Microsoft объявляет о доступности виртуальной машины Linux Data Science на рынке Azure.

Виртуальная машина Microsoft Data Science — это образ виртуальной машины (ВМ) Azure, предварительно установленный и настроенный с несколькими популярными инструментами, которые обычно используются для анализа данных и машинного обучения. Некоторые из включенных инструментов — это Microsoft R Server Developer Edition, дистрибутив Anaconda Python, Azure SDK и многое другое. Сегодня Microsoft объявила о доступности виртуальной машины Linux Data Science на рынке Azure. Этот пользовательский образ виртуальной машины создан на базе OpenLogic CentOS Linux версии 7.2. Ниже приведен список инструментов, предварительно установленных и настроенных на виртуальной машине Linux Data Science Virtual Machine.

• Microsoft R Открыть (с библиотекой ядра Intel Math).
• Дистрибутив Anaconda Python с Python 2.7 и 3.5.
• Jupyter Notebooks с ядром Python и R для просмотра и разработки данных в браузере.
• Инструменты Azure: интерфейс командной строки Azure для управления ресурсами Azure, Azure Storage Explorer для работы с большими двоичными объектами Azure.
• Локальный экземпляр базы данных Postgres.
• Инструменты машинного обучения:
  • Машинное обучение Azure: производство моделей R и Python, созданных локально на виртуальной машине, в нашу облачную службу машинного обучения Azure с помощью предустановленных библиотек.
  • Инструментарий вычислительной сети (CNTK): Программное обеспечение для глубокого обучения от Microsoft Research.
  • Ваупал Ваббит: система машинного обучения, поддерживающая такие методы, как онлайн, хеширование, allreduce, сокращения, Learning2Search, активное и интерактивное обучение.
  • XGBoost: Инструмент, обеспечивающий быструю и точную реализацию бустинг-дерева.
  • погремушка (Аналитический инструмент R для легкого обучения): инструмент с графическим интерфейсом, который позволяет очень легко начать работу с аналитикой данных в R, с графическим исследованием данных, моделями ML и генерацией кода R.
• Средства разработки: Azure SDK на Java, Python, Node.js, Ruby, PHP; Eclipse IDE с подключаемым модулем Azure Toolkit; редакторы кода, такие как vim, gedit и Emacs (с надстройками ESS, auctex); Драйверы SQL Server и инструменты командной строки, такие как bcp (массовое копирование), sqlcmd (текстовая утилита запросов SQL Server); Графический клиент SQuirreL SQL для доступа к различным базам данных.
• Удаленный доступ через текстовый интерфейс через SSH-клиент (например, PuTTY или команду ssh) или через графический рабочий стол (требуется отдельная однократная установка X2Go на клиентский компьютер).

Подробнее об этом здесь.