Python-Turorials für SQL Machine Learning

Gilt für: SQL Server 2017 (14.x) und höher Azure SQL Managed Instance

In diesem Artikel werden die Python-Tutorials und -Schnellstarts für Machine Learning Services in SQL Server und in Big Data-Clustern beschrieben.

In diesem Artikel werden die Python-Tutorials und -Schnellstarts für SQL Server Machine Learning Services beschrieben.

In diesem Artikel werden die Python-Tutorials und -Schnellstarts für Machine Learning Services in Azure SQL Managed Instance beschrieben.

Python-Tutorials

Lernprogramm	BESCHREIBUNG
Vorhersagen für einen Skiverleih mit linearer Regression	Verwenden Sie Python und die lineare Regression, um die Anzahl der Skiausleihen vorherzusagen. Bereiten Sie mithilfe von Notebooks in Azure Data Studio Daten vor und trainieren Sie das Modell, und verwenden Sie T-SQL für die Modellimplementierung.
Kategorisierung von Kunden mit K-Means-Clustering	Verwenden Sie Python, um ein K-Means-Clusteringmodell zum Kategorisieren von Kunden zu entwickeln und bereitzustellen. Bereiten Sie mithilfe von Notebooks in Azure Data Studio Daten vor und trainieren Sie das Modell, und verwenden Sie T-SQL für die Modellimplementierung.
Erstellen eines Modells mithilfe von revoscalepy	Dieses Tutorial veranschaulicht, wie Sie Code von einem Python-Remoteclient ausführen, indem Sie SQL Server als Computekontext verwenden. Es wird ein Modell mithilfe von rxLinMod aus der revoscalepy-Bibliothek erstellt.
Python-Datenanalysen für SQL-Entwickler	In dieser umfassenden exemplarischen Vorgehensweise wird veranschaulicht, wie Sie eine komplette Python-Lösung mithilfe von T-SQL erstellen.

Lernprogramm	BESCHREIBUNG
Vorhersagen für einen Skiverleih mit linearer Regression	Verwenden Sie Python und die lineare Regression, um die Anzahl der Skiausleihen vorherzusagen. Bereiten Sie mithilfe von Notebooks in Azure Data Studio Daten vor und trainieren Sie das Modell, und verwenden Sie T-SQL für die Modellimplementierung.
Kategorisierung von Kunden mit K-Means-Clustering	Verwenden Sie Python, um ein K-Means-Clusteringmodell zum Kategorisieren von Kunden zu entwickeln und bereitzustellen. Bereiten Sie mithilfe von Notebooks in Azure Data Studio Daten vor und trainieren Sie das Modell, und verwenden Sie T-SQL für die Modellimplementierung.

Wenn SQL Machine Learning noch Neuland für Sie ist, können Sie auch die Python-Schnellstarts ausprobieren.

Schnellstart	BESCHREIBUNG
Ausführen einfacher Python-Skripts mit SQL Server Machine Learning Services	Erfahren Sie mehr über die Grundlagen zum Abrufen von Python in T-SQL mithilfe von sp_execute_external_script.
Datenstrukturen und -objekte, die Python verwenden	Dieser Schnellstart zeigt, wie mit den Python-Pandas-Paketen in SQL Datenstrukturen verarbeitet werden.
Erstellen und Bewerten eines Vorhersagemodells in Python	Hier sehen Sie, wie ein Python-Modell erstellt, trainiert und verwendet wird, um Vorhersagen aus neuen Daten zu treffen.