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

(Version: 2026-02-13T10:43:51+01:00)