WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:02.400
>> Estaba muy emocionado cuando
Descubrí que Python

00:00:02.400 --> 00:00:05.100
es uno de los más populares
idiomas para la ciencia de datos.

00:00:05.100 --> 00:00:07.380
Sin embargo, es cierto que estaba
un poco nervioso

00:00:07.380 --> 00:00:09.720
cuando Francesca mencionó
Cuadernos Jupyter.

00:00:09.720 --> 00:00:11.865
No tenía mucho
experiencia con ellos.

00:00:11.865 --> 00:00:16.245
Me emocioné cuando me enteré
que VS Code, mi editor favorito,

00:00:16.245 --> 00:00:18.750
tiene paquetes y
extensiones para Python,

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

00:00:21.450 --> 00:00:23.415
Creo que me sentiré como en casa

00:00:23.415 --> 00:00:26.235
porque estaré en mi Visual
Entorno de Studio Code.

00:00:26.235 --> 00:00:29.410
Así que vamos a conseguir nuestro local
configuración del entorno y, con suerte,

00:00:29.410 --> 00:00:31.410
te sentirás cómodo
en VS Code también.

00:00:31.410 --> 00:00:34.470
Como siempre, hay
documentación tanto en

00:00:34.470 --> 00:00:35.910
la pantalla y el enlace
en la descripción

00:00:35.910 --> 00:00:38.245
abajo. Empecemos.

00:00:38.245 --> 00:00:41.360
Tenemos que descargar y
instalar tres cosas:

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

00:00:45.125 --> 00:00:47.330
Voy a verificar
que tengo Python

00:00:47.330 --> 00:00:49.660
instalado en mi solicitud de Anaconda.

00:00:49.660 --> 00:00:52.040
Eso se ve bien. A continuación, estoy

00:00:52.040 --> 00:00:54.260
va a crear un
Entorno Anaconda.

00:00:54.260 --> 00:00:56.495
Voy a tomar el consejo de

00:00:56.495 --> 00:00:58.760
el equipo de código de Visual Studio y

00:00:58.760 --> 00:01:01.925
crear un entorno
listo para la ciencia de datos.

00:01:01.925 --> 00:01:05.320
Voy a llamar a esto
entorno devintrods.

00:01:05.320 --> 00:01:08.710
Voy a especificar
versión 3.7 para Python.

00:01:08.710 --> 00:01:14.915
También voy a instalar
Pandas, Jupyter, Seaborn,

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

00:01:22.230 --> 00:01:26.305
algunos de los más populares
herramientas para la ciencia de datos.

00:01:26.305 --> 00:01:29.320
Una vez que el entorno de Anaconda
ha sido creado,

00:01:29.320 --> 00:01:30.400
podemos activarlo con

00:01:30.400 --> 00:01:34.250
conda activar y el
nombre de nuestro entorno.

00:01:34.970 --> 00:01:39.075
A continuación, queremos
instalar el SDK de Azure ML.

00:01:39.075 --> 00:01:41.440
Voy a especificar
dos parámetros aquí,

00:01:41.440 --> 00:01:44.095
AutoML y explicar características,

00:01:44.095 --> 00:01:46.240
que realmente ayudará con algunos de los

00:01:46.240 --> 00:01:48.160
esos temas avanzados que

00:01:48.160 --> 00:01:50.990
Francesca liderará
nos a través de más tarde.

00:01:51.630 --> 00:01:54.790
También queremos hacer
seguro de que tenemos acceso

00:01:54.790 --> 00:01:57.175
a las herramientas de formación de AutoML.

00:01:57.175 --> 00:01:59.960
Así que voy a seguir adelante y
instalar eso también.

00:02:01.340 --> 00:02:03.780
Creo que nuestro entorno está configurado.

00:02:03.780 --> 00:02:06.465
Ahora debemos establecer
Visual Studio Code.

00:02:06.465 --> 00:02:09.000
Hay tres extensiones que necesitamos.

00:02:09.000 --> 00:02:11.150
Dirígete a la
mercado de extensión

00:02:11.150 --> 00:02:14.070
e instalar la extensión Python,

00:02:19.580 --> 00:02:22.285
la extensión de la cuenta de Azure,

00:02:22.285 --> 00:02:26.300
lo que nos permitirá iniciar sesión en
Azure dentro de Visual Studio Code,

00:02:26.300 --> 00:02:29.970
y la Máquina de Azure
Extensión de aprendizaje.

00:02:29.970 --> 00:02:33.139
Una vez que tengamos los tres
de los instalados,

00:02:33.139 --> 00:02:34.790
podemos verificar que todo es

00:02:34.790 --> 00:02:36.835
trabajar dentro de Visual Studio Code.

00:02:36.835 --> 00:02:39.415
En primer lugar, quiero iniciar sesión en Azure.First, I want to sign in To Azure.

00:02:39.415 --> 00:02:45.760
Abriré la paleta de comandos
y elija "Azure Sign In".

00:02:46.520 --> 00:02:49.910
Esto abrirá un
nueva pestaña del navegador y

00:02:49.910 --> 00:02:53.170
permítanme iniciar sesión en
Azure a través del explorador.

00:02:53.170 --> 00:02:55.310
Fíjate, ya que he
ya ha iniciado sesión

00:02:55.310 --> 00:02:57.125
Azure Portal en otra pestaña,

00:02:57.125 --> 00:02:59.640
es sólo un clic rápido de un botón.

00:03:00.460 --> 00:03:02.885
Ahora puedes ver que he iniciado sesión para

00:03:02.885 --> 00:03:05.790
Azure aquí abajo en el
parte inferior de VS Code.

00:03:05.870 --> 00:03:08.720
Antes de empezar,
Ya creé

00:03:08.720 --> 00:03:10.865
una carpeta donde todo esto
código se va a almacenar.

00:03:10.865 --> 00:03:13.510
Se llama ciencia de datos de introducción de desarrollo.

00:03:13.510 --> 00:03:15.705
Ahora voy a crear un nuevo archivo,

00:03:15.705 --> 00:03:18.550
y vamos a llamar
este bike-share.ipynb.

00:03:21.410 --> 00:03:25.740
Esto creará un nuevo
Archivo de Jupyter Notebook.

00:03:26.150 --> 00:03:29.385
Porque hemos instalado
la extensión Python,

00:03:29.385 --> 00:03:32.335
y hemos instalado Jupyter
a través de nuestro entorno Anaconda,

00:03:32.335 --> 00:03:34.540
VS Code convertirá automáticamente

00:03:34.540 --> 00:03:38.015
este archivo en un Jupyter
Interfaz de notebook.

00:03:38.015 --> 00:03:41.635
Hay algunas cosas que notar
asegurarse de que son correctos.

00:03:41.635 --> 00:03:45.235
Una es que VS Code es
refiriéndose a la Python correcta.

00:03:45.235 --> 00:03:49.390
Aquí abajo, en la parte inferior izquierda
de su ventana de VS Code,

00:03:49.390 --> 00:03:52.030
usted debe ser capaz de ver el
versión correcta de Python,

00:03:52.030 --> 00:03:53.545
y si te cierne sobre ella,

00:03:53.545 --> 00:03:55.300
usted debe ser capaz de
ver que esto está utilizando

00:03:55.300 --> 00:03:57.865
el entorno de Anaconda
que acabamos de crear.

00:03:57.865 --> 00:04:01.870
A continuación, debe asegurarse de que
su kernel Jupyter también es

00:04:01.870 --> 00:04:06.130
establecido en la misma versión de Python en
ese mismo entorno de Anaconda.

00:04:06.130 --> 00:04:10.160
Ahora su entorno local
está todo listo.