‫Okay, jetzt weiß ich, dass du viel durchgemacht hast, und diese Art von Diagramm hier kann anfangs sehr verwirrend erscheinen, und keine Sorge,
‫ich habe ein paar Mal gebraucht, um wirklich zu verstehen, was hier vor
‫sich geht und sowie diese hier eingerichtet.
‫Rechts.
‫Sie haben also Ihren Computer.
‫Das verstehst du wahrscheinlich.
‫Aber wenn Sie noch nie zuvor an einem Machine-Learning-Projekt gearbeitet haben, scheint dies ein wenig aus dem Ruder zu
‫laufen.
‫Sie haben ein Projekt für Ihre Daten.
‫Sie haben eine Umgebung.
‫QandA hilft Ihnen, diese Umgebung zu schaffen.
‫Und innerhalb dieser Umgebung stehen Ihnen verschiedene Tools für Data Science und maschinelles Lernen zur Verfügung.
‫Nun, was wir bei dieser Wahl tun werden, ist das übrigens für das Mac OS.
‫Wenn Sie also einen Windows-Computer verwenden, sollten Sie sich die andere Version dieser Vorlesung
‫ansehen, die dieselben Schritte durchläuft.
‫Aber was wir in diesem Abschnitt dieses Vortrags tun werden und was ich mittragen werde, denn es ist ein
‫bisschen ein komplizierter Prozess, aber wir werden ihn gemeinsam durcharbeiten.
‫Im Abschnitt Ressourcen finden Sie eine Dokumentation, die Ihnen weiterhilft, wenn Sie nicht weiterkommen.
‫Aber keine Sorge, diese Art von Konzept braucht anfangs eine Weile, um sie zu bekommen.
‫Aber sobald Sie es verstanden haben, werden Sie feststellen: OK, ich sehe, wo es wertvoll ist, und Sie können es während
‫Ihrer gesamten Karriere im Bereich Data Science und maschinelles Lernen verwenden.
‫Jetzt haben Sie zunächst Ihren Computer.
‫Was wir tun werden, ist, Mini QandA zusammen mit QandA herunterzuladen und dann mit Condah eine Umgebung zu erstellen,
‫die einige dieser Tools enthält.
‫Das werden wir also tun.
‫Nun, laden Sie viele QandA herunter, die mitgeliefert werden, einen Projektordner erstellen und dann eine
‫Beispielumgebung wie diese erstellen.
‫Und wofür wir diese Umgebung verwenden können, ist, dass es hier Tools für Data Science und maschinelles Lernen
‫gibt.
‫Wir können es für unsere zukünftigen Projekte verwenden.
‫Diese Vorlesung baut den ganzen Rest des Kurses auf.
‫Sobald wir diese Umgebungen eingerichtet haben, können wir mit der Arbeit an Projekten beginnen, Hand anlegen, mit Daten arbeiten und
‫aufhören, Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
‫Aber die richtige Grundlage zu schaffen ist sehr wichtig.
‫Also das sagen.
‫Ich habe hier ein kleines Flussdiagramm entwickelt, und dieser Link befindet sich wieder im Ressourcenabschnitt, der nur einige
‫Schritte beschreibt, was wir mit Anakonda Mini Conder und tun werden.
‫Und keine Sorge, wir werden dies nicht durchgehen, während wir dies tatsächlich Schritt für Schritt durchgehen
‫werden.
‫Aber vorerst lasse ich euch das alleine anschauen.
‫Aber das sind die Schritte, die wir unternehmen werden.
‫Laden Sie viele Condah herunter.
‫Lassen Sie mich heranzoomen, viele QandA herunterladen, es auf Ihrem Computer installieren, eine knifflige Installation von einem Terminal,
‫einen Projektordner erstellen und dorthin wechseln.
‫Dieser Projektordner ähnelt also dem Workflow, den wir für jedes der Projekte einrichten
‫werden.
‫Sie haben jeweils ihr eigenes Projekt und erstellen eine benutzerdefinierte Umgebung im Projektordner.
‫Denken Sie daran, dass eine Umgebung eine Sammlung von Paketen oder Tools ist, die wir für Data Science-Projekte
‫verwenden.
‫Wir werden unsere neue Umgebung aktivieren und dann ein Jupiter-Notebook laden, das eines
‫der Tools ist.
‫Keine Sorge, wenn nicht, bin ich mir nicht sicher, was ein Super-Notebook ist.
‫Wir werden uns das gleich anschauen.
‫Aber Dupatta Notebook ist eines der Tools, die wir am häufigsten für Data Science und maschinelles Lernen verwenden.
‫Alles klar, der erste Schritt besteht darin, viele QandA herunterzuladen und was wir tun werden.
‫Es gibt einen Link hier in diesem Flussdiagramm, aber ich zeige Ihnen nur, wie Sie ihn finden würden.
‫So viele KONDA-Downloads öffnen wir einen Browser, also gehen wir zu vielen KONDA.
‫Denken Sie daran, wir verwenden Mini, weil es jetzt etwa 10 Mal weniger Platz als Anaconda
‫hat. Da ich Makos verwende, werde ich die Mac-Version herunterladen.
‫Ich möchte die neueste Version herunterladen, da Python 2 Punkt 7 ein Python 2 Punkt ist.
‫Alles wird ab zwanzig zwanzig auslaufen.
‫Denken Sie also daran, wenn Sie Windows verwenden, sollten Sie sich die Windows-Version dieser Vorlesung ansehen.
‫Wenn Sie jedoch mit Mac OS arbeiten, sind dies die Schritte für Sie.
‫Laden Sie dies also in die pkg-Version herunter.
‫Vertrauen Sie mir einfach, wenn ich die pkg-Version sage.
‫Laden Sie das herunter, was das tun wird, es wird in unseren Download-Bereich des Computers heruntergeladen.
‫Es dauert nicht allzu lange, also warten wir einfach, bis das passiert.
‫Schön, wenn das fertig ist, können wir es öffnen.
‫Dadurch wird Minniecon für drei Installer geöffnet, sodass Sie durch die notwendigen Schritte zur Installation
‫dieser Software geführt werden.
‫Wunderschönen.
‫Wir werden diese Klicks durchgehen.
‫Zustimmen.
‫Wählen Sie Isolierung.
‫Nun, dies ist die Standardeinstellung hier, direkt im Geschäft für mich, nur Sie möchten auch darauf klicken.
‫Die Installation dieser Software erfordert einhundertfünfundneunzig Megabyte Speicherplatz.
‫Denken Sie also daran, Anakonda, auch wenn es hier das Anakonda-Logo genannt wird, möchten Sie, dass es aufpasst und
‫viele nette drei.
‫Dies nimmt also Platz ein Anakonda wird ungefähr drei Gigabyte benötigen.
‫Dies nimmt ungefähr zweihundert Megabyte in Anspruch, was in Ordnung ist.
‫Und jetzt kommt die Installation von Mini-Konda dazu.
‫Einige der grundlegenden Tools, die wir für den Einstieg in Data Science und maschinelles Lernen benötigen.
‫Denken Sie an viele Länder wie an eine Data Scientist-Workbench, damit sie weiterhin installiert werden kann.
‫Exzellent.
‫Nach ein paar Sekunden, die nicht allzu lange gedauert haben, wechselt es automatisch zu diesem kleinen Fenster
‫hier, in dem die Installation erfolgreich abgeschlossen wurde.
‫Wunderschönen.
‫Das können wir schließen.
‫Gehen Sie jetzt zu Ben.
‫Was haben wir also tatsächlich getan?
‫Was wir getan haben, ist, dass wir zu unserem Computer gegangen sind, und wir haben gerade diese Sache gemacht.
‫Wir haben viele QandA plus QandA installiert.
‫Und denken Sie daran, Minniecon wird etwas wie Python mitbringen, das wir brauchen, um
‫diese Pakete zu verwenden.
‫Alle diese Pakete sind in Python-Code geschrieben.
‫Jetzt können wir diesen kleinen Workflow einrichten.
‫Wir haben unseren Computer.
‫Wir werden einen Projektordner einrichten und dann QandA verwenden, das mit vielen QandA geliefert wurde, um
‫eine Umgebung zu erstellen.
‫Also machen wir das.
‫Wenn Sie einen Mac verwenden, können Sie dies jetzt über das Terminal tun.
‫Also werde ich das Terminal öffnen.
‫Und ich mache das ein bisschen größer, damit wir jetzt heranzoomen können, wenn Sie das noch nie zuvor erlebt haben.
‫Was Terminal tut, ist im Wesentlichen die Eingabe von Befehlen.
‫Es wird Ihrem Computer sagen, dass er etwas tun soll.
‫Und das wollen wir.
‫Wir möchten unserem Computer sagen, dass er gehen soll, hey, diesen Projektordner erstellen und dann verwenden wir KONDA, um diese Umgebung
‫zu erstellen.
‫Und Sie können das mit Befehlen in der Befehlszeile tun, wo wir jetzt sind.
‫Wie ich gerade sagte, wird dies möglicherweise als Basche-Befehlszeilenterminal bezeichnet.
‫Wenn Sie auf Windows sind, könnte etwas anderes sein.
‫Aber wenn Sie diese Worte Terminal Bashkim jemals online hören, können Sie sich diese wahrscheinlich in der Terminal-App
‫auf dem Mac merken.
‫Sie können feststellen, dass Sie jetzt Terminal aufrufen, bevor Sie Mini QandA installieren, dies wäre nicht hier gewesen.
‫Aber weil wir viele QandA installiert haben, haben wir jetzt hier ein kleines Ding namens base.
‫Und was diese Klammern sind der Anfang Ihres Namens.
‫Sie sehen, das ist mein MacBook Pro und ich meine mein Benutzerkonto.
‫Daniel, das bedeutet, dass wir uns derzeit in der Basisumgebung befinden.
‫Wenn wir Mini Konda auf unseren Computer herunterladen, wird eine Basisumgebung eingerichtet.
‫Diese Basisumgebung wird jetzt mit den Standardwerkzeugen geliefert, aber wir möchten unsere eigene benutzerdefinierte Umgebung in
‫unserem eigenen benutzerdefinierten Projektordner erstellen.
‫Also, wie würden wir das machen?
‫Nun, zuallererst werden wir das Verzeichnis auf den Desktop ändern, wenn wir dies tun können, indem wir auf
‫den Desktop drücken, wo c. D bedeutet Verzeichnis wechseln.
‫Und wenn Sie sich fragen, was ein Verzeichnis ist, ist es wie ein Ordner.
‫Also wenn wir in find suchen und ich zu Daniel gehe.
‫Lassen Sie mich auf diesen Punkt reinzoomen.
‫Hier sind wir jetzt, Daniel.
‫Und was ich tun möchte, ist zum Desktop zu wechseln, also wechsle ich zu hier.
‫Und wir werden auf dem Desktop einen Ordner namens Sample Project erstellen.
‫Und dies ist nur ein Beispiel dafür, wie wir einen Projektordner und eine Umgebung innerhalb dieses Projektordners
‫erstellen, damit wir uns für die Zukunft aufstellen können für jedes Projekt, das wir in diesem Kurs durchlaufen,
‫werden wir genau so ein neues Projekt erstellen .
‫Also ändern wir jetzt den Desktop, um einen Ordner zu erstellen.
‫Wir können das Aufrufbeispielprojekt erstellen, wobei mkdir für make directory steht.
‫Wenn wir also die Eingabetaste drücken, sollten wir sehen können, ob wir LC drücken, was für LIST steht, was bedeutet,
‫dass alle Dateien auf dem Desktop aufgelistet werden.
‫Es sagt ML-Kurs und Beispielprojekt.
‫Und gehen wir zurück zum Desktop.
‫Rein, raus.
‫Sie können sehen, dass das Beispielprojekt heute um einundzwanzig Uhr erstellt wurde. m. , und es gibt einen normalen Kurs, so
‫dass Sie am Ende dieses Kurses vielleicht eine Beispiel-Projektmappe haben, um mit dieser Vorlesung zu beginnen und dann wahrscheinlich
‫drei oder vier weitere oder je nachdem, wie viele Projekte es gibt, haben Sie eine Mappe für
‫jedes Projekt, an dem wir arbeiten.
‫Und denken Sie daran, wir haben hier den ersten Schritt getan.
‫Wir haben unsere Projektmappe.
‫Das haben wir gerade erstellt.
‫Ihr Computer hat Mini Konda heruntergeladen.
‫Wir haben Condee noch nicht oft verwendet, aber wir haben dieses Projektordner-Beispielprojekt erstellt.
‫Jetzt verwenden wir Condah, um eine Umgebung zu erstellen, die die Werkzeuge für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft
‫enthält, die wir benötigen.
‫Gehen wir also zurück zum Terminal.
‫Hier können wir Kondor wieder einsetzen.
‫Wir werden also mit Seed Sample Project das Verzeichnis in unser Beispielprojekt ändern.
‫Jetzt sind wir in einem Beispielprojekt und wenn wir uns treffen, wird hier nichts sein.
‫Gehen Sie zurück, um hier nichts herauszufinden.
‫Was macht Sinn, oder?
‫Weil es ein brandneuer Ordner ist.
‫Um nun ein Beispiel oder eine Umgebung zu erstellen, können wir den Befehl Conduct,
‫create verwenden, und in unserem Fall werden wir speziell den QandA create-Präfixpunkt-Schrägstrich verwenden.
‫Und keine Sorge, ich werde das gleich durchgehen.
‫Pandas num pi Matlab-Website Kittleman.
‫Vielleicht suchen Sie nach Rabatt.
‫Heilige Hölle, dann weißt du, dass es viele Befehle gibt und viele dieser Namen machen für mich keinen Sinn.
‫Und hier ist sogar was los.
‫Nun, gute Frage, denn ich habe auch eine Weile gebraucht, um das zu umgehen.
‫Also kurz gesagt, was heißt das?
‫Wir müssen so kondah eine Umgebung und ein Präfix erstellen und was sagt es überhaupt?
‫QandA hat im Grunde nur die Einführung erstellt, wann immer Sie eine dieser Umgebungen erstellen möchten. Sie
‫geben QandA erstellt ein und sagen: QandA, Sie fragen Ihren persönlichen Assistenten ab, hey, ich
‫möchte jetzt etwas erstellen.
‫Das ist etwas, das in unserem Fall ein Präfix hat.
‫Dieses Punktende bedeutet, dass wir das Präfix des aktuellen Ordners verwenden, um am Anfang dieses Umgebungsordners zu stehen,
‫den wir erstellen werden.
‫Und dann lernen diese Pandas, num, matplotlib, Saikat, andere Tools oder Pakete kennen, die wir in unsere Umgebung
‫einfügen möchten.
‫Nun, das war ein kurzer Überblick über diese Codezeile, und wir könnten sie noch mehr entpacken, aber meistens ist es wichtig, einfach
‫zu versuchen, den Code auszuführen und zu sehen, was passiert.
‫Also machen wir das.
‫Nun, was passieren wird, ist das, was wir gerade getan haben, also Ihre Liste hier, ich zeige Ihnen, was wir gerade getan
‫haben.
‫Hier ist also eine Codezeile zum Erstellen eines Präfixpunkts und einer Panas Nampo Matplotlib-Cycad-Zeile.
‫Wunderschönen.
‫Nun, Umgebung, Ort, sehen Sie, wo ich sagte, das sei das Präfix, also haben wir dann das Präfix, Don.
‫Das ist was ich meine.
‫Das bedeutet, dass das Präfix dieses Beispielprojektordners oder der Teil des Dateipfads am Anfang dieses
‫Endordners verwendet wird, um einen weiteren M-Ordner innerhalb des Beispielprojekts zu erstellen und ein oder verwenden Sie "Sie haben mich
‫verloren".
‫Mach dir keine Sorge.
‫Als ich das zum ersten Mal herausfand oder diesen Workflow durchlief, dachte ich: Was zum Teufel ist los?
‫Es gibt nur Schrägstriche und Ordner und alles und alles ist überall.
‫Aber nachdem Sie dies ein paar Mal getan haben, wird es sinnvoll.
‫Und Sie erkennen den Wert eines solchen Setups.
‫Das bedeutet also, dass unsere Umgebung, unser Standort, denken Sie daran, dies ist das, was wir schaffen. Die Umgebung
‫wird ein Benutzer sein.
‫Daniel auf dem Desktop, es ist in unserem Ordner Beispielprojekt.
‫Dieser Name kann sich je nach Projekt ändern, an dem wir arbeiten.
‫Und es wird sein und es heißt Ende und ist die Abkürzung für Umwelt.
‫Es ist, als ob eine dieser Kurzformen, um etwas wie Code einzugeben, das Verzeichnis ändern ist.
‫Sie werden feststellen, dass dies in Ihrer Data-Science- und Machine-Learning-Umgebung häufig auf M abgekürzt wird,
‫und jetzt teilt uns Kondor mit, dass wir diese Pakete dort aktualisieren werden.
‫Warum diese?
‫Nun, weil wir über Pandas, Numpty, Matplotlib, psychische Linie gesprochen haben.
‫Jetzt denkst du vielleicht, Daniel, warum hast du diese gewählt?
‫Nun, lass uns hier rüber gehen.
‫Wir zoomen hinein und schauen hier.
‫Dies ist die Umgebung, die wir mit einigen dieser Tools erstellen möchten.
‫Es gibt Matplotlib, Pandas, Zyklon und kein Hoch.
‫Gehen wir also zurück zum Terminal und scrollen nach unten.
‫Kona wird uns ein paar Dinge erzählen.
‫Daher werden die folgenden Pakete heruntergeladen.
‫Die folgenden neuen Pakete werden installiert.
‫Ja.
‫Und das bedeutet, dass numpties installiert werden.
‫Panda wird installiert.
‫Aber denken Sie daran, wie widersprüchlich unser persönlicher Assistent ist, obwohl wir nur vier Pakete für die Matplotlib
‫von Tool eingegeben haben, keine Pandas.
‫Also ich Quitline Kondor ist unser Assistent.
‫Und dies sind eigenständige Pakete für sich selbst, aber sie hängen auch von anderem Code ab.
‫Also, weil Canudos, unser persönlicher Assistent, gehen wird, hey, fragen Sie Internet, was muss ich tun,
‫um diese zu betreiben?
‫Und dann wird QandA automatisch all diese zusätzlichen Dinge für uns besorgen.
‫Wir werden sagen, ja, danke, QandA.
‫Bitte fahren Sie fort.
‫Und was jetzt passieren wird, ist,
‫aus dem Internet herunterzuladen und verschiedene Pakete
‫zu extrahieren.
‫Nun, das wird ein paar Sekunden dauern, weil es jetzt Pandas, pi matplotlib durchläuft und so
‫kann ich lernen.
‫Wir warten einfach, bis das abgeschlossen ist.
‫Exzellent.
‫Es hat also ein paar Sekunden gedauert, ein paar Dinge aus dem Internet herunterzuladen, aber was haben wir jetzt getan?
‫Nun, Transaktion vorbereitet vorbereiten, Transaktion abgeschlossen überprüfen, Transaktion abgeschlossen ausführen.
‫Wunderschönen.
‫Verwenden Sie nun diese Umgebung, um diese zu aktivieren.
‫Dies ist eine Nachricht von QandA Condah Benutzer aktivieren Daniel slash desktop slash das Ende des Apple-Projekts.
‫OK, wenn wir also zurück in den Beispielprojektordner gehen, können wir hier sehen, dass wir jetzt einen M-Ordner haben.
‫Was wir getan haben, kehren wir zu unserer Präsentation zurück.
‫Wir schauen hier, wir haben einen Projektordner namens Sample Data erstellt.
‫Jetzt haben wir einen Umgebungsordner namens EMB erstellt, der Jupiter enthält.
‫Es tut mir leid, dass wir Jupiter noch nicht installiert haben.
‫Das ist ein kleiner Spoiler für das, was kommt, was Pandas Matplotlib und Zyklon dank anleiten.
‫Also werden wir darauf achten, was QandA sagt.
‫Lassen Sie uns diesen Code ausführen, um ihn zu aktivieren, und jetzt tippe ich gerne Dinge ein, anstatt sie zu kopieren und
‫einzufügen, weil ich mich daran gewöhne, diese verschiedenen Befehle einzugeben, und Sie werden dies möglicherweise sehen und denken, oh meine Güte,
‫das ist so viel .
‫Aber keine Sorge.
‫Wie ich schon sagte, wir sind es nicht, wir machen es nicht einfach.
‫Wir sind dabei, die Dinge richtig zu machen und praktische Lösungen für maschinelles Lernen zu finden und zu entwickeln.
‫Und das gehört dazu.
‫Vielleicht möchten Sie diese hier aufschreiben.
‫Diese besondere Aktivität könnte meiner ähnlich sein.
‫Hier könnte Ihr Name stehen, damit Sie ihn in Zukunft verwenden können.
‫Sobald wir es aufgeschrieben haben, werden wir eintreten.
‫Was Sie hier ändern werden, ist: Schauen Sie, wir haben unsere Basis verlassen.
‫Um jetzt Daniel Desktop Sample Project zu verwenden und jetzt dieser Abschnitt hier sind die MVPs, denken Sie daran, das ist
‫die aktive Umgebung.
‫Wenn wir also nach QandA und der Liste gehen, die lauten wird, hey, Hakamada, listen Sie die Umgebungen auf, die
‫wir haben.
‫Wir haben eine Basis und wir haben.
‫Bei der Amphore in unserem Beispielprojekt zeigt nun der Stern an, welche aktiv ist, was sinnvoll
‫ist, da diese dieselbe wie diese ist.
‫OK, jetzt haben wir eine Umgebung mit einigen Tools eingerichtet, die wir benötigen.
‫Was wir tun werden, ist ein Jupiter-Notebook zu starten und zu versuchen, die benötigten Tools zu importieren.
‫Und denken Sie daran, das Importieren in Python ist wie zu sagen: Hey, Python, schnapp dir diese Tools.
‫Ich muss sie benutzen.