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azure-data-science-vm

Azure Data Science Virtual Machinesの開発におけるトラブルシューティング、設計、セキュリティ、構成、デプロイなど、専門知識を活かして管理や開発を行うためのSkillです。

📜 元の英語説明(参考)

Expert knowledge for Azure Data Science Virtual Machines development including troubleshooting, decision making, architecture & design patterns, security, configuration, integrations & coding patterns, and deployment. Use when managing DSVM images/tools, IaC deployment (Bicep/ARM), Key Vault secrets, MLflow, or GPU/Jupyter issues, and other Azure Data Science Virtual Machines related development tasks. Not for Azure Virtual Machines (use azure-virtual-machines), Azure Machine Learning (use azure-machine-learning), Azure Databricks (use azure-databricks), Azure HDInsight (use azure-hdinsight).

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

Azure Data Science Virtual Machinesの開発におけるトラブルシューティング、設計、セキュリティ、構成、デプロイなど、専門知識を活かして管理や開発を行うためのSkillです。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o azure-data-science-vm.zip https://jpskill.com/download/5672.zip && unzip -o azure-data-science-vm.zip && rm azure-data-science-vm.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/5672.zip -OutFile "$d\azure-data-science-vm.zip"; Expand-Archive "$d\azure-data-science-vm.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\azure-data-science-vm.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して azure-data-science-vm.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → azure-data-science-vm フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

Azure Data Science Virtual Machines スキル

このスキルは、Azure Data Science Virtual Machines に関する専門的なガイダンスを提供します。トラブルシューティング、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターン、デプロイメントをカバーしています。ローカルのクイックリファレンスコンテンツとリモートドキュメント取得機能を組み合わせています。

このスキルの使い方

エージェントへの重要事項: 関連するセクションを見つけるには、以下のカテゴリインデックスを使用してください。行範囲が指定されているカテゴリ (例: L35-L120) の場合は、指定された行で read_file を使用してください。ファイルリンクが指定されているカテゴリ (例: [security.md](security.md)) の場合は、リンクされた参照ファイルで read_file を使用してください。

エージェントへの重要事項: metadata.generated_at が3か月以上前の場合は、リポジトリから最新バージョンをプルするようにユーザーに提案してください。mcp_microsoftdocs ツールが利用できない場合は、ユーザーにインストールを提案してください: インストールガイド

このスキルは、ドキュメントコンテンツを取得するためにネットワークアクセスを必要とします。

  • 推奨: クエリ文字列 from=learn-agent-skill を指定して mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch を使用します。Markdown を返します。
  • フォールバック: クエリ文字列 from=learn-agent-skill&accept=text/markdown を指定して fetch_webpage を使用します。Markdown を返します。

カテゴリインデックス

カテゴリ 説明
トラブルシューティング L35-L39 VM の作成、パッケージ/環境エラー、Jupyter アクセス、GPU/ドライバーの問題、パフォーマンスまたは接続の障害など、一般的な Azure Data Science VM の問題を診断し解決します。
意思決定 L40-L44 Ubuntu 18.04 から 20.04 への Azure Data Science VM のアップグレードに関するガイダンス。移行手順、互換性の考慮事項、ツール/構成の保持を含みます。
アーキテクチャと設計パターン L45-L50 スケーラブルな DSVM ベースの分析環境の設計。アーキテクチャパターン、共有 VM プール、チームワークフロー、データサイエンスチームのリソース管理を含みます。
セキュリティ L51-L56 Azure DSVM の ID と資格情報の管理。共有 ID の設定、マネージド ID、Azure Key Vault を使用したシークレットの保護を含みます。
構成 L57-L69 Azure DSVM にプリインストールされているすべてのツール、フレームワーク、言語、イメージの詳細。ML/ディープラーニング、データ取り込み、開発/生産性ツール、リリース/バージョン情報を含みます。
統合とコーディングパターン L70-L74 Azure DSVM で MLflow を使用して実験を追跡し、メトリック/アーティファクトをログに記録し、Azure Machine Learning との実行を統合して集中型実験管理を行います。
デプロイメント L75-L79 Bicep と ARM テンプレート、パラメーター、構成のベストプラクティスなど、Infrastructure-as-Code を使用して Azure Data Science VM をデプロイする方法。

トラブルシューティング

トピック URL
Azure DSVM の既知の問題のトラブルシューティング https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/reference-known-issues?view=azureml-api-2

意思決定

トピック URL
DSVM を Ubuntu 18.04 から 20.04 に移行する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/ubuntu-upgrade?view=azureml-api-2

アーキテクチャと設計パターン

トピック URL
DSVM を使用してチーム分析環境を設計する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-enterprise-overview?view=azureml-api-2
分析チーム向けに共有 DSVM プールを設計する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-pools?view=azureml-api-2

セキュリティ

トピック URL
複数の DSVM の共通 ID を構成する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-common-identity?view=azureml-api-2
マネージド ID と Key Vault を使用して DSVM の資格情報を保護する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-secure-access-keys?view=azureml-api-2

構成

トピック URL
Azure DSVM でプリインストールされている ML ツールを使用する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-data-science?view=azureml-api-2
Azure DSVM のディープラーニングフレームワークを確認する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-deep-learning-frameworks?view=azureml-api-2
DSVM で利用可能な開発ツールを特定する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-development?view=azureml-api-2
Azure DSVM でデータ取り込みツールを使用する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-ingestion?view=azureml-api-2
DSVM にプリインストールされているプログラミング言語を確認する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-languages?view=azureml-api-2
Azure DSVM で生産性ツールを活用する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-productivity?view=azureml-api-2
Ubuntu DSVM にインストールされているツールを参照する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/reference-ubuntu-vm?view=azureml-api-2
Azure DSVM のリリース変更とバージョンを確認する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/release-notes?view=azureml-api-2
Azure DSVM イメージにプリインストールされているツールを確認する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/tools-included?view=azureml-api-2

統合とコーディングパターン

トピック URL
MLflow と Azure ML を使用して DSVM の実験を追跡する https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/how-to-track-experiments?view=azureml-api-2

デプロイメント

| トピック | URL

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Azure Data Science Virtual Machines Skill

This skill provides expert guidance for Azure Data Science Virtual Machines. Covers troubleshooting, decision making, architecture & design patterns, security, configuration, integrations & coding patterns, and deployment. It combines local quick-reference content with remote documentation fetching capabilities.

How to Use This Skill

IMPORTANT for Agent: Use the Category Index below to locate relevant sections. For categories with line ranges (e.g., L35-L120), use read_file with the specified lines. For categories with file links (e.g., [security.md](security.md)), use read_file on the linked reference file

IMPORTANT for Agent: If metadata.generated_at is more than 3 months old, suggest the user pull the latest version from the repository. If mcp_microsoftdocs tools are not available, suggest the user install it: Installation Guide

This skill requires network access to fetch documentation content:

  • Preferred: Use mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch with query string from=learn-agent-skill. Returns Markdown.
  • Fallback: Use fetch_webpage with query string from=learn-agent-skill&accept=text/markdown. Returns Markdown.

Category Index

Category Lines Description
Troubleshooting L35-L39 Diagnosing and resolving common Azure Data Science VM issues, including VM creation, package/environment errors, Jupyter access, GPU/driver problems, and performance or connectivity failures.
Decision Making L40-L44 Guidance for upgrading Azure Data Science VMs from Ubuntu 18.04 to 20.04, including migration steps, compatibility considerations, and preserving tools/configurations.
Architecture & Design Patterns L45-L50 Designing scalable DSVM-based analytics environments, including architecture patterns, shared VM pools, team workflows, and resource management for data science teams.
Security L51-L56 Managing identities and credentials for Azure DSVMs, including shared identity setup, managed identities, and securing secrets with Azure Key Vault.
Configuration L57-L69 Details of all preinstalled tools, frameworks, languages, and images on Azure DSVMs, including ML/deep learning, data ingestion, dev/productivity tools, and release/version info.
Integrations & Coding Patterns L70-L74 Using MLflow on Azure DSVMs to track experiments, log metrics/artifacts, and integrate runs with Azure Machine Learning for centralized experiment management
Deployment L75-L79 How to deploy Azure Data Science VMs using infrastructure-as-code, including Bicep and ARM templates, parameters, and configuration best practices.

Troubleshooting

Topic URL
Troubleshoot known issues on Azure DSVM https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/reference-known-issues?view=azureml-api-2

Decision Making

Topic URL
Migrate DSVM from Ubuntu 18.04 to 20.04 https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/ubuntu-upgrade?view=azureml-api-2

Architecture & Design Patterns

Topic URL
Design team analytics environments with DSVM https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-enterprise-overview?view=azureml-api-2
Architect shared DSVM pools for analytics teams https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-pools?view=azureml-api-2

Security

Topic URL
Configure common identity for multiple DSVMs https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-common-identity?view=azureml-api-2
Secure DSVM credentials with managed identities and Key Vault https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-secure-access-keys?view=azureml-api-2

Configuration

Topic URL
Use preinstalled ML tools on Azure DSVM https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-data-science?view=azureml-api-2
Check deep learning frameworks on Azure DSVM https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-deep-learning-frameworks?view=azureml-api-2
Identify development tools available on DSVM https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-development?view=azureml-api-2
Use data ingestion tools on Azure DSVM https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-ingestion?view=azureml-api-2
Review programming languages preinstalled on DSVM https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-languages?view=azureml-api-2
Leverage productivity tools on Azure DSVM https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-productivity?view=azureml-api-2
Reference tools installed on Ubuntu DSVM https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/reference-ubuntu-vm?view=azureml-api-2
Review Azure DSVM release changes and versions https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/release-notes?view=azureml-api-2
Review preinstalled tools on Azure DSVM images https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/tools-included?view=azureml-api-2

Integrations & Coding Patterns

Topic URL
Track DSVM experiments with MLflow and Azure ML https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/how-to-track-experiments?view=azureml-api-2

Deployment

Topic URL
Deploy Azure DSVM using Bicep templates https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tutorial-bicep?view=azureml-api-2
Deploy Azure DSVM with ARM templates https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tutorial-resource-manager?view=azureml-api-2