‫Agora, como estamos iniciando um novo projeto, faz sentido seguir as etapas para iniciar um novo projeto que estamos
‫fazendo aqui.
‫O que faremos neste vídeo é criar uma pasta de projeto, preparar nossos dados, criar um ambiente e, em seguida,
‫iniciar um bloco de anotações Jupiter e garantir que podemos importar nossas ferramentas para que estejam prontas para uso
‫em nosso problema.
‫Então vamos começar.
‫Vou para minha área de trabalho.
‫Vou acessar a pasta do meu curso de aprendizado de máquina que estou usando.
‫Vou criar uma nova pasta neste.
‫Vou ligar, vamos ligar para Bulldozer Price.
‫Projeto de previsão, bom e simples, e irei para qualquer erro de ortografia.
‫Não.
‫Bela.
‫Então vamos entrar neste FALDER.
‫Bela.
‫Temos uma pasta vazia.
‫Então, se formos aqui.
‫Podemos tirar este para criar uma pasta de projeto agora para os dados.
‫Este é um pouco diferente.
‫Iremos para Kagle para obter nosso conjunto de dados, porque qual é o problema da escavadeira, se formos para Kagle
‫ponto com bluebook para escavadeira.
‫Agora, esse problema no qual estamos trabalhando se originou como uma competição de cabo.
‫Assim, você pode ver aqui prever o preço de venda em leilão para uma peça de equipamento pesado, a. k. uma. bulldozer.
‫Para criar um livro azul para escavadeira agora, estou assumindo que um livro azul talvez signifique eventos de vendas históricos
‫ou algo assim, não tenho certeza.
‫Então, se olharmos aqui, podemos ter uma visão geral do projeto.
‫Quando esta competição foi lançada, havia um prêmio de 10.000 dólares para esta competição.
‫E se você está se perguntando, ei, eu nem tenho certeza do que é Kagle, bem, você
‫pode imaginá-lo como o lar dos cientistas de dados porque Kaggle está cheio de competições diferentes, conjuntos de dados
‫diferentes, cadernos e discussões diferentes, também como montes de cursos também.
‫Carollers, uma infinidade de recursos para cientistas de dados, se você está se perguntando quais são as competições.
‫Bem, este é um aqui.
‫O que acontece é que uma empresa pode publicar um conjunto de dados e, então, será seu trabalho ver o quão bem você pode modelá-lo ou quão
‫bem você pode construir um sistema para resolver o problema que eles estão postando.
‫E é nisso que vamos trabalhar neste projeto.
‫Vamos baixar os dados, o conjunto de dados da competição original, e então vamos
‫construir um projeto inteiro para acabar construindo um modelo de aprendizado de máquina e veremos como teríamos
‫terminado no placar .
‫Você pode ver aqui que temos algumas pontuações e essas são diferentes equipes de cientistas de dados
‫como você em todo o mundo.
‫Então é isso que teremos ao final deste projeto.
‫Mas estamos falando muito.
‫Vamos obter os dados para que você possa chegar a isso mais cedo.
‫Google ponto com, barra C para competição, barra bluebook para dados de escavadeira.
‫Você pode clicar neste link para baixar todos.
‫Agora, você precisará de uma conta para fazer o login e obter esses dados, mas como já estou conectado, vou
‫fazer o download.
‫Posso ver que está indo para minha pasta de downloads.
‫Então voltamos ao meu navegador de arquivos.
‫Você pode ver que eu já baixei aqui, mas isso vai baixar exatamente o mesmo
‫arquivo para que possamos colocá-lo lá.
‫Agora, poderíamos mantê-lo aqui, mas como estamos trabalhando em nossa pasta de projeto, vou movê-lo para o projeto de
‫previsão de preço do bulldozer, a pasta que acabamos de criar.
‫Portanto, sua pasta pode ter um nome diferente.
‫Agora posso dizer sim, lindo.
‫Temos nosso arquivo zip.
‫Vamos descompactar isso.
‫Maravilhoso.
‫E isso vem em uma pasta com mais pastas mais distantes.
‫Temos treinar, treinar e treinar valencias de maneira válida.
‫E se você está olhando através deles e se perguntando o que está acontecendo, bem, o próximo lugar para olhar é
‫em Kagle e ver o que está acontecendo aqui.
‫Portanto, temos a descrição dos dados.
‫O que posso fazer é aumentar o zoom.
‫Aqui vamos nós.
‫Belisque para aumentar o zoom.
‫Vamos.
‫E você sabe como usar um computador.
‫OK, é isso que está nos dizendo.
‫Os dados desta competição estão divididos em três partes.
‫E lembra como eu disse que esse é um problema de série temporal?
‫Bem, temos Train CSFI, que contém dados até o final de 2011, e temos Validus GSV, que é o conjunto de
‫validação, que contém dados de 1º de janeiro de 2012 a 30 de abril de 2012.
‫Agora, você percebe aqui que o conjunto de validação possui dados após o conjunto de treinamento, que é de 2011.
‫Veremos isso quando estivermos trabalhando nisso.
‫E, finalmente, o conjunto de dados de teste, que não será divulgado até a última semana de competição.
‫Mas como essa competição já passou, temos acesso ao teste CSFI.
‫Ele contém dados após o conjunto de validação.
‫Veja aqui, o conjunto de validação termina em 30 de abril de 2012, enquanto este continua a partir de 1º de
‫maio de 2012.
‫Hmm.
‫Ok, então essas são algumas informações sobre os dados com os quais trabalharemos.
‫Também existe um dicionário de dados, mas veremos isso em um segundo.
‫Vamos voltar para a foto com a qual estávamos trabalhando.
‫E olhamos aqui, tente ver ASV.
‫Treinamos CSC.
‫Ainda está em um arquivo zip, então vamos descompactar esse trem dot CSFI.
‫Maravilhoso.
‫Deixe-me validar o CCSVI.
‫OK, então este deve ser treinado e válido.
‫DSV em um arquivo.
‫Vamos dar uma olhada naquele notebook Majuba em um minuto.
‫Estamos apenas nos familiarizando com os dados que baixamos de Kagle.
‫Então podemos ver o dicionário de dados.
‫OK, isso é bastante autoexplicativo o que pode ser.
‫E então há o teste CSFI.
‫OK, então nós temos isso.
‫Tudo bem, agora vamos voltar para a pasta do nosso projeto em que estamos trabalhando.
‫O que posso fazer é colocar essa criação junto com a nomenclatura da pasta, que é um nome sofisticado para o sistema
‫de nomenclatura que estamos usando.
‫Podemos criar uma pasta de dados e apenas colocar todos os nossos dados lá e, em seguida, podemos excluir
‫este arquivo zip porque temos bluebook para bulldozes lá.
‫Maravilhoso.
‫Agora temos um arquivo para trabalhar.
‫Voltamos aqui.
‫Ultrapasse um projeto de previsão de preço, temos nossos dados, vamos voltar ao nosso fluxo de trabalho.
‫Temos nossos dados em nossa pasta de projeto.
‫Excelente.
‫O próximo é criar um ambiente ou coleção de ferramentas usando QandA.
‫Vamos fazer isso.
‫E para fazer isso, vamos ter que usar o terminal.
‫Aumente um pouco esta janela, então vou mudar o diretório da minha área de trabalho, que é
‫onde estou armazenando esta pasta.
‫Volte em um período e também mude o curso normal superior do deck de diretórios, e aí dentro disso
‫eu tenho uma previsão de preço do Bodos, maravilhoso.
‫E então vá mais.
‫Isso me mostra que tenho essa pasta de dados, que é exatamente o que temos lá.
‫Maravilhoso.
‫E agora vamos criar um ambiente para que possamos fazer isso com QandA create e porque queremos criar
‫uma pequena pasta N.
‫Na verdade, preciso da tag de prefixo e vimos isso em nosso projeto anterior, mas vamos
‫criar um novo ambiente aqui.
‫Então, vamos fazer isso para criar o prefixo QandA.
‫Não termine.
‫Sim, correto, e então vamos dar a ele Pandas, Numpty, matplotlib, Jupiter e linha psíquica porque estamos nos
‫mantendo em linha com as ferramentas que queremos usar.
‫Então, pandas, matplotlib, numpty, Jupiter, muitos países, o que estamos usando para criar esse ambiente.
‫E por isso não consigo aprender.
‫Então vamos ver se funciona.
‫Bela.
‫E vamos pressionar sim.
‫E aí vamos nós, então deixarei este slide por cerca de um minuto ou assim e voltarei quando terminar.
‫Bela.
‫Isso levou cerca de um minuto ou mais na minha máquina, vai depender de quão rápida sua
‫máquina é ou quão rápida é sua conexão com a Internet, porque QandA tem que baixar algumas coisas para que possamos ver
‫como ativar este ambiente, que nós ' como já vimos, podemos usar um código aqui para ativar os usuários.
‫Daniel, curso de aprendizado de máquina para desktop, projeto de previsão de preço de bulldozer M.
‫E se olharmos para trás em nossa pasta que criamos, temos uma pasta N que aqui irá
‫conter todas as nossas ferramentas.
‫Então, vamos ativar isso e ver se temos um notebook Júpiter pronto para usar, o que não vamos fazer.
‫Mas iniciaremos um servidor Jupiter para que possamos começar em nosso espaço de trabalho.
‫Desktop HTML course slash slash bulldozer previsão de preço slash projeto slash.
‫E.
‫Maravilhoso.
‫Então você percebe aqui que a base agora mudou para esta parte da queda aqui e para testar se temos
‫Júpiter instalado, podemos digitar Júpiter.
‫Não, sei o que isso vai fazer é criar um serviço em nossa máquina local, como este
‫computador bem aqui executando o Júpiter, que é onde podemos iniciar os notebooks do Júpiter e colocar nosso espaço de trabalho em funcionamento.
‫Bonito, de modo que demorou cerca de 30 segundos ou mais na primeira vez que você executou em um novo ambiente, pode
‫demorar um pouco para carregar.
‫Agora temos exatamente a mesma pasta que criamos em nosso explorador de arquivos ou localizador, no meu caso, em
‫Júpiter.
‫Maravilhoso.
‫E a forma como podemos testar para ver se nosso ambiente está configurado corretamente para que possamos ir.
‫Novo caderno.
‫Maravilhoso.
‫E para testar rapidamente, vamos importar numpties enpi, precisamos verificar se podemos importar todas as
‫nossas ferramentas.
‫Pandas como importação do dia de pagamento matplotlib Dopp Hyppolite como importação de PLT Escalon.
‫Agora, se funcionar corretamente, esta célula deve rodar sem erros.
‫Agora, novamente, isso pode demorar um pouco se for a primeira vez em execução neste ambiente enquanto Conder
‫e Júpiter preparam todas essas ferramentas.
‫Então, vamos apenas esperar pacientemente enquanto isso acontece.
‫Bela.
‫Então, novamente, na minha máquina, isso levou cerca de 30 segundos ou mais, talvez mais perto de um minuto.
‫Mas o que isso significa é que temos nossas ferramentas prontas para uso.
‫Então, se voltarmos ao nosso fluxo de trabalho, acabamos de implodir pandas matplotlib numpty e então eu poderia aprender.
‫E estamos trabalhando em um bloco de notas dupatta e percorremos as etapas aqui.
‫Portanto, criamos uma pasta de projeto.
‫Baixamos nossos dados de Kagle.
‫Criamos um ambiente que é uma coleção de ferramentas.
‫Estamos trabalhando em um Juban, um notebook, e agora temos acesso a essas ferramentas aqui.
‫Então é isso que vamos fazer agora, análise de dados, manipulação e, é claro, terminar com
‫um pouco de aprendizado de máquina.
‫Bem, nossos notebooks estão prontos para uso.
‫É para isso que estamos trabalhando nos próximos vídeos.
‫Então, vejo você então.