Daten musste außerhalb der Sicherheit und des Schutzes der Datenbank-Engine exportiert werden, um sie mit Python zu verarbeiten. Das machte jede Analyse, die ein Datenwissenschaftler durchführen wollte, komplexer und zeitaufwendiger. Das alles änderte sich, als Microsoft die Dienste für maschinelles Lernen einführte, die den Weg für die Ausführung von Python-Skripten direkt in der gleichen Serverumgebung ebneten, in der die Daten bereits gespeichert waren. Sie werden lernen, wie Sie die Leistungsfähigkeit und Flexibilität von Python-Skripten in SQL Server nutzen können. Erfahren, wie Sie die Ausführung von Code aktivieren, Statusmeldungen ausgeben und Daten in ein Skript mit Standard-T-SQL-Abfragen importieren. Dann, nach der Verarbeitung der Daten, werden Sie sehen, wie Sie die Ergebnisse zurück in ein gültiges SQL-Server-Ergebnis-Set exportieren und die Analyseschleife abschließen können - alles in einer einzigen Plattform und unter Verwendung der Datenbankmanagement-Tools, die Sie bereits kennen. Erfahren Sie, wie Sie eine leistungsstarke Kombination von Tools, darunter leistungsstarke Python-Bibliotheken und das Add-on Machine Learning Services, direkt in SQL Server verwenden, um die Analyse zu optimieren. Sehen Sie, wie man mit Python-Skripten statistische Analysen durchführt, Grafiken wie Scatterplots und Balkendiagramme generiert und Tabellendaten verarbeitet. Sie werden auch lernen, wie man ein Python-Skript in eine gespeicherte Prozedur umwandelt und eigenständige ML-Dienste einrichtet, um Skripte auszuführen, ohne die Leistung von SQL Server zu beeinträchtigen.



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