‫Bem-vindo de volta e no último vídeo fomos para a mini homepage ou página de download, lembre-se,
‫isso é para Windows e baixamos a versão Windows Python três ponto sete do Mini QandA e instalamos em
‫nosso computador.
‫Mais especificamente, foi isso que fizemos.
‫Temos que instalá-lo em seu computador.
‫Agora, para esta palestra, vamos cuidar desses carimbos, testar o isolamento, criar uma pasta de
‫projeto, criar um ambiente personalizado com ela, ativar seu novo ambiente, instalar o Jupiter baixo para o
‫notebook Jupiter.
‫Agora, novamente, percebo que você pode estar pensando, Daniel, são muitos passos.
‫Eu só quero entrar na programação.
‫E você está certo, eu sou o mesmo com esse tipo de coisas.
‫Mas acredite em mim, configurar esse fluxo de trabalho é o que estamos fazendo.
‫Seu computador criará uma pasta de projeto e, em seguida, construirá um ambiente usando QandA, um ambiente que contém todas as
‫nossas ferramentas de aprendizado de máquina e ciência de dados.
‫Será fundamental e fundamental para projetos futuros.
‫Então vamos fazer isso agora.
‫Percorremos as etapas de download de muitos KONDA e instalamos em um computador.
‫Podemos verificar se ele está lá digitando em pesquisa e procurando por algo chamado prompt do anakonda.
‫Muitos konda estarão aqui assim que você instalar muitos Condah, então vamos clicar nele.
‫Aqui vamos nós.
‫O que você está vendo aqui é que esta anakonda, pelo que é referido no Mako's, é um terminal, mas
‫é essencialmente uma pequena parte do seu computador, um pequeno programa onde você pode digitar o código e executar
‫o seu computador.
‫O que isso significa é que esta pequena seção aqui é chamada de The End Prop.
‫E lembre-se, estamos configurando uma base de ambiente é o ambiente padrão que é instalado automaticamente quando você
‫baixa o mini konda e, subsequentemente, KONDA.
‫E este aqui é o caminho do arquivo em que estamos, então estou na unidade C, na pasta do usuário, na pasta
‫do usuário.
‫Daniel, o seu pode ser um pouco diferente, dependendo do seu nome.
‫Então, agora temos isso configurado.
‫Em primeiro lugar, precisamos criar uma pasta de projeto, então vamos fazer isso para isso.
‫Vamos dar uma olhada nas pastas atuais que existem na pasta, Daniel, e podemos fazer isso no
‫Windows pressionando D, que significa diretório, e isso listará uma série de pastas.
‫E se quiséssemos ver isso, você pode estar vendo que é a primeira vez e pensando, oh meu
‫Deus, isso é um pouco confuso.
‫Mas deixe-me mostrar a você exatamente o que está sendo impresso.
‫Vamos ao navegador de arquivos aqui.
‫Podemos ir para o PC agora, queremos copiar isso, então veja, lá está o C usa o Daniel.
‫É isso que queremos procurar.
‫Eu vou para o local D. C. usuários porque lembre-se, nós temos usuários aqui
‫e então vamos conseguir usuários, Daniel.
‫Então, se nós realmente digitarmos isso, veja Slash usa, Slash Daniel, é o mesmo que podemos ver aqui.
‫Portanto, agora, se compararmos esta lista aqui, temos três objetos D, contatos, documentos da área de trabalho, downloads,
‫etc.
‫O que queremos fazer é para este caso de uso, vamos criá-lo no vamos criar na área de trabalho para que
‫tenhamos acesso fácil a ele.
‫E o que quero dizer com isso é criar essa pasta de projeto, que é apenas mais uma dessas, que
‫vai conter todas as informações do nosso projeto na área de trabalho.
‫Portanto, temos fácil acesso a ele.
‫Então, vamos mudar para a área de trabalho.
‫O que quero dizer com isso é ver como esse caminho é usado como Daniel para mudar para a área de trabalho.
‫Vou ver a área de trabalho e o que CD significa é alterar o diretório para a área de trabalho.
‫Então, agora, se eu for este ano, vou listar todas as pastas na área de trabalho.
‫Ele vai me mostrar exemplos de projetos se formos para o desktop.
‫Temos um projeto de amostra, agora vamos criar outro desses.
‫Talvez você ainda não tenha isso, mas é isso que iremos criar.
‫Vamos chamá-lo de projeto de amostra um para esta aula.
‫Já tenho uma demonstração aqui, mas vamos criar uma nova.
‫Portanto, para criar uma pasta, podemos digitar o comando MK Dya, que significa Criar diretório, porque vamos chamá-lo de projeto
‫de amostra um.
‫É isso que dizemos a eles.
‫Então, estamos dizendo ao nosso computador, ei, estamos nesta unidade, estamos na pasta do usuário, estamos no Daniel,
‫estamos no desktop.
‫E eu quero fazer um diretório chamado Sample Project One.
‫Vamos apertar Enter.
‫Agora, você pode ver que criou o projeto de amostra um.
‫Voltaremos aqui.
‫Então, o que acabamos de fazer?
‫Bem, demos o primeiro passo.
‫Nós criamos a pasta do projeto, então agora vamos usar o QandA para construir este ambiente.
‫Se voltarmos ao nosso fluxograma, crie uma pasta de projeto e mude para ela.
‫Então é isso que temos que fazer, criar a pasta do projeto, mas não estamos nela ainda, então precisamos
‫mudar para ela.
‫Lembre-se de mudar de diretório e pressionar seed no projeto de amostra um.
‫Então agora é isso que temos.
‫Nós estamos aqui, estamos no desktop e temos um projeto de amostra.
‫E se quisermos ver quais arquivos estão aqui, na verdade não há nada aqui.
‫Portanto, zero bytes.
‫Zero arquivos se olharmos para o projeto de amostra um.
‫Esta pasta está vazia, o que faz sentido.
‫OK, agora quais são os próximos passos?
‫Alterado para ele, crie um ambiente personalizado dentro da pasta do projeto.
‫Bem, vamos fazer isso.
‫Então, para usar o Condah para criar um ambiente, lembre-se, se olharmos para isso, vamos usar o Condah
‫para criar isso.
‫Então essa é esta etapa.
‫Você pode executar o comando, QandA, é como dizer Hi QandA, nosso assistente pessoal, crie, e vamos passar
‫a tag de prefixo.
‫Agora, vou escrever isso.
‫E o nome do Panda, pi matplotlib.
‫E Cyclone, você deve estar olhando para isso, oh, meu Deus, Daniel, o que está acontecendo aqui?
‫Bem, essa é uma ótima pergunta.
‫Portanto, lembre-se, o que estamos dizendo é QandA ei, conduta do assistente pessoal, crie.
‫Não somos realmente um pouco que foi feito.
‫Não estamos gritando, finja que isso está dizendo por favor, conduza criar prefixo.
‫Quando você vê essas tags hash duplas, é como um pequeno comando que pode ir para a função de criação.
‫Este ponto significa que vai usar este caminho de arquivo aqui.
‫Então, basicamente dizendo o ponto que diz dentro da pasta do projeto de amostra.
‫E crie uma pasta chamada End e dentro dessa extremidade e abreviatura de environment, que é essa dentro dessa extremidade, instale
‫o num pi matplotlib do Panda e assim eu poderia aprender.
‫Agora, o que é isso?
‫Bem, se olharmos aqui matplotlib num pi pandas.
‫Então eu entendo.
‫Então, vamos executar isso pressionando enter e ver o que acontece.
‫Então agora nosso assistente pessoal, QandA, o que acabou de acontecer, um monte de código apareceu
‫porque executamos este comando aqui para criar o prefixo e etc.
‫O que isso fará é Konda, nosso assistente pessoal para coleta de ferramentas de ciência de dados.
‫Lembre-se, essas são ferramentas de ciência de dados aqui vai para a Internet e baixa ou consulta
‫a Internet e vai, hey, Daniel quer criar um ambiente em seu computador com matplotlib numpty, pandas
‫e Saikat aprendem.
‫E assim os seguintes pacotes serão baixados.
‫Esta é uma mensagem do QandA.
‫Tudo o que fizemos foi pressionar Enter.
‫O que a Condor fará é porque esses próprios pacotes ou essas ferramentas requerem algumas outras ferramentas dentro
‫deles para operar.
‫Muitos códigos.
‫A razão disso é que as pessoas escreveram muito código para ele para evitar a reescrita de todo
‫o código.
‫Muitas ferramentas existentes aproveitam outro grupo de ferramentas existentes.
‫Portanto, o QandA é automático.
‫Então, isso é uma coisa linda sobre Konda.
‫Ele fará o download de todas as ferramentas extras de que precisamos para começar.
‫E é isso que está listando aqui.
‫Então, queremos prosseguir para pressionar por quê?
‫Agora, Condi vai baixar uma extração, extração significa instalar todos os pacotes necessários para a
‫configuração.
‫Portanto, agora isso pode levar um minuto ou mais ou um pouco mais, dependendo da sua conexão com a Internet ou da
‫velocidade do disco rígido.
‫Vou deixar isso passar e retomaremos a aula assim que terminar.
‫O excelente Conda terminou, o que demorou cerca de um minuto ou mais no meu computador.
‫O que é realmente feito é que ele foi para a Internet, baixou e instalou esses pacotes.
‫Então, uma grande, longa lista deles em nosso ambiente.
‫E vamos dar uma olhada aqui.
‫Então é isso que é feito.
‫Criou uma pasta de projeto.
‫Agora, pedimos a Condi que use o comando com to create para criar este ambiente.
‫Portanto, se voltarmos para a pasta do nosso projeto de amostra, agora há uma pasta aqui chamada Enth, que é,
‫lembre-se, abreviação de ambiente.
‫Entramos aqui clicando aqui.
‫Vai ter um monte de arquivos diferentes aqui.
‫Agora, para ser honesto, eu nem entendo o que está acontecendo aqui.
‫O que é importante saber é que ele contém todas as nossas ferramentas de ciência de dados e aprendizado de máquina.
‫Então agora temos uma pasta de projeto com um ambiente com todas as nossas ferramentas prontas para funcionar.
‫Então, para acessar esse ambiente e acessar as ferramentas que queremos usar, o QandA nos diz para ativar
‫este ambiente, usar o comando konda, ativar C, usar Daniel Desktop Sample, Projeto um.
‫E agora você pode querer escrever este.
‫Se você está fazendo isso pela primeira vez, você também pode ser um pouco diferente do meu.
‫Seu nome de usuário pode ser diferente e você pode ter chamado isso de outra coisa porque pode chamá-lo
‫do que quiser.
‫Você realmente deve ligar e sempre ligar.
‫E esse é um nome universal ou uma versão abreviada de ambiente para ativar esse ambiente que acabamos
‫de criar.
‫Podemos usar este comando.
‫E agora sou um grande fã de digitar comandos.
‫Então, iremos em vez de apenas copiar e colar, o que definitivamente poderíamos fazer.
‫Mas vamos praticar a digitação dessas coisas porque queremos.
‫Afinal, é isso que queremos fazer.
‫Queremos começar a escrever nosso próprio código.
‫Eu digitei este projeto de amostra um e.
‫Ron.
‫Agora, o que você notará que mudou, então eu literalmente apenas falo sobre isso e pressiono
‫enter. Se pressionarmos enter, você notará que esta base mudou para este caminho de arquivo aqui, o que significa que este é o prompt
‫do ambiente.
‫Então, agora ativamos este ambiente.
‫Isso significa que teremos acesso a todas as ferramentas neste ambiente.
‫Então, aqueles que acabamos de instalar.
‫Então, vamos tentar e testar, para isso tentaremos carregar um notebook Jupiter usando o comando Jupiter notebook, e se você
‫nunca usou um notebook Jupiter antes, não se preocupe, haverá uma seção sobre isso.
‫Mas um notebook Jubera é o que você precisa saber é como um cientista de dados.
‫Wattpad.
‫Você pode escrever código.
‫Você pode escrever.
‫Você pode escrever um texto.
‫Você pode trabalhar em projetos.
‫Na verdade, todos os projetos em que trabalhamos estarão dentro dos cadernos Juban.
‫É como a base de todo o nosso trabalho de aprendizado de máquina.
‫Então, vamos tentar começar um.
‫OK, estamos recebendo um erro aqui, dupatta não é reconhecido como um comando interno ou externo.
‫Agora, o motivo é se você se lembra do código exato que executamos antes e
‫está tudo bem se não o fizer, criamos prefixo, empanadas, substantivo pi, matplotlib.
‫Saikat.
‫Hum.
‫Portanto, voltamos ao nosso diagrama.
‫O que nós temos?
‫Pandas matplotlib substantivo pi.
‫Então eu pego o Ian.
‫Mas agora, Júpiter, esquecemos de incluir Júpiter nesta linha.
‫Não se preocupe, QandA, nosso assistente pessoal, está de volta ao resgate porque há um comando
‫útil chamado QandA Install.
‫O que isso significa é que se digitarmos Júpiter, a instalação irá instalar uma nova ferramenta em nosso ambiente ativo atual,
‫que é exatamente o que queremos.
‫E como queremos usar o Jupiter Notebook's, precisamos do pacote Jupiter.
‫Então, vamos executar isso aquecendo em.
‫O Canadá fará a mesma coisa que fez antes de subirmos aqui, já vimos
‫tudo isso antes, exceto que desta vez está focado apenas em Júpiter no meio ambiente.
‫A localização usa Daniel Desktop Sample, Projeto um.
‫E se seguirmos com isso, ele vai instalar todos esses pacotes extras, porque o Conder é
‫incrível.
‫É nosso assistente pessoal.
‫E todos esses pacotes são ferramentas de que precisamos para os cientistas de dados e vamos lá, por quê?
‫Para correr?
‫E, novamente, ele fará o download e a extração de selos.
‫Faremos uma pausa na palestra, esperamos que ela termine e voltaremos quando ela terminar.
‫Lindo.
‫Agora que terminou, devemos ter acesso a Júpiter.
‫Vamos fazer uma rápida recapitulação do que fizemos.
‫Então, criamos uma pasta de projeto, mudamos para ela, aquele projeto de amostra, criamos um ambiente personalizado.
‫Fizemos isso com Condah.
‫Crie e ative nosso novo ambiente.
‫Sim, fizemos isso com a instalação ativa do Júpiter porque tentamos acessar Júpiter, mas não funcionou com
‫o Júpiter instalado pelo QandA.
‫Agora temos que carregar um caderno de Júpiter e verificar as ferramentas de que precisamos.
‫OK, vamos tentar isso.
‫Portanto, se realmente instalamos o Júpiter, devemos ser capazes de executar o comando novamente.
‫Caderno de Júpiter, o que tentamos antes.
‫Isso não funcionou.
‫Então, vamos digitar isso no caderno de Júpiter e clicar em Enter.
‫Agora o que isso fará é abrir automaticamente seu navegador, o padrão, e lançar a
‫interface dupatta para que possamos ver aqui algumas, talvez algumas coisas novas aqui.
‫Eles nunca viram isso antes.
‫O que é importante notar é que a interface dupatta foi criada.
‫De dentro da pasta em que estamos atualmente no terminal, use Daniel Desktop Sample Project um bloco de notas
‫Jupiter.
‫É como dizer ao seu computador: Ei, iniciei um bloco de notas dentro do projeto de amostra, uma pasta.
‫Então, olhamos aqui, temos a pasta final.
‫Se compararmos com o nosso projeto de amostra um.
‫Precisamos encerrar a pasta também.
‫Agora, para iniciar um notebook dupatta com a área de trabalho onde um cientista de dados ou engenheiro de aprendizado
‫de máquina fará muita codificação, trabalhando em projetos diferentes, você pode ir até aqui.
‫Novo caderno, Python três.
‫E, novamente, teremos uma seção inteira sobre os cadernos de anotações de Júpiter.
‫Portanto, não se preocupe muito se não tiver certeza do que está acontecendo aqui.
‫E então o que isso vai fazer.
‫O que aconteceu aqui?
‫Oh, lá vamos nós.
‫Eles demoraram um pouco para carregar.
‫Então, o que fizemos lá, na verdade precisamos porque demorou um pouco, havia algo acontecendo lá com
‫meu computador e demorou um pouco para inicializar.
‫Aqui vamos nós.
‫Untitled I Spy and B, que significa I Python notebook, que era o nome anterior de Júpiter.
‫E esta é a interface de Júpiter, um espaço absolutamente lindo com o qual vamos nos familiarizar
‫ao longo do curso.
‫E, novamente, teremos uma seção inteira sobre isso.
‫Mas o que você precisa saber por enquanto é que pode executar o código Python aqui.
‫Então, olá, mundo e pressione shift e enter.
‫Isso vai acontecer.
‫Esta é uma célula no caderno de Júpiter, chamada de célula.
‫Você também pode alterá-lo para marcar para baixo, o que é como dizer que o texto nesta célula faz a soma simples e um abaixo será um
‫mais um, desloque e digite.
‫Mas o que estamos focados em fazer é testar para ver se nosso ambiente está configurado.
‫Então, especificamente, assinalamos Júpiter, temos acesso a Júpiter porque estamos na interface
‫de Júpiter agora.
‫Queremos ver se temos acesso aos pandas, número da linha Saikat e matplotlib.
‫Podemos fazer isso importando-os.
‫E lembre-se, a declaração de importação é como dizer, ei,
‫Python, vá e obtenha esses pacotes ou ferramentas para nós e traga-os para nosso espaço de trabalho para
‫que possamos acessá-los para importar pandas como importação paga não tão alta quanto qualquer importação matplotlib pi plot not pi como BLT importa Escalon, que é a abreviação para ele.
‫Saiba como eles podem ser como pandas são pagos, o que numeros e pagos podem ser aplicados.
‫O motivo pelo qual o abreviamos para essas coisas é para que não tenhamos que digitar sempre pandas.
‫Agora, se você já viu o PADI ou o funcionário, provavelmente pode estar seguro ao supor que o pandas num pi matplotlib
‫ou pipeline.
‫Para testá-los, se realmente tivermos acesso a eles em nosso ambiente configurado, podemos executar essa célula e, se não houver
‫erros, devemos ter um ambiente pronto para começar a fazer o trabalho de ciência de dados e aprendizado
‫de máquina.
‫Dedos cruzados.
‫Lindo.
‫E podemos dizer que não houve erros porque você verá um número aqui sempre que executar uma célula
‫Jupitus.
‫Veremos isso em uma palestra futura.
‫O número aumentará.
‫Portanto, o primeiro que você executar será um.
‫Agora são sete porque executamos sete células diferentes.
‫Mas isso é emocionante.
‫Acabamos de configurar um ambiente para trabalhar em projetos de aprendizado de máquina e ciência de dados.
‫Vamos dar uma olhada.
‫Começamos com isso, seu computador, e baixamos o Mini QandA, que veio com Python e Condah.
‫Em seguida, usamos o QandA para instalar essas ferramentas especificamente em um ambiente.
‫Agora, se voltarmos aqui, já passamos por essas etapas.
‫Você sabe, a aula anterior que baixamos instalou muitos KONDA.
‫Testamos nossa instalação por meio do Anakonda ProMED.
‫Criamos um projeto de amostra de pasta de projeto, ganhamos e mudamos para ele e criamos um ambiente personalizado dentro
‫da pasta do projeto.
‫Ativamos o novo ambiente.
‫Portanto, temos acesso às ferramentas.
‫Instalamos o Júpiter, depois carregamos um notebook dupatta e verificamos se tínhamos as ferramentas de que precisávamos,
‫o que tínhamos.
‫Bem, isso era muito para absorver.
‫Mas não se preocupe, teremos muita prática fazendo isso em projetos e palestras futuras.
‫Então o que fazemos agora?
‫Nosso bloco de notas Júpiter está funcionando, mas talvez você queira terminar o dia e
‫fechá-lo.
‫O que acabei de fazer está salvo.
‫Então, para salvar um Júpiter que comprei, você pode até clicar no ícone salvar e isso irá salvá-lo
‫assim que carregar ou compactar comandos para controladores ou algo parecido.
‫Mas para fechá-lo, voltamos ao prompt do anakonda e vamos apertar o controle, veja.
‫Então vamos lá.
‫Quer dizer, pressione o controle, veja agora diz desligando um coronel, coronel, desligue o coronel é o que executa
‫nosso Júpiter, um bloco de notas ao fundo.
‫Agora você verá aqui que a conexão falhou com nosso Júpiter nove.
‫Então vamos, OK, isso significa que o caderno de Júpiter não está mais conectado a ele.
‫Então, estamos de volta aqui e ainda estamos em nosso ambiente, mas para desativar o ambiente, talvez você
‫quisesse sair e criar um novo ambiente.
‫Então, vamos digitar QandA deactivate.
‫O que isso fará é nos levar de volta à base e por que faríamos isso?
‫Bem, talvez você queira criar um novo ambiente.
‫Talvez você queira trabalhar em outro projeto.
‫Um projeto tão simples também e que usa um ambiente diferente.
‫Pode haver uma infinidade de razões, no entanto.
‫Como você volta para o seu ambiente?
‫Bem, felizmente, já escrevemos esse trecho de código antes.
‫Se você fez e está OK, é um mar ativo QandA.
‫Vamos escrever isso, isso e novamente.
‫Agora, isso é se você estivesse voltando ao seu trabalho e quisesse voltar ao seu projeto, Daniel, porque
‫foi aqui que criamos nosso projeto de amostra de ambiente um.
‫Agora, isso pode ser no futuro, pode ser uma amostra, pode ser um projeto para talvez o projeto três ou algo
‫assim.
‫Mas geralmente temos final no final aqui.
‫Então, QandA é ativado.
‫Agora, meio ambiente.
‫Lindo agora uma volta da base para ter nosso ambiente ativo, então podemos digitar em junho, mas um caderno
‫de notas baixo para cima um caderno de Júpiter vai nos levar para a página inicial.
‫Aqui vamos nós.
‫Temos nossos IPSI e B sem título, que foram salvos há dois minutos.
‫Clique nisso.
‫E aqui está nosso código de antes, então podemos continuar trabalhando em nosso projeto, salvá-lo quando
‫precisarmos e sair quando não precisarmos trabalhar nele.
‫Bem, veremos isso mais e mais para cada projeto em que trabalharmos.
‫O que é importante lembrar é que foi isso que fizemos.
‫Configuramos isso para o futuro.
‫Temos nosso computador.
‫Criamos uma pasta de projeto, digamos que queríamos trabalhar na classificação das doenças cardíacas.
‫Ele faria uma pasta para isso.
‫Você cria um ambiente, instala as ferramentas de que precisa usando o Condah.
‫Então, se você estiver trabalhando sozinho, talvez não seja necessário fazer isso.
‫Mas, no futuro, quando você estiver em equipes, este é um dos maiores desafios com
‫os quais trabalhamos como uma equipe de aprendizado de máquina, compartilhando esses ambientes para que outras pessoas possam trabalhar nos mesmos
‫projetos que nós.
‫Então foi isso que fizemos.
‫Então, nas próximas palestras e projetos, vamos fazer as mesmas etapas, criar uma pasta
‫de projeto, construir um ambiente com as ferramentas de que precisamos usando KONDA e, então,
‫toda vez que vamos ativar nosso ambiente, temos acessar as ferramentas e depois trabalhar em nossos projetos nos cadernos dupatta.
‫OK, isso foi muito para aprender, mas não se preocupe, há recursos em anexo e se você quiser refazer
‫este vídeo, analise-o passo a passo.
‫Confira a seção de recursos para obter um guia passo a passo.
‫E se você ficar preso, não se preocupe.
‫Eu fiquei preso várias vezes quando estava tentando descobrir isso.
‫Demorou alguns caras.