自打微軟喊出開源口號的那一天，就一改往日的傲嬌，除了自己參與開源還收購了一些開源公司，最有趣的當屬收購revolution analytics，revolution analytics是r語言的開發公司，revolution analytics能夠提供企業級基於r語言的資料解決方案，可以覆蓋大量的資料庫和hadoop系統，同時revolution analytics也持續在parallelr, rhadoop等方面支援r語言開源社群。
微軟打算帶著r語言搞仕途？
被微軟收購之後，重新上路的r server已經成為內部部署和雲資料之間的橋梁。微軟公司還宣布了一系列r語言工具的更新。r語言已經成為其資料戰略的重要組成部分，在azure和sql server中均提供了支援(這就是要搞仕途啊!)。更重要的是，在azure機器學習服務中，在資料提交到機器學習管道之前，r語言用於預處理資料。可見，r儼然成為微軟關鍵的跨平台產品之一。
r在微軟的生態系統中無處不在
開源的r已經成為資料科學的關鍵工具(根據ieee，它目前在所有語言中排名第五)，這其中統計學專家對r格外青睞有加，因為comprehensive r archive network(cran，乙個r語言應用程式的公共庫)現在有超過9,000個統計模組和演算法可以使用。
微軟對r的願景是打破台式電腦，本地伺服器和雲之間的界限。在本地，有乙個免費的r語言客戶端，以及微軟(付費)旗艦版visual studio開發環境中的r支援。在內部，r server可以在windows和linux上同時執行。在sql server內部，可以訪問統計分析工具以及資料，同時支援基於hadoop和spark的本地大資料服務。在azure上，可以和microsoft的hdinsight服務一起執行r server。
r是資料科學家的工具。雖然r語言相對簡單，但需要對統計分析有深入的了解才能從中獲得最大利益。因為許多基本概念需要對複雜統計函式進行研究層面的理解。問題不在於能否編寫r**，而在於它是否能理解你的思想。
所有使用大資料的企業面臨的最大問題是：如何獲取所需的技能並生成正確的分析結果。更重要的是，可以對分析結果有乙個直觀的解釋，r語言內建的圖形工具是視覺化分析的關鍵工具。
microsoft r server出道
microsoft r server是一款基於r的企業級大資料分析平台，支援各種大資料統計分析，**性建模和機器學習功能。它是乙個十分有用的工具，可以快速嘗試新的分析演算法和探索使用資料回答問題。這種方法適合作為整個分析生命週期的一部分，從資料準備開始，然後是模型開發，最後將模型轉換為可構建到業務應用程式中的工具。
機器學習同樣有r
r也是基於gpu的機器學習工具。r可用於幫助訓練模型，microsoft將自己的機器學習演算法與最新的r server版本**在一起，因此你可以在模型上傳到本地大資料例項或雲之前進行測試。在最近的一次新聞發布會上，microsoft在天文影象上演示了這種方法，在具有星系庫的本地伺服器上訓練基於機器學習的分類器，然後在雲託管的gpu上執行結果模型。
微軟打算帶著r語言搞仕途？
r是一種非常便攜的語言，可設計用於處理離散的資料樣本。這使它可擴充套件和解決資料並行問題。相同的r模型可以在多個伺服器上執行，可以快速處理大量資料。你需要做的就是適當分割資料，然後將其傳遞到各種r伺服器例項。類似地，相同的**可以以不同的實現方式執行，因此針對本地資料來源構建和測試的模型可以部署在sql server資料庫內並針對hadoop資料湖執行。
r使資料模型操作更容易
r非常容易實現，資料科學團隊構建需要的模型，開發人員編寫應用程式並構建可利用其**的基礎架構就可以了。一旦準備就緒，該模型可以快速部署，應用過程中也可以及時更換模型，而不影響應用程式的其餘部分。總之，r允許你以相同的方式，相同的模型在不同的應用中使用相同的資料。
通用模型可以對資料主動響應，例如，當模型**到航班延遲時，可向航空公司乘客提供延遲和重新預訂資訊。該模型在獲得更多資料之後可以進行細化，從而降低風險。
將r支援構建到sql server中有很大意義。隨著microsoft的資料庫平台成為內部部署和雲資料以及大資料工具系統之間的橋梁，在資料庫中使用細粒度的分析工具是乙個明智的決定。資料庫開發人員可以與資料分析團隊一起實施這些模型，而不需要學習任何新技能來將其構建到應用程式中。
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