WEBVTT 00:00:00.000 --> 00:00:02.400 >> Byłem bardzo podekscytowany, kiedy Dowiedziałem się, że Python 00:00:02.400 --> 00:00:05.100 jest jednym z najpopularniejszych języków do nauki o danych. 00:00:05.100 --> 00:00:07.380 Trzeba jednak przyznać, że trochę nerwowy 00:00:07.380 --> 00:00:09.720 kiedy Francesca wspomniała Zeszyty Jupyter. 00:00:09.720 --> 00:00:11.865 Nie miałem zbyt wiele doświadczenia z tymi doświadczeniami. 00:00:11.865 --> 00:00:16.245 Byłem zachwycony, kiedy dowiedziałem się że VS Kod, mój ulubiony edytor, 00:00:16.245 --> 00:00:18.750 ma pakiety i rozszerzenia dla Języka Python, 00:00:18.750 --> 00:00:21.450 Zeszyty Jupyter, oraz Uczenie maszynowe platformy Azure. 00:00:21.450 --> 00:00:23.415 Myślę, że poczuję się jak w domu 00:00:23.415 --> 00:00:26.235 ponieważ będę w mojej wizualizacji Środowisko kodu studio. 00:00:26.235 --> 00:00:29.410 Więc niech nasze lokalne konfiguracji środowiska i miejmy nadzieję, 00:00:29.410 --> 00:00:31.410 poczujesz się komfortowo w VS Code też. 00:00:31.410 --> 00:00:34.470 Jak zawsze, istnieją dodatkowe dokumentację zarówno na 00:00:34.470 --> 00:00:35.910 ekran i łącze w opisie 00:00:35.910 --> 00:00:38.245 poniżej. Zaczynajmy. 00:00:38.245 --> 00:00:41.360 Musimy pobrać i zainstalować trzy rzeczy: 00:00:41.360 --> 00:00:45.125 Kod programu Visual Studio, Python i Anakonda. 00:00:45.125 --> 00:00:47.330 Mam zamiar zweryfikować że mam Pythona 00:00:47.330 --> 00:00:49.660 w wierszu Anaconda. 00:00:49.660 --> 00:00:52.040 To wygląda dobrze. Następnie jestem 00:00:52.040 --> 00:00:54.260 zamierza utworzyć Środowiska Anakonda. 00:00:54.260 --> 00:00:56.495 Mam zamiar skorzystać z porad od 00:00:56.495 --> 00:00:58.760 zespołu kodu programu Visual Studio i 00:00:58.760 --> 00:01:01.925 tworzenie środowiska gotowy do nauki o danych. 00:01:01.925 --> 00:01:05.320 Zadzwonię do tego środowiska. 00:01:05.320 --> 00:01:08.710 Mam zamiar określić wersja 3.7 dla Pythona. 00:01:08.710 --> 00:01:14.915 Mam zamiar również zainstalować Pandy, Jupyter, Seaborn, 00:01:14.915 --> 00:01:21.960 Scikit-learn, Keras i TensorFlow, 00:01:22.230 --> 00:01:26.305 niektóre z najbardziej popularnych narzędzi do nauki o danych. 00:01:26.305 --> 00:01:29.320 Po środowisku Anaconda został utworzony, 00:01:29.320 --> 00:01:30.400 możemy go aktywować za pomocą 00:01:30.400 --> 00:01:34.250 conda aktywować i nazwę naszego środowiska. 00:01:34.970 --> 00:01:39.075 Następnie chcemy zainstalować zestaw SDK usługi Azure ML. 00:01:39.075 --> 00:01:41.440 Mam zamiar określić dwa parametry w tym miejscu, 00:01:41.440 --> 00:01:44.095 automl i wyjaśnić funkcje, 00:01:44.095 --> 00:01:46.240 które naprawdę pomogą w niektórych 00:01:46.240 --> 00:01:48.160 tych zaawansowanych tematów, które 00:01:48.160 --> 00:01:50.990 Francesca poprowadzi nas przez później. 00:01:51.630 --> 00:01:54.790 Chcemy również, aby upewnić się, że mamy dostęp 00:01:54.790 --> 00:01:57.175 do narzędzi szkoleniowych AutoML. 00:01:57.175 --> 00:01:59.960 Więc pójdę do przodu i zainstalować, że jak również. 00:02:01.340 --> 00:02:03.780 Myślę, że nasze środowisko jest ustawione. 00:02:03.780 --> 00:02:06.465 Teraz powinniśmy Kod programu Visual Studio. 00:02:06.465 --> 00:02:09.000 Są trzy rozszerzenia, których potrzebujemy. 00:02:09.000 --> 00:02:11.150 Udaj się do rynek rozszerzeń 00:02:11.150 --> 00:02:14.070 i zainstaluj rozszerzenie Pythona, 00:02:19.580 --> 00:02:22.285 rozszerzenie konta platformy Azure, 00:02:22.285 --> 00:02:26.300 które pozwolą nam zalogować się do Azure w ramach kodu programu Visual Studio, 00:02:26.300 --> 00:02:29.970 i Azure Machine Rozszerzenie uczenia się. 00:02:29.970 --> 00:02:33.139 Gdy będziemy mieli wszystkie trzy tych zainstalowanych, 00:02:33.139 --> 00:02:34.790 możemy sprawdzić, czy wszystko jest 00:02:34.790 --> 00:02:36.835 pracy wewnątrz programu Visual Studio Code. 00:02:36.835 --> 00:02:39.415 Najpierw chcę zalogować się na platformie Azure. 00:02:39.415 --> 00:02:45.760 Otworzym paletę poleceń i wybierz "Azure Sign In". 00:02:46.520 --> 00:02:49.910 Otworzy to nowa karta przeglądarki i 00:02:49.910 --> 00:02:53.170 pozwól mi zalogować się do Platforma Azure za pośrednictwem przeglądarki. 00:02:53.170 --> 00:02:55.310 Zauważ, że odkąd już zalogowany w 00:02:55.310 --> 00:02:57.125 portalu Azure w innej karcie, 00:02:57.125 --> 00:02:59.640 to tylko szybkie kliknięcie przycisku. 00:03:00.460 --> 00:03:02.885 Teraz możesz zobaczyć, że jestem zalogowany do 00:03:02.885 --> 00:03:05.790 Azure w dół tutaj na w dolnej części kodu VS. 00:03:05.870 --> 00:03:08.720 Przed rozpoczęciem Już stworzyłem 00:03:08.720 --> 00:03:10.865 folder, w którym to wszystko kod zostanie zapisany. 00:03:10.865 --> 00:03:13.510 To się nazywa dev intro data science. 00:03:13.510 --> 00:03:15.705 Teraz mam zamiar utworzyć nowy plik, 00:03:15.705 --> 00:03:18.550 i zadzwonimy do ten bike-share.ipynb. 00:03:21.410 --> 00:03:25.740 Stworzy to nową Plik notebooka Jupyter. 00:03:26.150 --> 00:03:29.385 Ponieważ zainstalowaliśmy rozszerzenie Pythona, 00:03:29.385 --> 00:03:32.335 i mamy zainstalowany Jupyter poprzez nasze środowisko Anaconda, 00:03:32.335 --> 00:03:34.540 VS Code automatycznie przekonwertuje 00:03:34.540 --> 00:03:38.015 ten plik do Jupyter Interfejs notebooka. 00:03:38.015 --> 00:03:41.635 Jest kilka rzeczy, które należy zauważyć upewnij się, że są poprawne. 00:03:41.635 --> 00:03:45.235 Jednym z nich jest to, że vs code jest odnosząc się do prawego Pythona. 00:03:45.235 --> 00:03:49.390 W dole po lewej stronie okna VS Code, 00:03:49.390 --> 00:03:52.030 powinien być w stanie zobaczyć prawidłową wersję Pythona, 00:03:52.030 --> 00:03:53.545 a jeśli najedziesz na niego kursorem, 00:03:53.545 --> 00:03:55.300 pacjent powinien być w stanie zobacz, że jest to 00:03:55.300 --> 00:03:57.865 środowisko Anaconda właśnie stworzyliśmy. 00:03:57.865 --> 00:04:01.870 Następnie należy upewnić się, że jądro Jupyter jest również 00:04:01.870 --> 00:04:06.130 ustawiona na tę samą wersję Języka Python w tego samego środowiska Anaconda. 00:04:06.130 --> 00:04:10.160 Teraz twoje lokalne środowisko jest wszystko skonfigurowane.