Microsoft SQL Server Machine Learning Services mit R

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 R weiterbilden wollen.

Fachliche Voraussetzungen:

Keine besonderen Anforderungen.

Technische Voraussetzungen:

Keine besonderen Anforderungen.

Systematik der Agenturen für Arbeit:

keine Angaben

Inhalte

SQL Server enthält jetzt Unterstützung für die direkte Ausführung von R-Code.


Diese Integration ermöglicht die schnelle Durchführung komplexer Data Science-Analysen in einer sicheren Umgebung, ohne dass die Datensätze erst exportiert werden müssen.

Sie werden durch die Schritte zur Aktivierung der erforderlichen Komponenten geführt, einschließlich der Machine Learning Services für R sowie das Schreiben grundlegender R-Skripte. Sie werden auch lernen, wie man in SQL Server-Tabellen gespeicherte Daten abruft und mit ihnen arbeitet, Datenvisualisierungen mit externen R-Bibliotheken erstellt und Skripte als Stored Procedures verpackt.

Am Ende werden traditionelle SQL Server-Benutzer in der Lage sein, tiefer in die Verwendung von R einzutauchen und traditionelle R-Entwickler werden in der Lage sein, die Vorteile der Verwendung von SQL Server als Datenquelle zu nutzen, um leistungsstärkere Analysen zu erstellen.

Einstieg in Microsoft SQL Server Machine Learning Services (MLS)
- Analysieren von SQL Server-Daten mit R
- Was sind Machine Learning Services (MLS)?
- Installieren von Machine Learning Services für R
- Aktivieren der Skriptausführung in SQL Server
- Schreiben Sie Ihr erstes R-Skript
- R-Datentypen

Schreiben von R-Skripten für SQL Server
- Variablen in R
- Importieren eines Datensatzes aus SQL Server
- Abfragen von Daten in einen R-Datenframe
- Daten in eine Ergebnismenge ausgeben
- Werte aus einem Datenframe auswählen
- Erstellen eines Datenrahmens aus Vektoren
- Subset eines Datenframes

Erstellen einer SQL Stored Procedure
- Einen Datensatz abfragen
- Parametrisieren einer Stored Procedure

Grafiken mit R ausgeben
- Installierte Pakete anzeigen
- Erstellen von Grafiken und Plots
- Ein Balkendiagramm erstellen

Einen externen Data Science Client erstellen
- MLS auf einem eigenständigen Server installieren
- Hinzufügen von Entwicklungswerkzeugen zu einem Client
- Installieren und Konfigurieren von RStudio



Die Statistiksprache R bietet eine Reihe von Analysetechniken, die häufig in der Datenwissenschaft und akademischen Forschung verwendet werden. Aber bis vor kurzem war es umständlich, sie mit Daten zu verwenden, die in einer SQL-Server-Datenbank gespeichert sind. Eine Kopie der Daten musste außerhalb der Sicherheit und des Schutzes der Datenbank-Engine exportiert werden, um sie mit R zu verarbeiten. Das machte jede Analyse, die Datenwissenschaftler durchführen wollten, komplexer und zeitaufwändiger. Das alles änderte sich, als Microsoft die Machine Learning Services einführte, die den Weg für die Ausführung von R-Skripten direkt in der gleichen Serverumgebung ebneten, in der die Daten bereits gespeichert waren. Sie werden erfahren, wie Sie die Leistungsfähigkeit und Flexibilität von R-Skripting in SQL Server nutzen können. Lernen Sie, wie Sie die Ausgabe von Statusmeldungen bei der Codeausführung aktivieren und Daten mithilfe von Standard-T-SQL-Abfragen in ein Skript importieren. Nach der Verarbeitung der Daten sehen Sie dann, wie Sie die Ergebnisse zurück in ein gültiges SQL-Server-Ergebnisset exportieren und die Analyseschleife abschließen können - alles auf einer einzigen Plattform unter Verwendung der Ihnen bereits bekannten Datenbankmanagement-Tools.


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