‫Ahora, dado que estamos comenzando un nuevo proyecto, tiene sentido dar los pasos para comenzar un nuevo proyecto que estamos
‫haciendo aquí.
‫Lo que vamos a hacer en este video es crear una carpeta de proyecto, preparar nuestros datos, crear un entorno y
‫luego lanzar un cuaderno de Jupiter y asegurarnos de que podamos importar nuestras herramientas para que estén listas para
‫usar en nuestro problema.
‫Entonces empecemos.
‫Voy a ir a mi escritorio.
‫Iré a la carpeta del curso de aprendizaje automático que he estado usando.
‫Voy a crear una nueva carpeta en este.
‫Voy a llamar, llamemos a Bulldozer Price.
‫Proyecto de predicción, agradable y simple, y me ocuparé de los errores ortográficos.
‫No.
‫Hermosa.
‫Entonces entraremos en este FALDER.
‫Hermosa.
‫Tenemos una carpeta vacía.
‫Así que si vamos aquí.
‫Podemos quitar este para crear una carpeta de proyecto ahora para los datos.
‫Este es un poco diferente.
‫Vamos a ir a Kagle para obtener nuestro conjunto de datos, porque cuál es el problema de la excavadora, si vamos al libro azul
‫de Kagle punto com para las excavadoras.
‫Ahora, este problema en el que estamos trabajando se originó como una competencia de cable.
‫Por lo tanto, puede ver aquí predecir el precio de venta de subasta de una pieza de equipo pesado, a. k. una. excavadora.
‫Para crear un libro azul para bulldozer ahora, supongo que un libro azul significa tal vez eventos de ventas históricos o algo
‫así, no estoy del todo seguro.
‫Entonces, si miramos aquí, podemos ver una descripción general del proyecto.
‫Cuando esta competencia salió por primera vez, había un premio acumulado de 10000 dólares para esta competencia.
‫Y si se está preguntando, oye, ni siquiera estoy seguro de qué es Kagle, bueno, puede imaginarlo
‫como el hogar de los científicos de datos porque Kaggle está lleno de diferentes competencias, diferentes conjuntos de
‫datos, diferentes cuadernos y discusiones, también. como montones de cursos también.
‫Carollers, una gran cantidad de recursos para científicos de datos si se pregunta cuáles son las competencias.
‫Bueno, este es uno de aquí.
‫Lo que sucede es que una empresa puede publicar un conjunto de datos y luego será su trabajo ver qué tan bien puede modelarlo o qué
‫tan bien puede construir un sistema para resolver el problema que están publicando.
‫Y eso es en lo que vamos a trabajar en este proyecto.
‫Vamos a descargar los datos, el conjunto de datos de la competencia original, y luego
‫vamos a construir un proyecto completo para terminar construyendo un modelo de aprendizaje automático y veremos cómo hubiéramos terminado en
‫la tabla de clasificación. .
‫Como puede ver aquí, tenemos algunos puntajes y estos son diferentes equipos de personas en todo el
‫mundo de científicos de datos como usted.
‫Entonces eso es lo que tendremos al final de este proyecto.
‫Pero estamos hablando demasiado.
‫Consigamos los datos para que pueda llegar a esto antes.
‫Google punto com, barra C para la competencia, barra azul para los datos de la excavadora.
‫Puede hacer clic en este enlace de descargar todo.
‫Ahora, necesitará una cuenta para iniciar sesión y obtener estos datos, pero como ya inicié
‫sesión, la descargaré.
‫Puedo ver que va a mi carpeta de descargas.
‫Así que volvemos a mi explorador de archivos.
‫Puede ver que en realidad ya lo descargué aquí, pero esto solo descargará exactamente el mismo
‫archivo para que lo tengamos allí.
‫Ahora, podríamos mantenerlo aquí, pero como estamos trabajando en la carpeta de nuestro proyecto, lo moveré al proyecto de predicción
‫del precio de la excavadora, la carpeta que acabamos de crear.
‫Por lo tanto, su carpeta podría tener un nombre diferente.
‫Ahora puedo decir, sí, hermosa.
‫Tenemos nuestro archivo zip.
‫Descomprimamos eso.
‫Maravilloso.
‫Y eso entra en una carpeta de más carpetas alejadas.
‫Disponemos de tren, tren y tren válido vía valencia.
‫Y si estás mirando a través de estos preguntándote qué está pasando, bueno, el siguiente lugar para mirar es
‫en Kagle y ver qué está pasando aquí.
‫Entonces tenemos una descripción de los datos.
‫Lo que podría hacer es acercarme.
‫Aquí vamos.
‫Pellizcar para ampliar.
‫Vamos.
‫Y sabes cómo usar una computadora.
‫Bien, esto es lo que nos está diciendo.
‫Los datos de esta competición se dividen en tres partes.
‫¿Y recuerdas cómo dije que este es un problema de series de tiempo?
‫Bueno, tenemos Train CSFI, que contiene datos hasta finales de 2011, y luego tenemos Validus GSV, que es el conjunto de validación,
‫que contiene datos desde el 1 de enero de 2012 hasta el 30 de abril de 2012.
‫Ahora, observe aquí que el conjunto de validación tiene datos después del conjunto de entrenamiento, que es de 2011.
‫Echaremos un vistazo a esto cuando estemos trabajando en ello.
‫Y finalmente, el conjunto de datos de prueba, que no se publicará hasta la última semana de la competencia.
‫Pero debido a que esta competencia ya pasó, tenemos acceso a la prueba CSFI.
‫Contiene datos posteriores al conjunto de validación.
‫Así que vea aquí, el conjunto de validación finaliza el 30 de abril de 2012, mientras que este continúa desde el 1 de
‫mayo de 2012.
‫Mmm.
‫Bien, aquí hay información sobre los datos con los que vamos a trabajar.
‫También hay un diccionario de datos, pero lo veremos en un segundo.
‫Volvamos a la foto con la que estábamos trabajando.
‫Y miramos aquí, intentamos ver ASV.
‫Formamos CSC.
‫Todavía está en un archivo zip, así que descomprimiremos ese punto de tren CSFI.
‫Maravilloso.
‫Déjame validar CCSVI.
‫Bien, entonces este debe estar entrenado y ser válido.
‫DSV en un solo archivo.
‫Echaremos un vistazo a ese cuaderno de Majuba en un minuto.
‫Nos estamos familiarizando con los datos que hemos descargado de Kagle.
‫Entonces podemos ver el diccionario de datos.
‫Bien, eso es bastante evidente por sí mismo.
‫Y luego está la prueba CSFI.
‫Bien, lo tenemos.
‫Muy bien, ahora volvamos a la carpeta de nuestro proyecto en el que estamos trabajando.
‫Lo que podría hacer es poner esta creación con la nomenclatura de la carpeta, que es un nombre elegante para el sistema de
‫nombres que hemos estado usando.
‫Podríamos crear una carpeta de datos y simplemente poner todos nuestros datos allí y luego podemos eliminar este archivo
‫zip porque tenemos un libro azul para bulldozes allí.
‫Maravilloso.
‫Ahora tenemos un archivo con el que trabajar.
‫Volvemos aquí.
‫Realice un proyecto de predicción de precios, tenemos nuestros datos, volvamos a nuestro flujo de trabajo.
‫Tenemos nuestros datos en nuestra carpeta de proyectos.
‫Excelente.
‫El siguiente es crear un entorno o una colección de herramientas usando QandA.
‫Vamos a hacer eso.
‫Y para hacer eso, tendremos que usar terminal.
‫Haga esta ventana un poco más grande, así que voy a cambiar el directorio a mi escritorio, que es
‫donde estoy almacenando esta carpeta.
‫Regrese en un plazo y cambie el curso normal superior de la plataforma de directorio, y luego, dentro de
‫eso, tengo la predicción de precios de Bodos, maravillosa.
‫Y así ir más.
‫Me muestra que tengo esta carpeta de datos, que es exactamente lo que tenemos allí.
‫Maravilloso.
‫Y ahora vamos a crear un entorno para que podamos hacer eso con QandA create y porque queremos crear
‫una pequeña carpeta N.
‫En realidad, necesito la etiqueta de prefijo y lo hemos visto en nuestro proyecto anterior, pero vamos a
‫crear un nuevo entorno aquí.
‫Así que hagámoslo para que QandA cree un prefijo.
‫No termines.
‫Sí, correcto, y luego le daremos Pandas, Numpty, matplotlib, Júpiter y línea psíquica porque nos mantenemos
‫en línea con las herramientas que queremos usar.
‫Entonces, pandas, matplotlib, numpty, Júpiter, muchos países, lo que estamos usando para crear este entorno.
‫Y entonces no puedo aprender.
‫Así que veamos si funciona.
‫Hermosa.
‫Y vamos a presionar sí.
‫Y ahí vamos, así que dejaré que esto se deslice durante aproximadamente un minuto y volveré una vez que esté terminado.
‫Hermosa.
‫Así que eso tomó alrededor de un minuto más o menos en mi máquina, dependerá de qué tan
‫rápida sea su máquina o qué tan rápida sea su conexión a Internet, porque QandA tiene que descargar algunas cosas para que podamos
‫ver para activar este entorno, lo cual ' Como hemos visto antes, podemos usar un código aquí para activar usuarios.
‫Daniel, curso de aprendizaje automático de escritorio, proyecto de predicción de precios de bulldozer M.
‫Y si miramos hacia atrás en nuestra carpeta que creamos, tenemos una carpeta N que aquí va
‫a contener todas nuestras herramientas.
‫Así que activemos eso y veamos si tenemos un portátil Júpiter listo para usar, lo cual no tendremos.
‫Pero iniciaremos un servidor de Júpiter para que podamos comenzar en nuestro espacio de trabajo.
‫Curso HTML de escritorio barra barra oblicua del proyecto de predicción del precio de la excavadora.
‫Y.
‫Maravilloso.
‫Entonces, notará aquí que la base ahora ha cambiado a esta parte de otoño aquí y para probar si tenemos
‫Júpiter instalado, podemos escribir Júpiter.
‫No, sé que esto va a hacer es crear un servicio en nuestra máquina local, como esta
‫computadora aquí corriendo Júpiter, que es donde podemos iniciar los cuadernos de Júpiter y poner nuestro espacio de trabajo en funcionamiento.
‫Hermoso, por lo que tomó alrededor de 30 segundos más o menos la primera vez que lo ejecuta en un nuevo entorno, puede
‫demorar un poco en cargarse.
‫Ahora tenemos exactamente la misma carpeta que creamos en nuestro explorador o buscador de archivos, en mi caso, en
‫Júpiter.
‫Maravilloso.
‫Y la forma en que podemos probar para ver si nuestro entorno está configurado correctamente para que podamos ir.
‫Nuevo cuaderno.
‫Maravilloso.
‫Y para probarlo rápidamente, vamos a importar numpties enpi, necesitamos comprobar que podemos importar todas
‫nuestras herramientas.
‫Pandas como importación de día de pago matplotlib Dopp Hyppolite como importación PLT Escalon.
‫Ahora, si funciona correctamente, esta celda debería funcionar sin errores.
‫Ahora, nuevamente, esto podría llevar un poco de tiempo si es la primera vez que se ejecuta en este entorno, ya que
‫Conder y Júpiter preparan todas estas herramientas.
‫Así que esperaremos pacientemente mientras esto se lleva a cabo.
‫Hermosa.
‫De nuevo, en mi máquina, eso tomó unos 30 segundos más o menos, tal vez más cerca de un minuto.
‫Pero lo que esto significa es que tenemos nuestras herramientas listas para usar.
‫Entonces, si volvemos a nuestro flujo de trabajo, acabamos de hacer implosión de pandas matplotlib numpty y podría aprender.
‫Y estamos trabajando dentro de un cuaderno dupatta y hemos seguido los pasos aquí.
‫Entonces hemos creado una carpeta de proyecto.
‫Hemos descargado nuestros datos de Kagle.
‫Hemos creado un entorno que es una colección de herramientas.
‫Estamos trabajando en un Juban, un cuaderno, y ahora tenemos acceso a estas herramientas aquí.
‫Entonces, esto es lo que vamos a hacer ahora, análisis de datos, manipulación y, por supuesto,
‫terminando con algo de aprendizaje automático.
‫Bueno, nuestros cuadernos están listos para funcionar.
‫Esto es en lo que estamos trabajando para los próximos videos.
‫Entonces te veré.