#JDBC

キーワード: Python、JDBC、SQL、IRIS、Jupyterノートブック、Pandas、Numpy、および機械学習

1. 目的

これは、デモの目的で、Jupyterノートブック内でPython 3によってIRIS JDBCドライバーを呼び出し、SQL構文でIRISデータベースインスタンスにデータを読み書きする、5分程度の簡単なメモです。

昨年、私はCacheデータベースへのPythonバインディング（セクション4.7）について簡単に触れました。 そこで、Pythonを使ってIRISデータベースに接続し、そのデータをPandasデータフレームとNumPy配列に読み込んで通常の分析を行ってから、事前処理済みまたは正規化されたデータをML/DLパイプラインに通すためにIRISに書き込む作業においてのオプションと議論について要約しましょう。

すぐに思い浮かぶ簡単なオプションがいくつかあります。

SQL ゲートウェイ接続を使用した、外部データベースへのアクセス方法についてご説明します。

手順は以下になります。

1. 外部ソースへの SQL ゲートウェイ接続の作成を行います

※こちらの例では、IRISの別インスタンスへの接続を試しています。
※ODBCを使用される場合は、事前にシステムDSN（64bit）の準備が必要です。

管理ポータルより
　[システム管理] > [構成] > [接続性] > [SQLゲートウェイ接続] の 新規接続作成 ボタンをクリックします。

接続の種類を選択し、必要項目を設定します。以下のサンプルは、ODBC接続（別IRISインスタンスのDSN設定）を行っています。

開発者の皆さんこんにちは！IRIS プログラミングコンテストも 6 回目を迎えました！

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キーワード: Pandasデータフレーム、IRIS、Python、JDBS

目的

PandasデータフレームはEDA（探索的データ分析）に一般的に使用されるツールです。 MLタスクは通常、データをもう少し理解することから始まります。 先週、私はKaggleにあるこちらのCovid19データセットを試していました。 基本的に、このデータは1925件の遭遇の行と231列で構成されており、タスクは、患者（1つ以上の遭遇レコードにリンク）がICUに入室するかどうかを予測するものです。 つまりこれは、いつものようにpandas.DataFrameを使用して、まず簡単にデータを確認する、通常の分類タスクです。

開発者の皆さん、こんにちは！

Full Stack コンテストについての続報をお伝えします！

投票期間に追加ポイントを獲得できる「テクノロジーボーナス」について紹介します。

対象となる技術は、以下の通りです。

• InterSystems IRIS REST API の使用
• InterSystems Native API の使用
• InterSystems JDBC の使用
• ZPMパッケージによる公開
• Docker コンテナの使用

詳細は以下の通りです。