‫Portanto, para iniciar um bloco de notas Júpiter, digitamos o bloco de notas Júpiter e não se preocupe se não tiver certeza do que fazer
‫com O Bloco de anotações, pois teremos uma seção sobre como você pode usar os blocos de
‫notas Júpiter.
‫Tudo o que você precisa saber por enquanto é que um bloco de notas Jupiter está em algum lugar onde você
‫pode escrever código Python, especialmente código de aprendizado de máquina e ciência de dados, e escrever texto sobre ele e compartilhar seu trabalho com outras
‫pessoas.
‫É como um grande bloco de trabalho que você pode usar e distribuí-lo online.
‫Teremos muita experiência com isso à medida que avançarmos.
‫Agora, o que aquele comando dupatta não encontrou, por que isso?
‫Bem, vamos até aqui.
‫Quando executamos o comando antes para o Con criar, tínhamos pandas matplotlib, nenhum ciclone alto, mas perdemos o
‫pacote dupatta com força para esse cara.
‫Instalamos o pacote Jupiter?
‫Nós não matplotlib pandas entorpecidos para que eu pudesse aprender nenhum dupatta.
‫É por isso que voltou.
‫Júpiter Kuman não encontrado.
‫Então, como podemos consertar isso?
‫Bem, novamente podemos usar nosso assistente pessoal QandA QandA install.
‫Agora, instalar é comum era como, OK, estou faltando um pacote e quero usá-lo como um pacote.
‫Estou faltando uma ferramenta e preciso usá-la.
‫Portanto, direi QandA, instale esta ferramenta para mim.
‫Em nosso caso, queremos a ferramenta Júpiter.
‫Portanto, o QandA instale o Júpiter.
‫Agora, é claro que poderíamos digitar isso aqui antes, mas eu perdi Júpiter de propósito para que eu pudesse mostrar a
‫você esta instalação do QandA.
‫Poderíamos ter colocado Júpiter aqui no final após o ciclone.
‫Mas vamos executá-lo aqui novamente, isso vai continuar, vai dizer a Condah que
‫queremos Júpiter.
‫Ele iria consultar a Internet e era como, OK, os seguintes novos pacotes para usar o Júpiter.
‫Vou instalar tudo isso para você.
‫Nós vamos bater.
‫sim.
‫Obrigado, Condah.
‫Agora, isso vai demorar alguns segundos novamente.
‫Bem, eu sei que isso está começando a ser um processo longo, mas assim que passarmos, isso será capaz
‫de automatizar isso para quase apenas uma linha de código.
‫Portanto, no futuro, para projetos futuros, uma vez que você entenda o conceito de criar uma pasta de projeto,
‫criar um ambiente, seremos capazes de torná-lo simples e agradável em uma única etapa.
‫Por enquanto, estamos apenas passando por isso passo a passo para que possamos obter os conceitos, bem como um ambiente de linha
‫de base configurado para nossos projetos futuros.
‫E acredite em mim, demorei muito para entender esses conceitos, então não fique pensando, ah, o Daniel está digitando
‫esses códigos e ele sabe o que fazer, não é?
‫Bem, é só porque tenho um pouco de prática com isso ou aquilo.
‫Sei que esse ambiente de configuração é um dos maiores problemas que encontramos ao trabalhar em uma equipe de engenheiros
‫de aprendizado de máquina.
‫Então, depois de entender isso, tudo o mais se torna uma brisa.
‫Na verdade não, mas sim, você verá.
‫OK, então o que acabamos de fazer?
‫Executamos o comando QandA install Jupiter.
‫Agora não vamos fazer isso de novo.
‫Mas o que você acha que isso foi feito?
‫Se voltarmos aqui, temos nossa pasta de projeto, nossa pasta de ambiente.
‫Agora, se tivéssemos, poderíamos nos livrar deste porque não é, vamos instalar agora.
‫Temos isso em nosso ambiente.
‫Eram pássaros-gatos, mas veremos que não precisamos disso para o que estamos fazendo agora.
‫Podemos usar isso em outro projeto.
‫Então, o que fizemos?
‫Temos agora um ambiente que criamos com dupatta, matplotlib, pandas.
‫Então eu fico paralisado e entorpecido.
‫Agora, o que você precisa saber é se vamos usar o Jupiter Notebook's e essas ferramentas na
‫maior parte de nossa etapa de análise de dados.
‫Então é isso que acabamos de configurar.
‫Montamos um ambiente com essas ferramentas, mas não adianta ficar só falando nisso.
‫Vamos ver isso.
‫O que podemos realmente fazer agora?
‫Agora temos Júpiter.
‫Podemos executar o caderno Júpiter?
‫Vamos.
‫Tentamos antes do caderno de Júpiter.
‫Se tivermos feito isso direito, eles devem iluminar a interface de Júpiter.
‫Lindo.
‫E vamos passar por isso em uma eleição futura.
‫Mas, por enquanto, o que você precisa saber é o que podemos ver aqui é a pasta M.
‫Por que podemos ver isso?
‫Bem, se formos aqui, o envolver, é isso que estamos vendo.
‫Vamos clicar neste.
‫Então tem todas essas coisas sendo Konda, Metta, idiota, etc.
‫Mesma coisa, Ben, Preservativo e Doc, etc.
‫Não precisamos nos preocupar com isso.
‫Preservativos cuidando disso.
‫Este é o nosso ambiente com todas as nossas ferramentas nele.
‫O que nos preocupa em fazer Júpiter na interface de Júpiter é criar um novo bloco de notas de Júpiter.
‫Você pode fazer isso aqui para o Python três.
‫Vamos experimentar.
‫Então, isso vai criar uma rede egípcia e, veja, este é o nosso espaço de trabalho.
‫Você vai se acostumar a usar essa bela interface.
‫Na verdade, eu realmente amo os notebooks Jupiter, então você pode escrever seu código Python, certo.
‫Então você pode fazer um mais um.
‫Você pode imprimir.
‫Olá.
‫Olá Mundo.
‫Portanto, você pode fazer algumas coisas e pode até escrever para funções.
‫Não vamos fazer isso porque estamos apenas nos concentrando em ver se nosso ambiente está configurado.
‫Agora, há mais algumas etapas que podemos seguir.
‫Mais uma etapa que realmente podemos dar para verificar.
‫Agora, lembre-se, instalamos matplotlib, pandas, segunda linha e nanpa em nosso ambiente e descartamos
‫Júpiter porque este é um notebook Júpiter.
‫Então, tiramos isso.
‫Agora queremos verificar se eles estão disponíveis.
‫Como fazemos isso?
‫Bem, podemos importá-los.
‫E mas import está dizendo, ei, Python, vá e pegue essas ferramentas para que eu possa usá-las em meu bloco de notas.
‫Importe pandas, especialmente agora que os pandas foram encurtados para antípoda porque Sainz está digitando pandas.
‫Portanto, apenas saiba que os pandas nunca farão o ECPAT.
‫Provavelmente significa que os pandas importam entorpecidos como um ..
‫Não, encurtei Seante ANP import matplotlib, mas o plot como PLT.
‫Agora, os gráficos que queremos fazer a partir do módulo de gráfico de pizza de matplotlib e que são
‫encurtados para PLT import Escalon.
‫Que é a abreviação de Saikat, aprenda todas essas pequenas siglas, não se preocupe em conhecê-las muito do meu
‫coração por enquanto, você pode apenas copiar, copiar e colar esse tipo de coisa.
‫Vou garantir que haja um bloco de notas de demonstração na seção de recursos.
‫Mas para testar isso, vamos apertar shift e entrar shift e enter é como você dirige uma célula e você.
‫Mas eu observo enquanto esse número sobe à esquerda.
‫Três, quatro, quatro, cinco.
‫Fazemos outro.
‫Escape B cria uma nova célula.
‫Você aprenderá tudo isso em Duvalle.
‫Então imprima.
‫Olá bonita.
‫Isso vai ser a célula seis porque é quantas células executamos.
‫Portanto, este deve ser sete se clicarmos em shift e entrar.
‫Excelente.
‫Agora, por que isso funcionou?
‫Bem, lembre-se do código que rodamos, não vamos executá-lo no
‫terminal novamente, mas será conduzido, criar prefixo.
‫Essa linha de código é o que nos ajudou a configurar esse prefixo e agora é a linha lpi matplotlib Saikat.
‫O que fizemos foi criar um ambiente Condah em nossa pasta de projeto de amostra e instalar a
‫linha Numpty matplotlib Saikat da Panda.
‫Mas então tentamos executar Júpiter, mas não conseguimos.
‫Então, usamos o QandA para instalar o Júpiter e então pudemos acessar este bloco de notas Jupiter.
‫Então esse é o fluxo de trabalho.
‫Temos nosso computador quando baixamos muitos QandA, que vieram junto com Python e Condah, vieram junto
‫com Minniecon.
‫E então chegamos a este.
‫E o que fizemos em nosso computador foi criar uma pasta de projeto e, dentro dessa
‫pasta de projeto, usamos QandA para criar um ambiente que agora contém essas ferramentas.
‫Então, o que isso significa?
‫Bem, isso significa que agora podemos usar este ambiente para trabalhar com nossos dados e começar a construir modelos de aprendizado
‫de máquina, começar a analisar os dados.
‫E porque fizemos isso com QandA, se quisermos compartilhar nosso ambiente com alguém no futuro,
‫podemos.
‫Mas não acredite apenas na minha palavra, vamos voltar para para descobrir se olharmos na pasta do projeto
‫de amostra que temos e Untitled I Pie e B, que significa Python Notebook, que é o antigo nome de Cadernos
‫de Júpiter.
‫Portanto, agora nosso bloco de notas com todo esse código que acabamos de fazer também está dentro de nossa pasta de projeto.
‫Você está começando a ver o valor de ter tudo em um só lugar?
‫Então, agora podemos simplesmente falar, ei, amigo ou colega ou qualquer outra pessoa com quem você queira compartilhar seu
‫trabalho?
‫Envie-lhes esta pasta e certifique-se de que a pasta contém nosso ambiente, que são as ferramentas que usamos.
‫Portanto, nosso ambiente de trabalho e o código que vamos escrever, bem, não temos muito código, mas ele
‫vai enviar para nosso colega ou equipe.
‫Agora, há mais uma coisa antes de terminarmos, que é fechar um ambiente e sair de Júpiter.
‫Então, quando você inicia um caderno de Júpiter, estamos de volta ao terminal aqui.
‫Ele terá tudo isso entrando em seu terminal agora para sair dele, para fechar seu caderno de Júpiter.
‫Você pode fazer isso no final do dia ou sempre que terminar o trabalho e quiser
‫iniciar um novo projeto ou trabalhar em outro projeto, vamos acertar o controle e ver ao mesmo tempo esse controle e ver sempre que
‫você está no terminal ou algo parecido é como dizer, ei, mate o processo em
‫execução atual.
‫Então, vamos fazer esse controle.
‫Veja, desligue este servidor de notebook.
‫Sim, vamos bater.
‫sim.
‫Ou talvez tenhamos esgotado o tempo para isso.
‫Tentaremos novamente.
‫Então, estamos fechando.
‫Agora veremos uma falha de conexão aqui porque não estamos mais conectados à nossa rede Júpiter, o que faz
‫sentido porque simplesmente a desligamos.
‫Isso está ok.
‫Mas você vê, ainda estamos de volta ao nosso ambiente.
‫Temos nosso ambiente ativo.
‫Agora, digamos, por exemplo, queremos mudar para outro projeto.
‫Então, outro projeto disso em um ambiente diferente.
‫Queremos sair do que estamos atualmente para ir para outro para que possamos ir para Condah para desativar o ambiente.
‫Você digita Condah deactivate, que está dizendo a Condah, ei, tire-me do ambiente em que estou atualmente porque quero
‫entrar em outro.
‫Então faremos esse tipo de desativação.
‫Agora, olhe, estamos de volta à base.
‫Então, se formos para o Canadá e isso nos contará a lista e assim que tivermos, teremos base.
‫Agora, quando baixamos muitos condores, lembra como eu disse que vem com o essencial?
‫O que você acha que aconteceria se tentássemos executar um notebook Jupiter a partir do ambiente de base?
‫Vamos experimentar Júpiter em não encontrado.
‫Por que é que?
‫Bem, porque lembre-se que quando criamos este ambiente, instalamos a base de Júpiter que não tem isso.
‫Ele tem as necessidades básicas.
‫Tivemos que criar nosso próprio final personalizado antes de podermos acessar Júpiter.
‫E como voltaríamos a isso para trabalhar em nosso projeto.
‫Agora, todas essas etapas incluem a seção de recursos, mas é com isso que você provavelmente se acostumará ao
‫trabalhar em projetos diferentes.
‫Direito?
‫Então vamos aqui para ativar a conduta.
‫Escrevemos esta conduta anterior, ativar, que está dizendo, QandA, ei, ative meu ambiente
‫chamado este.
‫Nós vamos digitar isso.
‫Os seus usos podem ser diferentes, mas lembre-se, isso é personalizado, dependendo de como você rotulou
‫seus projetos ou ambientes, o nome padrão é.
‫E embora isso não mude este projeto para frente.
‫Isso pode mudar dependendo do projeto em que estamos trabalhando.
‫E esse usuário pode mudar dependendo do seu usuário real e você pode nem mesmo tê-lo na área de trabalho.
‫Portanto, lembre-se de que esta linha de código será personalizada dependendo das suas próprias configurações que iremos inserir.
‫Então veja como acabamos de mudar da base de volta para esta.
‫Portanto, agora estamos ativos em nosso objetivo.
‫Portanto, se digitarmos no bloco de notas Júpiter, lembre-se, este é o bloco de notas Júpiter de fluxo de trabalho.
‫Voltamos, vamos ver.
‫Esta é a interface de Júpiter e este é o notebook que criamos cinco minutos atrás.
‫E nós entramos aqui.
‫Agora, sempre que você voltar para um grupo em um caderno, essas células serão reiniciadas.
‫Então, um para isso eram apenas cinco.
‫Isso foi seis.
‫Agora vai ser três.
‫Serão quatro.
‫E novamente, teremos uma seção inteira sobre dupatta, cadernos, mas isso é o principal
‫que precisamos lembrar por agora.
‫Lindo.
‫Estamos de volta em um ambiente de trabalho novamente.
‫Vamos apenas fazer uma rápida recapitulação do que realmente fizemos.
‫Com o nosso computador, foi com o que começamos, baixamos muitos QandA, que vieram junto com o QandA,
‫e chegamos a este.
‫Queríamos criar um ambiente para trabalhar em nosso projeto de doença cardíaca.
‫Então, o que nós fizemos?
‫Tínhamos nosso computador.
‫Criamos uma pasta de projeto em nosso desktop chamada Sample Project, e então usamos QandA para
‫criar um ambiente e instalamos essas ferramentas, dupatta, matplotlib, numpty, pendas, Saikat aprendeu em nosso ambiente
‫e o que nos restou.
‫Voltamos para encontrar o nosso.
‫Sim, temos uma pasta de ambiente dentro de nossa pasta de projeto de amostra e um bloco de notas
‫dupatta com algum código de modelo, agora você verá em projetos futuros que essas linhas aqui formarão a base de
‫muitos projetos futuros.
‫Essas quatro ferramentas em si são fundamentais para o aprendizado de máquina e a análise de dados como um todo.
‫Portanto, provavelmente você se familiarizará muito ou se familiarizará muito se seguir neste curso,
‫importando-os e utilizando-os.
‫Mas isso é o suficiente por agora.
‫Lembre-se, se você ficar preso, verifique a seção de recursos.
‫Não se esqueça de olhar algo como este fluxograma.
‫Há também uma postagem no blog que acompanha isso, mas estará tudo na seção de recursos.