‫Bir Jupyter Notebook başlatmak için Jupyter Notebook yazıyoruz ve Jupyter Notebook'un ne olduğundan emin değilseniz endişelenmeyin,
‫Jupyter notebook'ları nasıl kullanabileceğinizi anlatan bir bölümümüz olacak.
‫Şimdilik bilmeniz gereken tek şey, Jupyter Notebook'un Python kodunu, özellikle makine öğrenimi ve veri bilimi
‫kodunu yazabileceğiniz ve etrafına metin yazabileceğiniz ve çalışmanızı başkalarıyla paylaşabileceğiniz bir yer olduğudur.
‫Kullanabileceğiniz ve elden ele dolaştırabileceğiniz büyük bir çalışma pedi gibi.
‫Devam ettikçe çevrimiçi olarak bu konuda bolca deneyim kazanacağız.
‫Enter'a basacağız.
‫Şimdi ne olacak?
‫Jupiter komutu bulunamadı.
‫Nedenmiş o?
‫Şuraya gidiyoruz.
‫Conde'nin oluşturması için daha önce komutu çalıştırdığımızda, plot lib pandas numpy cyclone'u eşleştirmiştik.
‫Ancak Jupyter paketini kaçırdık.
‫Bekle, yukarı çıkalım.
‫Jüpiter paketini yükledik mi?
‫Plot lib numpy pandalarını eşlemedik.
‫Siklon mu?
‫Hayır, Jüpiter.
‫Bu yüzden geri geldi.
‫Jüpiter komutu bulunamadı.
‫Peki bunu nasıl düzelteceğiz?
‫Yine kişisel asistanımız Conda'yı kullanabiliriz.
‫Conda kurulumu.
‫Şimdi install şöyle bir komuttur, tamam, bir paketim eksik ve onu paket içinde kullanmak istiyorum.
‫Bir aracı kaçırmak istiyorum ve onu kullanmam gerekiyor.
‫Bu yüzden Conda, bu aracı benim için yükle diyeceğim.
‫Bizim durumumuzda Jüpiter aracını istiyoruz.
‫Conda Jupiter'i yüklesin.
‫Elbette bunu buraya daha önce de yazabilirdik, ancak size Conda kurulumunu gösterebilmek için Jupiter'i
‫bilerek atladım.
‫Siklondan sonra Jüpiter'i buraya koyabilirdik.
‫Ama şimdi burada tekrar çalıştıracağız, bu devam edecek, Conda'ya Jupiter'i istediğimizi söyleyecek, interneti
‫sorgulayacak ve tamam, Jupiter'i kullanmak için aşağıdaki yeni paketler gibi olacak.
‫Bunların hepsini sizin için kuracağım.
‫Vuracağız.
‫Evet.
‫Teşekkürler, Conda.
‫Bu yine birkaç saniye sürecektir.
‫Şimdi bunun uzun bir süreç olduğunun farkındayım, ancak bunu tamamladıktan sonra, bunu neredeyse tek bir
‫kod satırına kadar otomatikleştirebileceğiz.
‫Bu nedenle, gelecekteki projeler için, bir proje klasörü oluşturma, bir ortam oluşturma kavramını bir
‫kez anladığınızda, bunu güzel ve basit hale getirip tek adımda yapabileceğiz.
‫Şimdilik sadece adım adım ilerleyeceğiz, böylece kavramları öğrenebilir ve gelecekteki projelerimiz
‫için temel bir ortam oluşturabiliriz.
‫Ve inanın bana, bu kavramları anlamam uzun zaman aldı.
‫Bu yüzden, "Daniel bu kodları giriyor ve ne yapacağını iyi biliyor, bunun tek nedeni benim bu konuda biraz pratik
‫yapmış olmam ya da benim ve bu ortamları kurmanın makine öğrenimi mühendislerinden oluşan bir ekipte
‫çalışırken karşılaştığımız en büyük sorunlardan biri olduğunu biliyorum" diye düşünmeyin.
‫Yani bu pedi bir kez indirdiğinizde, geri kalan her şey çocuk oyuncağı haline gelir.
‫Pek sayılmaz ama.
‫Ama evet, göreceksin.
‫Pekala, az önce ne yaptık o zaman?
‫Komutu çalıştırdık.
‫Conda Jupyter Yükle Şimdi bunu tekrar çalıştırmayacağız, ancak bunun ne yapıldığını düşünüyorsunuz?
‫Buraya geri dönüyoruz, proje klasörümüze gidiyoruz, ortam klasörümüze gidiyoruz.
‫Şimdi, eğer bundan kurtulacak olsaydık, çünkü şimdi bunu ortamımıza yüklemeyeceğiz.
‫Bu ilk Cat'ti, ancak şu anda yaptığımız şey için buna ihtiyacımız olmadığını göreceğiz.
‫Bunu başka bir projede kullanabiliriz.
‫Peki biz ne yaptık?
‫Şu anda Jupyter Map, plot, lib pandas, cyclone ve Num Pi ile oluşturduğumuz bir ortamımız
‫var.
‫Şimdi bilmeniz gereken şey, Jupyter Notebooks kullanacağımız ve veri analizi adımlarımızın
‫çoğu için bu araçları kullanacağımızdır.
‫Yani az önce kurduğumuz şey bu.
‫Bu araçlarla bir ortam oluşturduk, ancak bunun hakkında sadece konuşmanın bir faydası yok.
‫Görelim bakalım.
‫Şimdi gerçekten ne yapabiliriz?
‫Artık Jupyter'ımız var.
‫Jupyter Notebook'u çalıştırabilir miyiz?
‫Hadi ama.
‫Jupyter Notebook'u gerçekleştirmeye çalışıyoruz.
‫Eğer bunu doğru yaptıysak, bu Jupyter arayüzünü yüklemelidir.
‫Çok güzel.
‫Bu konuyu gelecekteki bir dersimizde ele alacağız.
‫Ancak şimdilik bilmeniz gereken şey, burada görebildiğimiz MB klasörüdür.
‫Bunu neden görebiliyoruz?
‫Peki, buraya, MB klasörüne gidersek, gördüğümüz şey bu.
‫Şuna tıklayalım.
‫O halde Bin Condor, Meta Doc, vb. tüm bu şeylere gidelim.
‫Aynı şey.
‫Ben, prezervatif meta doktoru, vs.
‫Çok güzel.
‫Bu konuda endişelenmemize gerek yok.
‫Prezervatifler bunu hallediyor.
‫Bu, içinde tüm araçlarımızın bulunduğu ortamımızdır.
‫Jüpiter'in arayüzünde Jüpiter yapmak için önemsediğimiz şey yeni bir Jüpiter not defteri oluşturmaktır.
‫Python 3 için bunu burada yapabilirsiniz.
‫Hadi deneyelim.
‫Yani bu yeni bir Jupyter Notebook oluşturacak.
‫Bak, burası da çalışma alanımız.
‫Bu güzel arayüzü kullanmaya çok alışacaksınız.
‫Aslında Jupyter Notebook'ları gerçekten seviyorum.
‫Yani kod yazabilirsiniz.
‫Python kodu, değil mi?
‫Yani bir artı bir yapabilirsin.
‫Baskı yapabilirsin.
‫Merhaba, merhaba dünya.
‫Böylece içinde birkaç şey yapabilirsiniz.
‫Hatta tam fonksiyonlar bile yazabilirsiniz.
‫Bunu yapmayacağız çünkü sadece ortamımızın hazır olup olmadığını görmeye odaklanıyoruz.
‫Şimdi, bunu kontrol etmek için yapabileceğimiz birkaç adım ya da gerçekten yapabileceğimiz bir adım daha var.
‫Şimdi hatırlayın, Matt plot lib pandas, cyclone ve numpy'yi ortamımıza yükledik ve Jupyter'i işaretledik
‫çünkü bu bir Jupyter Notebook, bu yüzden onu işaretledik.
‫Şimdi bunların mevcut olup olmadığını kontrol etmek istiyorum.
‫Bunu nasıl yapacağız?
‫Onları içe aktarabiliriz, ancak içe aktarma, "hey, python, git ve bu araçları al, böylece onları not defterimde kullanabilirim"
‫demektir.
‫Pandaları PD olarak içe aktarın.
‫Artık pandalar PD olarak kısaltılıyor çünkü pandaları çok fazla yazmaktan kurtarıyor.
‫Bu nedenle, PD gördüğünüzde pandas'ın muhtemelen pandas import numpy anlamına geldiğini bilin.
‫MP non-po olarak MP import map plot lib dot veya book dot pi plot olarak PLT şeklinde kısaltılıyorum.
‫Şimdi yapmak istediğimiz çizimler map plot lib'in PI plot modülünden geliyor ve
‫bu da plt import src satırına kısaltılıyor.
‫Bu da psişik kredinin kısaltması.
‫Bütün bu küçük kısaltmalar.
‫Onları tanımak için endişelenme.
‫Kalbimden çok fazla.
‫Şimdilik bu tür şeyleri kopyalayıp yapıştırabilirsiniz.
‫Kaynaklar bölümünde bir demo not defteri olduğundan emin olacağım.
‫Ancak bunu test etmek için shift ve enter tuşlarına basacağız.
‫Shift ve enter tuşları bir hücreyi ve Jüpiter'i nasıl çalıştırdığınızı gösterir.
‫Sol taraftaki rakamın yükselişini izleyin.
‫Üç, dört, dört, beş.
‫Bir tane daha yaparız.
‫Escape B yeni bir hücre oluşturur.
‫Yapacaksın.
‫Tüm bunları Jüpiter'de öğreneceğiz.
‫Bas o zaman.
‫Merhaba, güzelim.
‫Bu altıncı hücre olacak çünkü çalıştırdığımız hücre sayısı bu kadar.
‫Yani shift ve enter tuşlarına basarsak bu yedi olmalı.
‫Mükemmel.
‫Peki, bu neden işe yaradı?
‫Peki, çalıştırdığımız kodu hatırlıyor musun?
‫Tekrar terminalde çalıştırmayacağız, ancak davranış olacak, önek oluşturacak.
‫Bu kod satırı, bunu ayarlamamıza yardımcı olan şeydir.
‫Önek pandas num pi map plot lib cyclone.
‫Yaptığımız şey, örnek proje klasörümüzde bir conda ortamı oluşturduk ve pandas num
‫py map plot lib cyclone'u yükledik.
‫Ama sonra Jupyter'i çalıştırmayı denedik ama yapamadık.
‫Conda'yı kullandık, Jupyter'ı kurduk ve sonra bu Jupyter Notebook'a erişebildik.
‫Yani iş akışı bu.
‫Bilgisayarımız var, Python ile birlikte gelen birçok Conda indirdik ve Conda Mini Conda ile birlikte
‫geldi.
‫Ve sonra buna geldik ve bilgisayarımızda yaptığımız şey bir proje klasörü oluşturmaktı
‫ve daha sonra bu proje klasörü içinde Conda'yı kullanarak şimdi bu araçları içeren bir ortam oluşturduk.
‫Peki bu ne anlama geliyor?
‫Bu da artık verilerimizle çalışmak için bu ortamı kullanabileceğimiz ve makine öğrenimi modelleri oluşturmaya, verileri analiz
‫etmeye başlayabileceğimiz anlamına geliyor.
‫Ve bunu Conda ile yaptığımız için, gelecekte ortamımızı biriyle paylaşmak istersek bunu
‫yapabiliriz.
‫Ama benim sözüme inanmayın.
‫Onu bulmak için geri dönelim.
‫Örnek proje klasörüne bakarsak, M ve Untitled IP ve Jupyter Notebooks'un eski adı olan AI Python
‫Notebook anlamına gelen B var.
‫Şimdi az önce yaptığımız tüm bu kodu içeren not defterimiz de proje klasörümüzün içinde.
‫Ve her şeyin tek bir yerde olmasının değerini görmeye başlıyorsunuz.
‫Şimdi şöyle diyebiliriz: Hey, arkadaşın, meslektaşın ya da çalışmanı paylaşmak
‫istediğin herhangi biri, onlara bu klasörü gönder ve klasörün ortamımızı, yani kullandığımız araçları,
‫çalışma tezgahımızı ve yazacağımız kodu içerdiğinden emin ol.
‫Çok fazla kodumuz yok ama bunu meslektaşımıza ya da ekip arkadaşımıza gönderecek.
‫Şimdi bitirmeden önce bir şey daha var ve bu da bir ortamı kapatıp çıkmak.
‫Jupyter Bir Jupyter Notebook'u başlattığınızda, burada terminale geri dönüyoruz, tüm bunlar terminalinizde
‫görünecektir.
‫Şimdi bundan kurtulmak için, Jupyter Notebook'unuzu kapatmak için, bunu gününüzün sonunda veya işiniz bittiğinde ve
‫yeni bir projeye başlamak veya başka bir proje üzerinde çalışmak istediğinizde yapabilirsiniz.
‫Kontrol tuşuna basacağız ve aynı zamanda kontrol tuşuna basıp terminaldeyken ya da buna benzer bir şeydeyken,
‫Hey, şu an çalışan süreci öldür, dediğini göreceğiz.
‫Biz de bunu yapacağız.
‫Control C bu dizüstü bilgisayar sunucusunu kapatır.
‫Evet, vuracağız.
‫Evet.
‫Belki de bunun için zaman aşımına uğradık.
‫Tekrar deneyeceğiz.
‫Bu yüzden kapatıyoruz.
‫Şimdi burada bir bağlantı başarısız olduğunu göreceğiz çünkü artık Jupyter Notebook'umuza bağlı değiliz, bu da
‫mantıklı çünkü onu daha yeni kapattık.
‫Sorun değil.
‫Ama görüyorsunuz, hâlâ kendi çevremizdeyiz.
‫Çevremiz şu anda aktif durumda.
‫Örneğin, başka bir projeye geçmek istediğimizi varsayalım.
‫Yani bunun farklı bir ortamda başka bir projesi.
‫Şu anda bulunduğumuz yerden çıkıp başka bir yere gitmek istiyoruz, böylece gidebileceğiz.
‫Conda Ortamı devre dışı bırakmak için conda deactivate yazarsınız, bu Conda'ya Hey beni şu anda bulunduğum ortamdan çıkar çünkü başka
‫bir ortama girmek istiyorum demektir.
‫Bunu yapacağız.
‫Conda Devre Dışı Bırak.
‫Şimdi bak, üsse geri döndük.
‫Conda End List'e gidersek, bu bize sahip olduğumuz şiddet listesini söyleyecektir.
‫Üssümüz var.
‫Şimdi, Mini Condor'u indirdiğimizde, temel ihtiyaçlarla birlikte geldiğini söylediğimi hatırlıyor musunuz?
‫Temel ortamdan bir Jupyter Notebook çalıştırmayı deneseydik ne olurdu sizce?
‫Hadi deneyelim.
‫Jüpiter komutu bulunamadı.
‫Nedenmiş o?
‫Çünkü unutmayın, bu ortamı oluşturduğumuzda Jüpiter üssünde böyle bir şey yoktu.
‫Temel ihtiyaçlara sahip.
‫Jüpiter'e erişebilmemiz için kendi özel hareketimizi oluşturmamız gerekiyordu.
‫Şimdi, buna nasıl geri döneceğiz?
‫Projemiz üzerinde çalışmaya geri mi döndün?
‫Şimdi, bu adımları kaynaklar bölümüne ekleyeceğim, ancak farklı projeler üzerinde çalışırken muhtemelen
‫en çok alışacağınız şey budur.
‫Pekala, buraya aktifleştirmeye gidiyoruz, Conda'yı hatırlıyor musun?
‫Bunu daha önce yazmıştık.
‫Conda Activate, Conda, hey, bu adı verilen ortamımı etkinleştir diyor.
‫Biz bunu kullanıcılara yazacağız, sizinki farklı olabilir.
‫Bunun, projelerinizi veya ortamlarınızı nasıl etiketlediğinize bağlı olarak özel olduğunu unutmayın.
‫Standart isim mvo olduğundan bu değişmeyebilir.
‫Bu proje klasörü hangi proje üzerinde çalıştığımıza bağlı olarak değişebilir ve bu kullanıcı gerçek
‫kullanıcınıza bağlı olarak değişebilir ve hatta masaüstünde bile olmayabilir.
‫Bu nedenle, bu kod satırının kendi ayarlarınıza bağlı olarak özel olacağını unutmayın.
‫Enter'a basacağız.
‫Temelden buna nasıl geri döndüğümüze bakın.
‫Şimdi M'mizde aktifiz, bu yüzden Jupyter Notebook yazarsak, bunun iş akışı Jupyter Notebook olduğunu hatırlayın,
‫geri döndüğümüzde göreceğiz.
‫Bu Jüpiter arayüzü ve bu da 5 dakika önce oluşturduğumuz not defteri.
‫Ve buraya geliyoruz.
‫Şimdi, bir Jupyter Notebook'a geri döndüğünüzde, bu hücreler sıfırlanacaktır.
‫Yani bir, iki, bu sadece beşti.
‫Bu altı oldu.
‫Şimdi üç olacak.
‫Bu dört olacak.
‫Ve yine, Jüpiter defterleri üzerine bir bölümümüz olacak.
‫Ancak şimdilik hatırlamamız gereken en önemli şey bu.
‫Çok güzel.
‫Çevremize geri döndük, çalışmaya devam ediyoruz.
‫Gerçekte ne yaptığımızı hızlıca özetleyelim.
‫Bilgisayarımız var.
‫Başladığımız tek şey buydu.
‫Davranışla birlikte gelen birçok davranışı indirdik ve buna geldik.
‫Kalp hastalıkları projemiz üzerinde çalışabileceğimiz bir ortam oluşturmak istedik.
‫Peki biz ne yaptık?
‫Bilgisayarımız vardı.
‫Masaüstümüzde Sample Project adında bir proje klasörü oluşturduk.
‫Ardından bir ortam oluşturmak ve bu araçları yüklemek için Conda'yı kullandık.
‫Jupyter Map Plot Lib NumPy Pandas cyclone'u ortamımıza yerleştirdik ve Finder'a geri döndüğümüzde
‫örnek proje klasörümüz içinde bir ortam klasörümüz ve bazı şablon kodları içeren bir Jupyter not defterimiz
‫var.
‫İlerideki projelerde göreceksiniz ki buradaki çizgiler gelecekteki birçok projenin temelini oluşturacak.
‫Bu dört araç, bir bütün olarak makine öğrenimi ve veri analizi için temeldir.
‫Dolayısıyla, bu kursu tamamladığınızda, bunları içe aktarıp kullanmaya muhtemelen çok aşina olacaksınız
‫ya da çok aşina olacaksınız.
‫Ama şimdilik bu kadar yeter, hatırladın mı?
‫Eğer takılırsanız, kaynaklar bölümünü kontrol edin.
‫Bu akış şeması gibi bir şeye bakmayı unutmayın.
‫Bununla birlikte bir blog yazısı da var, ancak bunların hepsi kaynaklar bölümünde olacak.