WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:02.400
* 我很興奮, 當
我發現 Python

00:00:02.400 --> 00:00:05.100
是最流行的之一
數據科學的語言。

00:00:05.100 --> 00:00:07.380
無可否認,雖然,我是
有點緊張

00:00:07.380 --> 00:00:09.720
當弗朗西斯卡提到
朱皮特筆記本。

00:00:09.720 --> 00:00:11.865
我沒有太多的
經驗與這些。

00:00:11.865 --> 00:00:16.245
當我發現
那個VS代碼,我最喜歡的編輯器,

00:00:16.245 --> 00:00:18.750
有包和
Python 的擴展,

00:00:18.750 --> 00:00:21.450
朱彼特筆記本, 和
Azure 機器學習。

00:00:21.450 --> 00:00:23.415
我想我會有家的感覺

00:00:23.415 --> 00:00:26.235
因為我會在我的視覺
工作室代碼環境。

00:00:26.235 --> 00:00:29.410
因此,讓我們得到我們的本地
環境設置,希望,

00:00:29.410 --> 00:00:31.410
你會感到舒服
在 Vs 代碼太。

00:00:31.410 --> 00:00:34.470
一如既往,還有其他
文件都上

00:00:34.470 --> 00:00:35.910
螢幕與連結
在描述中

00:00:35.910 --> 00:00:38.245
下面。讓我們開始吧。

00:00:38.245 --> 00:00:41.360
我們需要下載和
安裝三件事:

00:00:41.360 --> 00:00:45.125
視覺工作室代碼,
Python 與 Anaconda 。

00:00:45.125 --> 00:00:47.330
我要驗證
我有 Python

00:00:47.330 --> 00:00:49.660
安裝在我的阿納康達提示。

00:00:49.660 --> 00:00:52.040
看起來不錯接下來,我

00:00:52.040 --> 00:00:54.260
要建立一個
阿納康達環境。

00:00:54.260 --> 00:00:56.495
我要接受來自

00:00:56.495 --> 00:00:58.760
視覺化工作室代碼團隊和

00:00:58.760 --> 00:01:01.925
建立環境
為數據科學做好準備。

00:01:01.925 --> 00:01:05.320
我要這樣稱呼
環境德文特羅斯。

00:01:05.320 --> 00:01:08.710
我要指定
版本 3.7 的 Python 。

00:01:08.710 --> 00:01:14.915
我也要安裝
熊貓, 朱彼特, 海生,

00:01:14.915 --> 00:01:21.960
科學學習、Keras 和 TensorFlow,

00:01:22.230 --> 00:01:26.305
一些最流行的
數據科學工具。

00:01:26.305 --> 00:01:29.320
曾經的阿納康達環境
已創建,

00:01:29.320 --> 00:01:30.400
我們可以啟動它

00:01:30.400 --> 00:01:34.250
康達啟動和
我們的環境名稱。

00:01:34.970 --> 00:01:39.075
接下來,我們要
安裝 Azure ML SDK。

00:01:39.075 --> 00:01:41.440
我要指定
這裡有兩個參數

00:01:41.440 --> 00:01:44.095
自動ML和解釋功能,

00:01:44.095 --> 00:01:46.240
這將真正説明與一些

00:01:46.240 --> 00:01:48.160
那些高級主題,

00:01:48.160 --> 00:01:50.990
弗朗西斯卡將領導
我們通過以後。

00:01:51.630 --> 00:01:54.790
我們還要使
確保我們有機會

00:01:54.790 --> 00:01:57.175
到 AutoML 培訓工具。

00:01:57.175 --> 00:01:59.960
所以我繼續
安裝。

00:02:01.340 --> 00:02:03.780
我認為我們的環境是設置的。

00:02:03.780 --> 00:02:06.465
現在我們應該設定
可視化工作室代碼。

00:02:06.465 --> 00:02:09.000
我們需要三個擴展。

00:02:09.000 --> 00:02:11.150
前往
擴展市場

00:02:11.150 --> 00:02:14.070
並安裝 Python 擴展,

00:02:19.580 --> 00:02:22.285
Azure 帳戶副檔名,

00:02:22.285 --> 00:02:26.300
這將使我們能夠登入
可視化工作室代碼中的 Azure,

00:02:26.300 --> 00:02:29.970
與 Azure 電腦
學習擴展。

00:02:29.970 --> 00:02:33.139
一旦我們擁有所有三個
已安裝者中,

00:02:33.139 --> 00:02:34.790
我們可以驗證一切都是

00:02:34.790 --> 00:02:36.835
在可視化工作室代碼內工作。

00:02:36.835 --> 00:02:39.415
首先,我想登錄到 Azure。

00:02:39.415 --> 00:02:45.760
我將開啟命令調色盤
然後選擇「Azure 登錄」。

00:02:46.520 --> 00:02:49.910
這會開啟一個
新的瀏覽器選項卡與

00:02:49.910 --> 00:02:53.170
允許我登入
Azure 通過瀏覽器。

00:02:53.170 --> 00:02:55.310
注意,因為我已經
已登入

00:02:55.310 --> 00:02:57.125
另一個選項卡中的 Azure 門戶,

00:02:57.125 --> 00:02:59.640
只是快速點擊一個按鈕。

00:03:00.460 --> 00:03:02.885
現在你可以看到,我登錄

00:03:02.885 --> 00:03:05.790
Azure 在這裡
VS 代碼的底部。

00:03:05.870 --> 00:03:08.720
在開始之前
我已經建立

00:03:08.720 --> 00:03:10.865
一個資料夾,其中所有這一切
代碼將被存儲。

00:03:10.865 --> 00:03:13.510
這叫做開發介紹數據科學。

00:03:13.510 --> 00:03:15.705
現在我要創建一個新檔,

00:03:15.705 --> 00:03:18.550
我們要打電話
這輛自行車共用. ipynb.

00:03:21.410 --> 00:03:25.740
這會建立新新的
Jupyter 筆記本檔。

00:03:26.150 --> 00:03:29.385
因為我們已經安裝了
Python 擴展,

00:03:29.385 --> 00:03:32.335
我們已經安裝了朱彼特
通過我們的阿納康達環境,

00:03:32.335 --> 00:03:34.540
VS 代碼將自動轉換

00:03:34.540 --> 00:03:38.015
此檔案進入朱彼特
筆記本介面。

00:03:38.015 --> 00:03:41.635
有幾件事要注意
確保它們是正確的。

00:03:41.635 --> 00:03:45.235
是 VS 代碼是
指定的 Python 。

00:03:45.235 --> 00:03:49.390
左下角
VS 代碼視窗的視窗,

00:03:49.390 --> 00:03:52.030
你應該能夠看到
正確的 Python 版本,

00:03:52.030 --> 00:03:53.545
如果你懸停在它上

00:03:53.545 --> 00:03:55.300
你應該能夠
看到這是使用

00:03:55.300 --> 00:03:57.865
阿納康達環境
我們剛剛創造的

00:03:57.865 --> 00:04:01.870
接下來,您應該確保
你的朱彼特內核也是

00:04:01.870 --> 00:04:06.130
設定為相同的 Python 版本
同樣的阿納康達環境。

00:04:06.130 --> 00:04:10.160
現在您的本地環境
全部設置。