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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.
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