SAP HANA Machine Learning Python 클라이언트(hana-ml) 개발 기술. 사용 시기: SAP HANA의 데이터베이스 내 기계 학습을 사용하여 ML 솔루션 구축 PAL/APL 알고리즘, DataFrame 작업을 위해 Python hana-ml 라이브러리 사용, AutoML, 모델 지속성 및 시각화. 키워드: hana-ml, SAP HANA, 기계 학습, PAL, APL, 예측 분석, HANA DataFrame, ConnectionContext, 분류, 회귀, 클러스터링, 시계열, ARIMA, 그래디언트 부스팅, AutoML, SHAP, 모델 저장
명령줄에서 sap-hana-ml AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: secondsky/sap-skills.
Requirements: Python 3.8+, SAP HANA 2.0 SPS03+ or SAP HANA Cloud
SAP HANA Machine Learning Python 클라이언트(hana-ml) 개발 기술. 사용 시기: SAP HANA의 데이터베이스 내 기계 학습을 사용하여 ML 솔루션 구축 PAL/APL 알고리즘, DataFrame 작업을 위해 Python hana-ml 라이브러리 사용, AutoML, 모델 지속성 및 시각화. 키워드: hana-ml, SAP HANA, 기계 학습, PAL, APL, 예측 분석, HANA DataFrame, ConnectionContext, 분류, 회귀, 클러스터링, 시계열, ARIMA, 그래디언트 부스팅, AutoML, SHAP, 모델 저장 출처: secondsky/sap-skills.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/secondsky/sap-skills --skill sap-hana-ml 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
보안 인증 완료, 신뢰할 수 있는 코드 원클릭 설치, 간편한 설정 Claude Code, Cursor, OpenClaw 등 지원
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/secondsky/sap-skills --skill sap-hana-mlSAP HANA Machine Learning Python 클라이언트(hana-ml) 개발 기술. 사용 시기: SAP HANA의 데이터베이스 내 기계 학습을 사용하여 ML 솔루션 구축 PAL/APL 알고리즘, DataFrame 작업을 위해 Python hana-ml 라이브러리 사용, AutoML, 모델 지속성 및 시각화. 키워드: hana-ml, SAP HANA, 기계 학습, PAL, APL, 예측 분석, HANA DataFrame, ConnectionContext, 분류, 회귀, 클러스터링, 시계열, ARIMA, 그래디언트 부스팅, AutoML, SHAP, 모델 저장 출처: secondsky/sap-skills.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/secondsky/sap-skills --skill sap-hana-ml 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/secondsky/sap-skills