‫Bien, ahora sé que has pasado por mucho, y este tipo de diagrama aquí puede parecer muy confuso para empezar, y no
‫te preocupes, me tomó varias veces entender realmente lo que estaba pasando
‫aquí y así como este configurado aquí.
‫Derecha.
‫Entonces tienes tu computadora.
‫Probablemente lo entiendas.
‫Pero esto es así, si nunca antes ha trabajado en un proyecto de aprendizaje automático, esto puede parecer un poco fuera
‫de lugar.
‫Tienes un proyecto para tus datos.
‫Tienes un ambiente.
‫QandA le ayuda a crear este entorno.
‫Y dentro de ese entorno, tiene diferentes herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático.
‫Bueno, lo que vamos a hacer en esta elección, esto es para Mac OS, por cierto.
‫Entonces, si está utilizando una computadora con Windows, es posible que desee ver la otra versión de esta
‫lección que sigue los mismos pasos.
‫Pero lo que vamos a hacer en esta sección de esta conferencia y tengan paciencia conmigo, porque es
‫un proceso un poco complicado, pero lo trabajaremos juntos.
‫Hay documentación en la sección de recursos que le ayudará si se queda atascado.
‫Pero no se preocupe, este tipo de concepto tarda un poco en llegar al principio.
‫Pero una vez que lo obtenga, comenzará a darse cuenta de que, de acuerdo, veo dónde es valioso y podrá usarlo a
‫lo largo de su carrera en ciencia de datos y aprendizaje automático.
‫Ahora, antes que nada, tenga su computadora.
‫Lo que vamos a hacer es descargar Mini QandA junto con QandA y luego usar Condah para crear un entorno que
‫contenga algunas de estas herramientas.
‫Entonces esto es lo que haremos.
‫Bueno, descargue muchos QandA, que vendrán con crearán una carpeta de proyecto y luego crearemos un
‫entorno de ejemplo como este.
‫Y para lo que podemos usar este entorno es porque aquí hay herramientas para la ciencia de datos y el aprendizaje
‫automático.
‫Podemos usarlo para nuestros proyectos futuros.
‫Esta clase de clase configura todo el resto del curso.
‫Entonces, una vez que tengamos estos entornos configurados, podemos comenzar a trabajar en proyectos, poner manos a la obra, comenzar a trabajar con
‫datos, dejar de construir modelos de aprendizaje automático.
‫Pero establecer la base adecuada es muy importante.
‫Así que al decir eso.
‫He desarrollado un pequeño diagrama de flujo aquí, y nuevamente, este enlace estará en la sección de recursos de solo algunos
‫pasos de lo que vamos a hacer con Anakonda Mini Conder y.
‫Y no se preocupe, no vamos a pasar por esto, mientras que realmente lo haremos paso a
‫paso.
‫Pero por ahora, dejaré que le eches un vistazo a esto por tu cuenta.
‫Pero estos son los pasos que vamos a dar.
‫Descarga muchos archivos Condah.
‫Permítanme acercarme, descargar muchos QandA, instalarlos en su computadora, realizar la instalación mediante una terminal, crear una carpeta
‫de proyecto y cambiar a ella.
‫Entonces, esta carpeta de proyecto es como el flujo de trabajo que vamos a configurar para cada uno de
‫los proyectos.
‫Cada uno tendrá su propio proyecto, creará un entorno personalizado dentro de la carpeta del proyecto.
‫Ahora, un entorno, recuerde, es una colección de paquetes o herramientas que usamos para proyectos de ciencia de
‫datos.
‫Vamos a activar nuestro nuevo entorno y luego cargaremos un cuaderno de Júpiter, que es una
‫de las herramientas.
‫No se preocupe, si no lo hace, no estoy seguro de qué es un superportátil.
‫Veremos eso en un segundo.
‫Pero Dupatta Notebook es una de las herramientas que usamos con más frecuencia para la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
‫Muy bien, entonces el primer paso es descargar muchos QandA y lo que vamos a hacer.
‫Hay un enlace aquí en este diagrama de flujo, pero solo le mostraré cómo lo encontrará.
‫Tantas descargas de KONDA, abrimos un navegador, así que vamos a muchas KONDA.
‫Ahora, recuerde, estamos usando Mini porque ocupa aproximadamente 10 veces menos espacio que Anaconda ahora, porque
‫estoy usando Mako's, voy a descargar la versión para Mac.
‫Quiero descargar la última versión porque Python dos punto siete es un Python dos puntos.
‫Todo se eliminará gradualmente a partir del veinte y veinte.
‫Así que recuerde, si está en Windows, es posible que desee ver la versión para Windows de esta conferencia.
‫Pero si está en Mac OS, estos son los pasos para usted.
‫Así que descargue esto a la versión pkg.
‫Confía en mí cuando digo la versión pkg.
‫Descarga eso, lo que va a hacer, lo va a descargar a nuestra sección de descargas de la computadora.
‫No toma mucho tiempo, así que esperaremos a que eso suceda.
‫Hermoso, una vez que esté terminado, podemos abrirlo.
‫Esto abrirá el instalador de Minniecon a tres, por lo que se lo guiará a través de los pasos
‫necesarios para instalar este software.
‫Hermosa.
‫Vamos a analizar estos clics.
‫De acuerdo.
‫Elija aislamiento.
‫Ahora, este es el valor predeterminado aquí, justo en la tienda para mí, solo usted desea hacer clic en este también.
‫La instalación de este software requiere ciento noventa y cinco megabytes de espacio.
‫Así que recuerda, Anakonda, aunque aquí se llama el logotipo de Anakonda, quieres que preste atención y muchos
‫otros tres.
‫Así que esto está ocupando Anakonda va a ocupar unos tres gigabytes.
‫Esto ocupa alrededor de doscientos megabytes, lo cual está bien.
‫Y ahora la instalación de mini konda vendrá con ella.
‫Algunas de las herramientas fundamentales que necesitamos para comenzar con la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
‫Recuerde que a muchos países les gusta un banco de trabajo de científicos de datos para que pueda seguir instalándose.
‫Excelente.
‫Entonces, después de unos segundos, en realidad no tomó mucho tiempo, cambiará automáticamente a esta pequeña ventana aquí
‫donde dice que la instalación se completó con éxito.
‫Hermosa.
‫Podemos cerrar eso.
‫Ahora, muévete con Ben.
‫Entonces, ¿qué hemos hecho realmente?
‫Lo que hemos hecho es ir a nuestra computadora y acabamos de hacer esto.
‫Hemos instalado muchos QandA más QandA.
‫Y recuerde, Minniecon vendrá con algo como Python, que es lo que necesitamos para
‫usar estos paquetes.
‫Todos estos paquetes están escritos en código Python.
‫Ahora, lo que podemos hacer es configurar este pequeño flujo de trabajo.
‫Tenemos nuestra computadora.
‫Vamos a configurar una carpeta de proyecto y luego usaremos QandA, que vino con muchos QandA
‫para crear un entorno.
‫Así que hagámoslo.
‫Ahora, si está en una Mac, puede hacerlo a través de la terminal.
‫Entonces voy a abrir la terminal.
‫Y haré esto un poco más grande para que podamos acercarnos ahora, si nunca antes lo has experimentado.
‫Lo que hace Terminal es esencialmente te permite escribir comandos.
‫Le dirá a tu computadora que haga algo.
‫Y eso es lo que queremos.
‫Queremos decirle a nuestra computadora que vaya, oye, cree esta carpeta de proyecto y luego usaremos KONDA para crear
‫este entorno.
‫Y puede hacerlo con comandos en la línea de comandos, que es donde estamos ahora.
‫Como acabo de decir, es posible que escuche que esto se conoce como terminal de línea de comandos de Basche.
‫Si está en Windows, podría haber algo más.
‫Pero si alguna vez escuchas esas palabras Terminal Bashkim en línea, probablemente sea dentro de la aplicación de terminal
‫en Mac para recordar.
‫Puede encontrar que yendo a la terminal ahora antes de instalar Mini QandA, esto no habría estado aquí.
‫Pero debido a que hemos instalado muchos QandA, ahora tenemos una pequeña cosa aquí llamada base.
‫Y estos corchetes son el comienzo de su nombre.
‫Verá, esta es mi MacBook Pro y me refiero a mi cuenta de usuario.
‫Daniel, lo que esto significa es dónde estamos actualmente en el entorno base.
‫Cuando descarguemos Mini Konda a nuestra computadora, se configurará un entorno base.
‫Ahora, este entorno base viene con las herramientas predeterminadas, pero queremos crear nuestro propio entorno personalizado dentro de
‫nuestra propia carpeta de proyecto personalizado.
‫Entonces, ¿cómo haríamos eso?
‫Bueno, en primer lugar, cambiaremos el directorio al escritorio cuando podamos hacerlo presionando
‫el escritorio donde c. D significa cambiar de directorio.
‫Y si se pregunta qué directorio es, es como una carpeta.
‫Así que si buscamos en finde y yo voy a Daniel.
‫Permítanme acercarme a ese punto.
‫Así que aquí es donde estamos ahora, Daniel.
‫Y lo que quiero hacer es cambiar al escritorio, así que lo cambiaré aquí.
‫Y vamos a crear una carpeta en el escritorio llamada Proyecto de muestra.
‫Y esto será solo un ejemplo de cómo creamos una carpeta de proyecto y un entorno dentro
‫de esa carpeta de proyecto para que podamos configurarnos para el futuro para cada proyecto que atravesamos en este
‫curso, crearemos un nuevo proyecto exactamente como este. .
‫Entonces vamos a cambiar el escritorio ahora para crear una carpeta.
‫Podemos hacer el proyecto de ejemplo de llamada donde mkdir significa make directory.
‫Entonces, si presionamos enter mientras hacemos eso, deberíamos poder ver si presionamos LC, que significa LISTA, que significa listar
‫todos los archivos que están en el escritorio.
‫Dice Curso ML y Proyecto de muestra.
‫Y volvamos al escritorio.
‫En fuera.
‫Puede ver que el proyecto de muestra se creó hoy a la una y veintiuno p. metro. , y hay un curso normal, por lo
‫que al final de este curso tendrá tal vez una carpeta de proyecto de muestra para comenzar a través de
‫esta conferencia y luego probablemente otras tres o cuatro o, dependiendo de cuántos proyectos haya, tendrá una carpeta
‫para cada proyecto en el que trabajamos.
‫Y recuerde, hemos hecho el paso uno aquí.
‫Tenemos nuestra carpeta de proyectos.
‫Esto es lo que acabamos de crear.
‫Su computadora descargó Mini Konda.
‫Todavía no hemos utilizado muchos Condee, pero hemos creado este proyecto de muestra de carpeta de proyecto.
‫Ahora vamos a utilizar Condah para crear un entorno que contenga las herramientas de ciencia de datos y
‫aprendizaje automático que necesitamos.
‫Así que volvamos a la terminal.
‫Aquí es donde podemos usar Kondor nuevamente.
‫Así que vamos a cambiar el directorio a nuestro proyecto de muestra con Seed Sample Project.
‫Ahora estamos dentro de un proyecto de muestra y si nos golpeamos, no habrá nada aquí.
‫Regrese para no encontrar nada aquí.
‫¿Qué tiene sentido, verdad?
‫Porque es una carpeta nueva.
‫Ahora, para crear una muestra o para crear un entorno, podemos usar el comando conduct, create
‫y, en nuestro caso, vamos a usar específicamente el prefijo QandA create dot slash.
‫Y no se preocupe, lo repasaré en un segundo.
‫Kittleman, el sitio web num pi matlab de Panda.
‫Es posible que esté buscando un descuento.
‫Santo infierno, entonces sé que hay muchos comandos y muchos de estos nombres ni siquiera tienen sentido para mí.
‫Y eso es lo que incluso está sucediendo aquí.
‫Bueno, gran pregunta porque me tomó, me tomó un tiempo solucionar esto también.
‫Entonces, en pocas palabras, ¿qué dice esto?
‫Tenemos que crear para que condah cree un entorno y un prefijo y ¿qué está diciendo?
‫QandA creó básicamente la introducción a cualquier momento en el que desee crear uno de estos
‫entornos, escribirá QandA created diciendo, QandA, está consultando a su asistente personal diciendo, oye,
‫quiero crear algo ahora.
‫Eso es algo en nuestro caso que tiene un prefijo.
‫Este punto final significa que usaremos el prefijo de la carpeta actual para estar al comienzo de esta carpeta de
‫entorno que vamos a crear.
‫Y luego estos pandas, num, matplotlib, Saikat, aprenden otras herramientas o paquetes que queremos poner en
‫nuestro entorno.
‫Ahora, esa fue una descripción general rápida de esta línea de código, y podríamos descomprimirla más, pero la mayoría de las veces es
‫importante simplemente intentar ejecutar el código y ver qué sucede.
‫Así que hagámoslo.
‫Ahora, lo que va a suceder es lo que acabamos de hacer, así que aquí tu lista, te mostraré lo que acabamos de
‫hacer.
‫Así que aquí hay una línea de código para crear un prefijo de punto y una línea de cícadas matplotlib de Panas Nampo.
‫Hermosa.
‫Ahora, entorno, ubicación, mira dónde dije que era el prefijo, entonces tenemos el prefijo, Don.
‫Esto es lo que quiero decir.
‫Eso significa que va a usar el prefijo de esta carpeta de proyecto de muestra o la parte de
‫la ruta del archivo al frente de esta carpeta final para crear otra carpeta M dentro del proyecto de muestra y usar un nuestro si me has
‫perdido.
‫No te preocupes.
‫Cuando descubrí esto por primera vez o pasé por este flujo de trabajo, pensé, ¿qué diablos está pasando?
‫Solo tenemos barras y carpetas y todo y todo está en todas partes.
‫Pero después de hacer esto varias veces, empezará a tener sentido.
‫Y te das cuenta del valor de tener una configuración como esta.
‫Entonces, esto es decir que nuestro entorno, ubicación, recuerde, esto es lo que estamos creando. El entorno va
‫a ser un usuario.
‫Daniel en el escritorio, está en nuestro proyecto de muestra de carpeta.
‫Ahora, este nombre puede cambiar dependiendo del proyecto en el que estemos trabajando.
‫Y va a ser y se llama final y es la abreviatura de medio ambiente.
‫Es como una de esas formas abreviadas de escribir algo como el código para cambiar de directorio.
‫Verá que esto es muy común en toda su ciencia de datos y el entorno de aprendizaje automático
‫podría acortarse a M, y ahora Kondor nos dice que agregaremos actualizaciones de estos paquetes allí.
‫¿Por qué estos?
‫Bueno, porque les hemos hablado de pandas, numpty, matplotlib, línea psíquica.
‫Ahora podrías estar pensando, Daniel, ¿por qué elegiste estos?
‫Bueno, vayamos aquí.
‫Haremos zoom y miraremos aquí.
‫Este es el entorno que queremos crear con algunas de estas herramientas.
‫Hay matplotlib, hay pandas, hay ciclón y no hay altura.
‫Así que volvamos a la terminal y nos desplazamos hacia abajo.
‫Kona nos va a contar algunas cosas.
‫Entonces se descargarán los siguientes paquetes.
‫Se instalarán los siguientes paquetes nuevos.
‫Sí.
‫Y esto significa que se instalarán numpties.
‫Panda se va a instalar.
‫Pero recuerde lo contrario que es nuestro asistente personal, a pesar de que solo hemos escrito cuatro paquetes
‫para matplotlib de Tool, no pandas.
‫Así que I Quitline Kondor es nuestro asistente.
‫Y estos son paquetes independientes en sí mismos, pero también dependen de otro código.
‫Entonces, porque Canudos, nuestro asistente personal, va a ir, oye, pregunta a Internet, ¿qué
‫necesito para ejecutar estos?
‫Y luego QandA irá y tomará todas estas cosas adicionales para nosotros automáticamente.
‫Vamos a decir, sí, gracias, QandA.
‫Por favor continúa.
‫Y ahora lo que va a suceder es descargar de Internet y extraer diferentes extractos de
‫paquetes, solo significa similar a cómo instalamos muchos extractos de QandA, solo significa que lo descargarán y seguirán los
‫pasos de instalación por nosotros.
‫Ahora, esto tomará unos segundos porque ahora pasará por pandas, pi matplotlib y así
‫puedo aprender.
‫Esperaremos hasta que se complete.
‫Excelente.
‫Así que me tomó unos segundos descargar algunas cosas de Internet, pero ahora, ¿qué acabamos de hacer?
‫Bueno, preparando la transacción realizada, verificando la transacción realizada, ejecutando la transacción realizada.
‫Hermosa.
‫Ahora para activar este entorno use.
‫Este es un mensaje de QandA Condah activar usuarios Daniel barra barra de escritorio barra del final del proyecto de Apple.
‫Bien, si volvemos a la carpeta del proyecto de muestra, podemos ver que aquí ahora tenemos una carpeta M.
‫Entonces, lo que hemos hecho, volvemos a nuestra presentación.
‫Miramos aquí, hemos creado una carpeta de proyecto llamada Sample Data.
‫Ahora hemos creado una carpeta de entorno llamada EMB, que contiene Júpiter.
‫Lamento que no hayamos instalado Júpiter todavía.
‫Eso es un pequeño spoiler de lo que se avecina, lo que matplotlib y ciclón de Panda gracias a la conducta.
‫Así que vamos a prestar atención a lo que dice QandA.
‫Ejecutemos este código para activar y ahora me gusta escribir cosas en lugar de copiar y pegar porque
‫me acostumbra a escribir estos comandos diferentes y llegarás a ver esto y pensar, oh Dios mío,
‫esto es demasiado. .
‫Pero no se preocupe.
‫Como dije, no estamos, no estamos en esto por lo fácil.
‫Estamos en esto para hacer las cosas bien y conseguir y crear soluciones prácticas de aprendizaje automático.
‫Y esto es parte de eso.
‫Por lo tanto, es posible que desee escribir este.
‫Esta tu actividad especial podría ser similar a la mía.
‫Es posible que tenga su nombre aquí para que pueda usarlo en el futuro.
‫Ahora, una vez que lo hayamos escrito, vamos a entrar.
‫Entonces, lo que verán cambiar aquí es, mire, nos hemos ido de la base.
‫Para ahora usa Daniel Desktop Sample Project y ahora esta sección aquí es el MVP, recuerde, ese es
‫el entorno activo.
‫Entonces, si vamos a QandA y la lista, que va a decir, oye, Hakamada, enumera los entornos que
‫tenemos.
‫Tenemos base y tenemos.
‫El ánfora en nuestro proyecto de muestra ahora la estrella indica cuál está activo, lo cual tiene
‫sentido porque este es el mismo que este.
‫Bien, ahora hemos configurado un entorno con algunas herramientas que necesitamos.
‫Lo que vamos a hacer es poner en marcha un cuaderno de Jupiter e intentar importar las herramientas que necesitamos.
‫Y recuerde, importar en Python es como decir, oye, Python, vaya y tome estas herramientas.
‫Necesito usarlos.