Microsoft annuncia la disponibilità di Linux Data Science Virtual Machine nel mercato di Azure

Microsoft Data Science Virtual Machine è un'immagine di una macchina virtuale (VM) di Azure preinstallata e configurata con diversi strumenti diffusi comunemente usati per l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico. Alcuni degli strumenti inclusi sono Microsoft R Server Developer Edition, distribuzione Anaconda Python, Azure SDK e altro. Microsoft ha annunciato oggi la disponibilità della Linux Data Science Virtual Machine sul mercato di Azure. Questa immagine VM personalizzata creata è su Linux basato su OpenLogic CentOS versione 7.2. Trova l'elenco degli strumenti preinstallati e preconfigurati sulla macchina virtuale per la scienza dei dati Linux di seguito,

• Microsoft R aperto (con la libreria del kernel Intel Math).
• Distribuzione Anaconda Python con Python 2.7 e 3.5.
• Jupyter Notebook con Python e kernel R per l'esplorazione e lo sviluppo dei dati basati su browser.
• Strumenti di Azure: interfaccia a riga di comando di Azure per la gestione delle risorse di Azure, Azure Storage Explorer per l'utilizzo dei BLOB di Azure.
• Un'istanza del database Postgres locale.
• Strumenti di apprendimento automatico:
  • Azure ML: Productionize R e modelli Python compilati localmente nella macchina virtuale nel nostro servizio Azure ML basato su cloud tramite librerie preinstallate.
  • Toolkit di rete computazionale (CNTK): Un software di deep learning di Microsoft Research.
  • Wabbit votante: un sistema ML che supporta tecniche come online, hashing, allreduce, reductions, learning2search, apprendimento attivo e interattivo.
  • XGBoost: uno strumento che fornisce un'implementazione rapida e precisa dell'albero potenziato.
  • Sonaglio (lo strumento di analisi R per imparare facilmente): uno strumento GUI che semplifica l'avvio dell'analisi dei dati in R, con l'esplorazione grafica dei dati, i modelli ML e la generazione di codice R.
• Strumenti di sviluppo: Azure SDK in Java, Python, Node.js, Ruby, PHP; IDE Eclipse con plug-in Azure Toolkit; editor di codice come vim, gedit ed Emacs (con componenti aggiuntivi ESS, auctex); Driver di SQL Server e strumenti da riga di comando come bcp (Copia in blocco), sqlcmd (utilità di query di SQL Server basata su testo); SQuirreL client grafico SQL per accedere a vari database.
• Accesso remoto all'interfaccia testuale tramite un client SSH (come PuTTY o il comando ssh) o su un desktop grafico (richiede l'installazione singola separata di X2Go sul computer client).

Per saperne di più su di esso qui.