‫OK, agora eu sei que você já passou por muita coisa, e este tipo de diagrama aqui pode parecer muito confuso para começar, e
‫não se preocupe, demorei algumas vezes para realmente entender o que estava acontecendo
‫aqui e bem como esta configurada aqui.
‫Direito.
‫Então você tem seu computador.
‫Você provavelmente provavelmente entende isso.
‫Mas isso se você nunca trabalhou em um projeto de aprendizado de máquina antes, pode parecer um pouco fora
‫do comum.
‫Você tem um projeto para seus dados.
‫Você tem um ambiente.
‫QandA ajuda você a criar esse ambiente.
‫E, dentro desse ambiente, você tem diferentes ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina.
‫Bem, o que vamos fazer nesta eleição, é pelo Mac OS, por falar nisso.
‫Portanto, se você estiver usando um computador Windows, talvez queira dar uma olhada na outra versão desta
‫aula, que segue as mesmas etapas.
‫Mas o que vamos fazer nesta seção desta palestra e ter paciência comigo, porque é um processo
‫um pouco complicado, mas vamos trabalhar nisso juntos.
‫Há documentação na seção de recursos que o ajudará se você ficar preso.
‫Mas não se preocupe, esse tipo de conceito demora um pouco para ser entendido no início.
‫Mas, depois de obtê-lo, você começará a perceber: OK, vejo onde é valioso e você poderá usá-lo em toda a
‫sua carreira de ciência de dados e aprendizado de máquina.
‫Agora, antes de mais nada, tenha o seu computador.
‫O que vamos fazer é baixar o Mini QandA junto com o QandA e usar o Condah para criar um ambiente
‫que contém algumas dessas ferramentas.
‫Então é isso que faremos.
‫Bem, baixe muitos QandA, que virão com criarão uma pasta de projeto e então criaremos um
‫ambiente de exemplo como este.
‫E podemos usar esse ambiente porque há ferramentas aqui para ciência de dados e aprendizado de
‫máquina.
‫Podemos usá-lo para nossos projetos futuros.
‫Esta aula meio que configura todo o resto do curso.
‫Assim, depois de configurar esses ambientes, podemos começar a trabalhar em projetos, colocar a mão na massa, começar a trabalhar com dados,
‫parar de construir modelos de aprendizado de máquina.
‫Mas estabelecer a base certa é muito importante.
‫Então, ao dizer isso.
‫Desenvolvi um pequeno fluxograma aqui e, novamente, este link estará na seção de recursos de apenas algumas
‫etapas do que faremos com o Anakonda Mini Conder e.
‫E não se preocupe, não vamos passar por isso enquanto realmente faremos isso passo a
‫passo.
‫Mas, por enquanto, vou deixar você dar uma olhada nisso por conta própria.
‫Mas essas são as etapas que vamos seguir.
‫Baixe muitos Condah.
‫Deixe-me aumentar o zoom, baixar muitos QandA, instalar no seu computador tessy instalação por um terminal, criar uma pasta
‫de projeto e mudar para ela.
‫Portanto, esta pasta de projeto é como o fluxo de trabalho que iremos configurar para cada um
‫dos projetos.
‫Cada um deles terá seu próprio projeto, criará um ambiente personalizado dentro da pasta do projeto.
‫Agora, um ambiente, lembre-se, é uma coleção de pacotes ou ferramentas que usamos para projetos de ciência de
‫dados.
‫Vamos ativar nosso novo ambiente e depois carregar um caderno Jupiter, que é
‫uma das ferramentas.
‫Não se preocupe, se não, não sei o que é um super notebook.
‫Veremos isso em um segundo.
‫Mas o Dupatta Notebook é uma das ferramentas que usamos com mais frequência para ciência de dados e aprendizado de máquina.
‫Tudo bem, então o primeiro passo é baixar muitos QandA e o que vamos fazer.
‫Há um link aqui neste fluxograma, mas vou apenas mostrar como você o encontraria.
‫Tantos downloads KONDA, abrimos um navegador, então vamos para muitos KONDA.
‫Agora, lembre-se, estamos usando o Mini porque ele tem cerca de 10 vezes menos espaço do que o Anaconda agora,
‫porque estou usando o do Mako, vou baixar a versão para Mac.
‫Quero baixar a versão mais recente porque o Python dois vírgula sete é um Python dois pontos.
‫Qualquer coisa está sendo eliminada a partir de vinte e vinte.
‫Portanto, lembre-se, se você estiver no Windows, talvez queira dar uma olhada na versão Windows desta palestra.
‫Mas se você estiver no Mac OS, estas são as etapas para você.
‫Então baixe isso para a versão do pacote.
‫Apenas confie em mim quando digo a versão do pacote.
‫Baixe isso, o que vai fazer, vai baixar para a nossa seção de download do computador.
‫Não demora muito, então vamos apenas esperar que isso aconteça.
‫Lindo, uma vez terminado, podemos abri-lo.
‫Isso abrirá o Minniecon para três instaladores, então você será guiado pelas etapas necessárias
‫para instalar este software.
‫Lindo.
‫Vamos examinar esses cliques.
‫Aceita.
‫Escolha o isolamento.
‫Agora, este é o padrão aqui, reservado para mim, apenas você deseja clicar neste também.
‫A instalação deste software requer cento e noventa e cinco megabytes de espaço.
‫Portanto, lembre-se, Anakonda, embora seja chamado de logotipo Anakonda aqui, você quer que preste atenção e muitos
‫tipos três.
‫Então, isso vai ocupar o Anakonda e vai levar cerca de três gigabytes.
‫Isso ocupa cerca de duzentos megabytes, o que é bom.
‫E agora a instalação do mini konda virá com ele.
‫Algumas das ferramentas básicas de que precisamos para dar os primeiros passos com ciência de dados e aprendizado de máquina.
‫Lembre-se de que muitos países gostam de uma bancada de trabalho do cientista de dados para que a instalação possa continuar.
‫Excelente.
‫Então, depois de alguns segundos, não demorou muito, ele mudará automaticamente para esta pequena janela aqui onde
‫diz que a instalação foi concluída com sucesso.
‫Lindo.
‫Podemos fechar isso.
‫Agora, vá para Ben.
‫Então, o que realmente fizemos?
‫O que fizemos foi ir ao nosso computador e acabamos de fazer isso.
‫Instalamos muitos QandA mais QandA.
‫E lembre-se, o Minniecon virá com algo como o Python, que é o que precisamos
‫para usar esses pacotes.
‫Todos esses pacotes são escritos em código Python.
‫Agora, o que podemos fazer é configurar este pequeno fluxo de trabalho.
‫Temos nosso computador.
‫Vamos configurar uma pasta de projeto e, em seguida, usar QandA, que veio com muitos QandA
‫para criar um ambiente.
‫Então vamos fazer isso.
‫Agora, se você estiver em um Mac, pode fazer isso por meio do terminal.
‫Vou abrir o terminal.
‫E vou tornar isso um pouco maior para que possamos ampliar agora, se você nunca experimentou isso antes.
‫O que o Terminal faz é essencialmente permitir que você digite comandos.
‫Vai dizer ao seu computador para fazer algo.
‫E é isso que queremos.
‫Queremos dizer ao nosso computador para ir, ei, criar esta pasta de projeto e então usaremos KONDA para criar
‫este ambiente.
‫E você pode fazer isso com comandos na linha de comando, que é onde estamos agora.
‫Como eu disse, você pode ouvir isso se referindo a terminal de linha de comando Basche.
‫Se você estiver no Windows, pode ser outra coisa.
‫Mas se você já ouviu essas palavras Terminal Bashkim online, provavelmente está no aplicativo de terminal do
‫Mac para lembrar.
‫Você pode descobrir que indo ao terminal agora, antes de instalar o Mini QandA, isso não estaria aqui.
‫Mas, como instalamos muitos QandA, agora temos uma coisinha chamada base.
‫E quais são esses colchetes o início do seu nome.
‫Veja, este é o meu MacBook Pro e quero dizer minha conta de usuário.
‫Daniel, o que isso significa é onde estamos atualmente no ambiente de base.
‫Quando baixamos o Mini Konda para o nosso computador, ele vai configurar um ambiente básico.
‫Agora, este ambiente básico vem com as ferramentas padrão, mas queremos criar nosso próprio ambiente customizado dentro de
‫nossa própria pasta de projeto customizada.
‫Então, como faríamos isso?
‫Bem, em primeiro lugar, vamos mudar o diretório para a área de trabalho quando pudermos fazer isso pressionando a
‫área de trabalho, onde c. D significa mudar de diretório.
‫E se você está se perguntando o que é diretório, é como uma pasta.
‫Então, se olharmos em finde e eu for para Daniel.
‫Deixe-me dar um zoom nesse ponto.
‫Então é aqui que estamos agora, Daniel.
‫E o que eu quero fazer é mudar para a área de trabalho, então vou mudar para aqui.
‫E vamos criar uma pasta na área de trabalho chamada Projeto de amostra.
‫E este será apenas um exemplo de como criamos uma pasta de projeto e um ambiente dentro
‫dessa pasta de projeto para que possamos nos preparar para o futuro, pois cada projeto que realizamos neste
‫curso criará um novo projeto exatamente como este .
‫Portanto, vamos mudar a área de trabalho agora para criar uma pasta.
‫Podemos fazer o projeto de amostra de chamada onde mkdir significa diretório make.
‫Portanto, se pressionarmos enter enquanto fazemos isso, devemos ser capazes de ver se pressionamos LC, que significa LIST, que significa listar
‫todos os arquivos que estão na área de trabalho.
‫Diz Curso de ML e Projeto de amostra.
‫E vamos voltar para a área de trabalho.
‫Dentro, fora.
‫Você pode ver que o projeto de amostra foi criado hoje às uma e vinte e um p. m. , e há um curso normal, então
‫no final deste curso você terá talvez uma pasta de projeto de amostra para começar nesta aula e,
‫em seguida, provavelmente três ou quatro outras ou, dependendo de quantos projetos houver, você terá uma pasta
‫para cada projeto em que trabalhamos.
‫E lembre-se, demos o primeiro passo aqui.
‫Temos nossa pasta de projetos.
‫Isso é o que acabamos de criar.
‫Seu computador baixou o Mini Konda.
‫Ainda não usamos muitos Condee, mas criamos este projeto de amostra de pasta de projeto.
‫Agora vamos usar o Condah para criar um ambiente que contém as ferramentas de aprendizado de máquina e ciência de
‫dados de que precisamos.
‫Então, vamos voltar ao terminal.
‫É aqui que podemos usar Kondor novamente.
‫Portanto, vamos mudar o diretório para o nosso projeto de amostra com o Projeto de Amostra Seed.
‫Agora estamos dentro de um projeto de amostra e se nos acertarmos, não haverá nada aqui.
‫Volte para não descobrir nada aqui.
‫O que faz sentido, certo?
‫Porque é uma pasta totalmente nova.
‫Agora, para criar uma amostra ou para criar um ambiente, podemos usar o comando conduta,
‫criar e, no nosso caso, vamos usar especificamente o prefixo QandA criar ponto barra.
‫E não se preocupe, vou explicar isso em um segundo.
‫Site do Panda num pi matlab, Kittleman.
‫Você pode estar procurando um desconto.
‫Puta merda, então saiba que há muitos comandos e muitos desses nomes nem mesmo fazem sentido para mim.
‫E há o que está acontecendo aqui.
‫Ótima pergunta, porque me levou, demorei um pouco para contornar isso também.
‫Então, em poucas palavras, o que isso quer dizer?
‫Temos que criar um ambiente e prefixo de criação tão condah e o que isso quer dizer?
‫O QandA criou basicamente a introdução para qualquer momento em que você quiser criar um desses ambientes,
‫você digitará QandA criado dizendo, QandA, você está perguntando ao seu assistente pessoal dizendo, ei,
‫quero criar algo agora.
‫Isso é algo que no nosso caso tem um prefixo.
‫Este ponto final significa que vamos usar o prefixo da pasta atual para estar no início desta pasta
‫de ambiente que vamos criar.
‫E então esses pandas, num, matplotlib, Saikat, aprendem outras ferramentas ou pacotes que queremos colocar em
‫nosso ambiente.
‫Essa foi uma rápida visão geral dessa linha de código e poderíamos descompactá-la mais, mas na maioria das vezes é importante apenas
‫tentar executar o código e ver o que acontece.
‫Então vamos fazer isso.
‫Agora, o que vai acontecer é o que acabamos de fazer, então sua lista aqui, vou mostrar o que acabamos de
‫fazer.
‫Portanto, aqui está uma linha de código para criar um ponto de prefixo e uma linha de cycad de Panas Nampo matplotlib.
‫Lindo.
‫Agora, ambiente, localização, veja onde eu disse que era o prefixo, então temos o prefixo então, Don.
‫É isso que eu quero dizer.
‫Isso significa que vai usar o prefixo desta pasta de projeto de amostra ou parte do caminho
‫do arquivo na frente desta pasta final para criar outra pasta M dentro do projeto de amostra e usando um nosso é você me
‫perdeu.
‫Não se preocupe.
‫Quando descobri isso pela primeira vez ou passei por esse fluxo de trabalho, pensei, o que diabos está acontecendo?
‫Há apenas barras e pastas e tudo e tudo está em toda parte.
‫Mas depois de fazer isso algumas vezes, vai começar a fazer sentido.
‫E você percebe o valor de ter uma configuração como esta.
‫Então, isso quer dizer que nosso ambiente, localização, lembre-se, isso é o que estamos criando ambiente
‫vai ser um usuário.
‫Daniel na área de trabalho, está em nosso projeto de amostra de pasta.
‫Agora, este nome pode mudar dependendo do projeto em que estamos trabalhando.
‫E vai ser e se chama fim e é a abreviação de meio ambiente.
‫É como uma dessas formas abreviadas de digitar algo, como o código é para alterar o diretório.
‫Você verá que isso é muito comum em todo o seu ambiente de ciência de dados e aprendizado de máquina
‫pode ser abreviado para M, e agora Kondor está nos dizendo que vamos adicionar a atualização desses pacotes lá.
‫Por que esses?
‫Bem, porque falamos sobre eles pandas, entorpecido, matplotlib, linha psíquica.
‫Agora você deve estar pensando, Daniel, por que escolheu estes?
‫Bem, vamos até aqui.
‫Vamos ampliar e olhar aqui.
‫Este é o ambiente que queremos criar com algumas dessas ferramentas.
‫Tem matplotlib, tem pandas, tem ciclone e não tem barato.
‫Então, vamos voltar ao terminal e rolar para baixo.
‫Kona vai nos contar algumas coisas.
‫Portanto, os seguintes pacotes serão baixados.
‫Os novos pacotes a seguir serão instalados.
‫Sim.
‫E isso quer dizer que os números serão instalados.
‫O Panda será instalado.
‫Mas lembre-se de como nosso assistente pessoal é contrário, embora tenhamos digitado apenas quatro pacotes para
‫o matplotlib do Tool, sem pandas.
‫Então, eu Quitline Kondor é nosso assistente.
‫E esses são pacotes autônomos, mas também dependem de outro código.
‫Então porque Canudos, nosso assistente pessoal, vai perguntar, ei, perguntar Internet, o que eu preciso
‫fazer para rodar isso?
‫E então o QandA irá pegar todas essas coisas extras para nós automaticamente.
‫Vamos dizer, sim, obrigado, QandA.
‫Prossiga.
‫E agora o que vai acontecer é fazer o download da Internet e extrair um extrato
‫de pacote diferente, significa semelhante a como instalamos muitos extratos QandA, significa fazer o download e seguir as
‫etapas de instalação para nós.
‫Agora, isso vai levar alguns segundos porque vai passar pelos pandas agora, pi matplotlib e então
‫eu posso aprender.
‫Vamos apenas esperar até que termine.
‫Excelente.
‫Demorou alguns segundos para baixar algumas coisas da Internet, mas agora o que acabamos de fazer?
‫Bem, preparando a transação realizada, verificando a transação realizada, executando a transação realizada.
‫Lindo.
‫Agora, para ativar este uso do ambiente.
‫Esta é uma mensagem de QandA Condah ativar usuários Daniel slash desktop slash o fim do Projeto Apple.
‫OK, se voltarmos para a pasta do projeto de amostra, podemos ver aqui agora que temos uma pasta M.
‫Então, o que fizemos, voltamos à nossa apresentação.
‫Olhamos aqui, criamos uma pasta de projeto chamada Sample Data.
‫Agora criamos uma pasta de ambiente chamada EMB, que contém Júpiter.
‫Lamento não ter instalado o Júpiter ainda.
‫Isso é um pequeno spoiler para o que está por vir, o que o matplotlib e o ciclone do Panda conduzem.
‫Então, vamos prestar atenção ao que o QandA diz.
‫Vamos executar este código para ativar e agora eu gosto de digitar coisas em vez de copiar e colar porque
‫me acostuma a digitar esses comandos diferentes e você chegará a você poderá ver isso e pensar, oh meu
‫Deus, isso é muito .
‫Mas não se preocupe.
‫Como eu disse, não estamos, não estamos nisso pelas coisas fáceis.
‫Estamos empenhados em fazer as coisas certas, obter e criar soluções práticas de aprendizado de máquina.
‫E isso faz parte.
‫Então você pode querer escrever este.
‫Esta sua atividade especial pode ser semelhante à minha.
‫Pode ter seu nome aqui para que você possa usá-lo no futuro.
‫Agora, uma vez que tenhamos escrito, vamos entrar.
‫Então, o que você verá a mudança aqui é, olhe, saímos da base.
‫Agora usa Daniel Desktop Sample Project e agora esta seção aqui é o MVP's, lembre-se, esse é
‫o ambiente ativo.
‫Então, se formos QandA e a lista, o que significa, ei, Hakamada, liste os ambientes que
‫temos.
‫Temos base e temos.
‫A ânfora em nosso projeto de amostra agora a estrela indica qual está ativa, o que faz
‫sentido porque esta é a mesma que esta.
‫OK, agora configuramos um ambiente com algumas ferramentas de que precisamos.
‫O que vamos fazer é iniciar um notebook Júpiter e tentar importar as ferramentas de que precisamos.
‫E lembre-se, importar em Python é como dizer, ei, Python, vá e pegue essas ferramentas.
‫Eu preciso usá-los.