‫なんでこんなスタンプを押すんだ､ と思うかもしれません｡
‫パソコンがあるんです｡
‫なぜMini Conda with PythonとCondaをダウンロードしてから､ これらのパッケージをすべてインストールしなければならないのですか？
‫コーディングを始めたいんです｡
‫そして､ そうあるべきなのです｡
‫コーディングしたいっていうのはいいことですね｡
‫近々､ たくさんやりますよ｡
‫しかし､ あなたのコンピューターを手に入れ､ 私たちのコンピューターをミニコンダとコンダでセットアップすることは､ 将来的に多くの時間を節約することになる重要なステップなのです｡
‫Mini Condaをダウンロードし､ その後Condaをダウンロードすると､ Condaは環境を作成する機能を提供します｡
‫取り組んでいるさまざまなプロジェクトで､ たくさん耳にすることになるでしょう｡
‫一例を挙げましょう｡
‫心臓病の分類」プロジェクトのワークフローでは､ まずコンピュータを用意し､ 患者の記録を使ったデータや機械学習プロジェクトで使用するツールを含むプロジェクトフォルダを作成することが考えられます｡
‫少し経験を積むと､ データ解析のためのpandasやmap plot libなど､ 使いたいと思うようなツールが集まっていることがわかります｡
‫ツールやパッケージの集合体を環境と呼びます｡
‫Condaを使って環境を作り､ それをまた使って別のパッケージをインストールする｡
‫データサイエンスと機械学習のツールをそれに
‫そして､ 心臓病の分類を行うプロジェクト現場では､ 毎回､ 環境の中にあるツールを使っています｡
‫では､ 順を追って説明しましょう｡
‫パソコンがあるじゃないですか｡
‫心臓病への取り組みなど､ 新しいプロジェクトを始めたい方｡
‫デスクトップなどに別フォルダを作成するだけでもいいかもしれません｡
‫例えば､ 患者の記録はデータであり､ Conda環境は､
‫心臓病を予測するためにデータから洞察を得るために使用するすべてのツールです｡
‫Condaは､ この環境を作り､ 必要なツールをインストールし､ アップデートするために使うものです｡
‫さて､ これはなぜでしょう？
‫なぜ､ これが役に立つのか？
‫なぜ､ このような形でやるのでしょうか｡
‫さて､ ここで便利なものがあります｡
‫例えば､ 機械学習の多くは実験的なものなので､ 心臓病のプロジェクトに取り組んでいるとします｡
‫1つのプロジェクトにいくつものツールを使うこともあるでしょう｡
‫さて､ あなたが取り組んでいることを､ 他の人が一緒に始めたいと思ったらどうでしょう｡
‫コンダでは､ ワークベンチをゼロから立ち上げるのではなく､ あなたが使っているツールやパッケージと全く同じものを共有することで､
‫すぐに使い始めることができるのです｡
‫今､ ほとんど一人で仕事をしている人には参考にならないかもしれませんが､ チームで仕事をするようになると､
‫これが大きな問題のひとつになることは請け合いです｡
‫私やチームメイトは､ 文字通り一日中同じプロジェクトに取り組んだり､
‫セットアップや作業をしたりする日もありました｡
‫しかし､ 依存関係の問題にぶつかり､ できなかったのです｡
‫依存性の問題とは､ 取り組んでいる問題に対して適切なパッケージがない場合に使われる用語で､
‫この問題､ このプロジェクト､ この心臓病の分類は､ ここにあるこれらのツールに依存することになるのです｡
‫また､ 依存関係の問題が発生すると､ いくつかのツールをインストールすることができなくなります｡
‫Condaは､ その依存関係の問題を解決するのに役立ちます｡
‫簡単に共有でき､ 更新可能なこの環境を､ 誰かと共有できるようにするのです｡
‫つまり､ チーム内に複数の人がいて､ 全員が同じようなデータ､ 同じようなデータサイエンスや機械学習ツールを使って､
‫同じようなプロジェクトに取り組んでいたとします｡
‫このようなワークフローを採用しているのは､ プロジェクトフォルダを作成しておけば､
‫他の人のコンピュータやチームの他の人と共有する必要がある場合､ データとconda環境を含むプロジェクトフォルダを送るだけですぐに始められるようにするためです｡
‫このコースでは､ プロジェクトフォルダと､ このコースで扱う各プロジェクト用の環境を設定する実習を行います｡