Visual Studio 中的數據科學和分析應用程式工作負載整合了多種語言及其各自的執行階段分佈：
Python 是用於數據科學的主要腳本語言。 Python 很容易學習，而且支持豐富的套件生態系統。 這些套件可解決各種案例，例如數據擷取、清除、模型定型、部署和繪圖。 F# 也是功能強大的功能優先 .NET 語言，適用於各種不同的數據處理工作。
工作負載安裝
資料科學和分析應用程式工作負載可在 Visual Studio 安裝程式的 [ 工作負載>其他工具組] 下取得：
根據預設，工作負載會安裝下列選項，您可以在 Visual Studio 安裝程式中工作負載的摘要區段中修改：
- F# 桌面語言支援
- 蟒：
- Python 語言支援
- Python Web 支援
- Python 原生開發工具
SQL Server 整合
SQL Server 支援使用 Python 直接在 SQL Server 內執行進階分析。 SQL Server 2017 CTP 2.0 和更新版本提供 Python 支援。
您可以在資料已存放的地方執行程式代碼，享有下列優點：
刪除資料移動：您可以建置資料庫中的應用程式，而不是將數據從資料庫移至應用程式或模型。 這項功能可消除安全性、合規性、治理、完整性的障礙，以及與移動大量數據相關的許多類似問題。 您也可以取用超過用戶端電腦記憶體容量的數據集。
輕鬆部署：備妥模型之後，將其部署至生產環境是將模型內嵌在 T-SQL 腳本中的簡單事項。 任何以任何語言撰寫的 SQL 用戶端應用程式，都可以透過預存過程調用來利用模型和智慧。 不需要特定的語言整合。
企業級效能和規模：您可以使用 SQL Server 的進階功能，例如記憶體內部數據表和數據行存放區索引，搭配 RevoScale 套件中的高效能可調整 API。 刪除資料移動也表示當您的資料成長或想要增加應用程式的效能時，請避免用戶端記憶體限制。
豐富的擴充性：您可以在 SQL Server 中安裝並執行任何最新的開放原始碼套件，以在 SQL Server 中的大量數據上建置深度學習和 AI 應用程式。 在 SQL Server 中安裝套件就像在本機電腦上安裝套件一樣簡單。
廣泛可用性不需額外費用：所有版本的 SQL Server 2017 和更新版本都提供語言整合，包括 Express 版本。
SQL Server 整合安裝
若要充分利用 SQL Server 整合，請使用 Visual Studio 安裝程式來安裝 工作負載>其他工具組>數據儲存和處理 工作負載。 選取 [ SQL Server Data Tools] 選項以啟用 SQL IntelliSense、語法醒目提示和部署：
如需詳細資訊，請參閱 SQL Server 2017 中的 Python：增強資料庫內機器學習 （部落格） 。
其他服務和 SDK
除了數據科學和分析應用程式工作負載中的內容之外，Visual Studio Code 的筆記本功能以及適用於 Python 的 Azure SDK 也對數據科學有很大的幫助。
適用於 Python 的 Azure SDK 可讓您輕鬆地從 Windows、Mac 和 Linux 上執行的應用程式取用和管理Microsoft Azure 服務。 如需詳細資訊，請參閱 適用於 Python 開發人員的 Azure。
您可以將 Jupyter 延伸模組與 Visual Studio Code 中的 Notebook 結合，以支援 Jupyter 開發，並使用額外的語言延伸模組增強您的專案。 此服務包含 Python、R 和 F# 中的範例筆記本，讓您開始使用。 如需詳細資訊，請參閱 來自 Microsoft 和 GitHub 的 Notebooks 體驗。
