‫你可能会想, 为什么我们要检查这些邮票？
‫我有电脑｡
‫为什么我必须下载带有Python和Conda的Mini Conda, 然后安装所有这些软件包？
‫我只想开始编码｡
‫你也应该如此｡
‫很高兴听到你想编码｡
‫我们很快就会做很多这样的事情｡
‫但是, 让您的电脑和让我们的电脑设置与迷你康达和康达是重要的步骤, 这将保存大量的时间在未来｡
‫当你下载Mini Conda和随后的Conda时, Conda给你创建环境的能力｡
‫你会在你正在做的不同项目中听到很多这样的话｡
‫让我给予个例子｡
‫我们的心脏病分类项目的工作流程可能包括从我们的计算机开始,
‫然后创建一个项目文件夹, 其中包含我们正在使用的患者记录数据和我们正在用于机器学习项目的工具｡
‫经过一点经验, 我们知道有一个工具集合, 我们可能想要使用,
‫如熊猫和地图绘图库的数据分析｡
‫工具或包的集合称为环境｡
‫我们使用Conda来创建环境, 然后再次使用它来安装不同的包｡
‫数据科学和机器学习工具｡
‫然后, 每次我们在项目现场对心脏病进行分类时, 我们都会在我们的环境中使用这些工具｡
‫让我们来看看这个｡
‫你有你的电脑｡
‫你想开始一个新的项目, 比如心脏病｡
‫您可以只创建一个单独的文件夹, 可能在桌面上或类似的地方｡
‫然后, 在这个文件夹中,
‫您可以保存该项目要使用的所有内容, 例如数据, 请记住,
‫患者记录可以是数据和康达环境, 这些都是您要使用的工具, 以便对数据进行深入分析, 从而尝试预测心脏病｡
‫Conda是您用来创建此环境､ 安装和更新所需工具的工具｡
‫为什么呢？
‫这有什么帮助？
‫我们为什么要这样做呢？
‫好吧, 这就是它派上用场的地方｡
‫比如说, 你正在做心脏病项目, 因为很多机器学习都是实验性的｡
‫您可能会在单一项目中使用许多不同的工具｡
‫现在, 如果其他人想和你一起做你正在做的事情呢？
‫Conda允许您与他们共享您一直在使用的一组完全相同的工具和包, 这样他们就可以立即开始使用,
‫而不是从头开始设置他们自己的工作台｡
‫如果你目前主要是一个人工作, 这可能看起来没有什么帮助, 但我可以向你保证,
‫这是你开始在团队中工作时最大的问题之一｡
‫有时候, 我和我的队友, 我们会花一整天的时间在同一个项目上工作,
‫或者尝试建立或尝试在同一个项目上工作｡
‫但我们不能, 因为我们遇到了依赖问题｡
‫依赖性问题是一个术语, 当你没有合适的软件包来解决你正在处理的问题时,
‫因为这个问题, 这个项目, 这个心脏病的分类将依赖于这些工具｡
‫当我们遇到依赖性问题时, 这意味着我们无法安装其中的一些工具｡
‫Conda帮助解决了依赖性问题｡
‫它确保您可以创建一个易于共享和更新的环境, 您可以与其他人共享｡
‫所以如果你的团队中有多个人, 你们都在用相似的数据､
‫相似的数据科学和机器学习工具做一个相似的项目｡
‫我们执行此工作流的原因是,
‫您可以创建一个项目文件夹, 然后,
‫如果您必须与其他人的计算机或团队中的其他人共享该文件夹, 您只需将包含数据和您的conda环境的项目文件夹发送给他们, 他们就可以立即开始｡
‫现在, 如果这看起来很多,
‫而且需要学习的内容也很多, 我们将进行动手练习, 为我们将在本课程中涉及的每个动手项目设置项目文件夹和环境｡