WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:02.400
>> Ich war ziemlich aufgeregt, als
Ich fand heraus, dass Python

00:00:02.400 --> 00:00:05.100
ist einer der beliebtesten
Sprachen für die Datenwissenschaft.

00:00:05.100 --> 00:00:07.380
Zugegeben, ich war
ein wenig nervös

00:00:07.380 --> 00:00:09.720
als Francesca erwähnte
Jupyter Notebooks.

00:00:09.720 --> 00:00:11.865
Ich hatte nicht viel
Erfahrung mit diesen.

00:00:11.865 --> 00:00:16.245
Ich war begeistert, als ich herausfand
dass VS Code, mein Lieblings-Editor,

00:00:16.245 --> 00:00:18.750
hat Pakete und
Erweiterungen für Python,

00:00:18.750 --> 00:00:21.450
Jupyter Notebooks und
Azure Machine Learning.

00:00:21.450 --> 00:00:23.415
Ich denke, ich werde mich wie zu Hause fühlen

00:00:23.415 --> 00:00:26.235
weil ich in meinem Visual sein werde
StudioCode-Umgebung.

00:00:26.235 --> 00:00:29.410
Lassen Sie uns also unsere lokalen
Umgebungseinrichtung und hoffentlich,

00:00:29.410 --> 00:00:31.410
Sie werden sich wohlfühlen
auch im VS-Code.

00:00:31.410 --> 00:00:34.470
Wie immer gibt es zusätzliche
Dokumentation sowohl auf

00:00:34.470 --> 00:00:35.910
Bildschirm und Link
in der Beschreibung

00:00:35.910 --> 00:00:38.245
unten. Fangen wir an.

00:00:38.245 --> 00:00:41.360
Wir müssen herunterladen und
drei Dinge installieren:

00:00:41.360 --> 00:00:45.125
Visual Studio-Code,
Python und Anaconda.

00:00:45.125 --> 00:00:47.330
Ich werde überprüfen,
dass ich Python habe

00:00:47.330 --> 00:00:49.660
in meiner Anaconda-Eingabeaufforderung installiert.

00:00:49.660 --> 00:00:52.040
Das sieht gut aus. Als nächstes bin ich

00:00:52.040 --> 00:00:54.260
gehen, um eine
Anaconda Umgebung.

00:00:54.260 --> 00:00:56.495
Ich werde den Rat von

00:00:56.495 --> 00:00:58.760
Das Visual Studio Code Team und

00:00:58.760 --> 00:01:01.925
Erstellen einer Umgebung
bereit für die Datenwissenschaft.

00:01:01.925 --> 00:01:05.320
Ich werde das nennen
Umgebung devintrods.

00:01:05.320 --> 00:01:08.710
Ich werde angeben,
Version 3.7 für Python.

00:01:08.710 --> 00:01:14.915
Ich werde auch installieren
Pandas, Jupyter, Seaborn,

00:01:14.915 --> 00:01:21.960
Scikit-learn, Keras und TensorFlow,

00:01:22.230 --> 00:01:26.305
einige der beliebtesten
Tools für die Datenwissenschaft.

00:01:26.305 --> 00:01:29.320
Einst die Anaconda-Umgebung
erstellt wurde,

00:01:29.320 --> 00:01:30.400
können wir es mit

00:01:30.400 --> 00:01:34.250
conda aktivieren und die
Namen unserer Umwelt.

00:01:34.970 --> 00:01:39.075
Als nächstes wollen wir
Installieren Sie Azure ML SDK.

00:01:39.075 --> 00:01:41.440
Ich werde angeben,
zwei Parameter hier,

00:01:41.440 --> 00:01:44.095
AutoML und erklären Funktionen,

00:01:44.095 --> 00:01:46.240
die wirklich helfen wird, mit einigen der

00:01:46.240 --> 00:01:48.160
die fortgeschrittenen Themen, die

00:01:48.160 --> 00:01:50.990
Francesca wird die Führung übernehmen
später durch.

00:01:51.630 --> 00:01:54.790
Wir wollen auch
sicher, dass wir Zugang haben

00:01:54.790 --> 00:01:57.175
AutoML-Schulungstools.

00:01:57.175 --> 00:01:59.960
Also werde ich weitermachen und
auch diese installieren.

00:02:01.340 --> 00:02:03.780
Ich denke, unsere Umwelt ist aufgebaut.

00:02:03.780 --> 00:02:06.465
Jetzt sollten wir
Visual Studio-Code.

00:02:06.465 --> 00:02:09.000
Es gibt drei Erweiterungen, die wir brauchen.

00:02:09.000 --> 00:02:11.150
Kopf rüber zum
Erweiterungsmarktplatz

00:02:11.150 --> 00:02:14.070
und installieren Sie die Python-Erweiterung,

00:02:19.580 --> 00:02:22.285
die Azure-Kontoerweiterung,

00:02:22.285 --> 00:02:26.300
was es uns ermöglicht, uns bei
Azure in Visual Studio-Code,

00:02:26.300 --> 00:02:29.970
und der Azure-Computer
Lernerweiterung.

00:02:29.970 --> 00:02:33.139
Sobald wir alle drei haben,
der installierten,

00:02:33.139 --> 00:02:34.790
können wir überprüfen, ob alles

00:02:34.790 --> 00:02:36.835
arbeiten in Visual Studio Code.

00:02:36.835 --> 00:02:39.415
Zunächst möchte ich mich bei Azure anmelden.

00:02:39.415 --> 00:02:45.760
Ich öffne die Befehlspalette
und wählen Sie "Azure Sign In".

00:02:46.520 --> 00:02:49.910
Dies eröffnet eine
neue Browser-Registerkarte und

00:02:49.910 --> 00:02:53.170
erlauben Sie mir, mich bei
Azure über den Browser.

00:02:53.170 --> 00:02:55.310
Hinweis, da ich
bereits bei

00:02:55.310 --> 00:02:57.125
das Azure-Portal in einer anderen Registerkarte,

00:02:57.125 --> 00:02:59.640
es ist nur ein kurzer Klick auf eine Schaltfläche.

00:03:00.460 --> 00:03:02.885
Jetzt können Sie sehen, dass ich bei

00:03:02.885 --> 00:03:05.790
Azure hier unten an der
unten im VS-Code.

00:03:05.870 --> 00:03:08.720
Bevor Sie beginnen,
Ich habe bereits erstellt

00:03:08.720 --> 00:03:10.865
ein Ordner, in dem all dies
Code wird gespeichert.

00:03:10.865 --> 00:03:13.510
Es heißt dev intro data science.

00:03:13.510 --> 00:03:15.705
Jetzt werde ich eine neue Datei erstellen,

00:03:15.705 --> 00:03:18.550
und wir rufen an
diese bike-share.ipynb.

00:03:21.410 --> 00:03:25.740
Dadurch wird eine neue
Jupyter Notebook-Datei.

00:03:26.150 --> 00:03:29.385
Weil wir
die Python-Erweiterung,

00:03:29.385 --> 00:03:32.335
und wir haben Jupyter installiert
durch unsere Anaconda-Umgebung,

00:03:32.335 --> 00:03:34.540
VS-Code wird automatisch konvertiert

00:03:34.540 --> 00:03:38.015
Diese Datei in einen Jupyter
Notebook-Schnittstelle.

00:03:38.015 --> 00:03:41.635
Es gibt ein paar Dinge zu beachten, um
stellen Sie sicher, dass sie korrekt sind.

00:03:41.635 --> 00:03:45.235
Eine ist, dass VS-Code
bezug auf den richtigen Python.

00:03:45.235 --> 00:03:49.390
Unten links unten
Ihres VS-Code-Fensters,

00:03:49.390 --> 00:03:52.030
Sollten Sie in der Lage sein, die
korrekte Version von Python,

00:03:52.030 --> 00:03:53.545
und wenn Sie darüber schweben,

00:03:53.545 --> 00:03:55.300
Sie sollten in der Lage sein,
sehen, dass dies die Verwendung

00:03:55.300 --> 00:03:57.865
die Anaconda-Umgebung
die wir gerade geschaffen haben.

00:03:57.865 --> 00:04:01.870
Als Nächstes sollten Sie sicherstellen, dass
Ihr Jupyter-Kernel ist auch

00:04:01.870 --> 00:04:06.130
auf dieselbe Python-Version in
die gleiche Anaconda-Umgebung.

00:04:06.130 --> 00:04:10.160
Jetzt Ihre lokale Umgebung
ist alle eingerichtet.