En sonuncusu hakkında konuşalım.
Jüpiter Defterleri.
Şimdi, bu gerçekten çok ilginç ve veri bilimcileri ve makine öğrenimi insanları arasında
çok popüler çünkü.
Açıklamak yerine size göstereyim, Jüpiter not defterlerini kullanabilmemiz için aslında Anaconda
nokta com'a gidebiliriz.
Hayır, bu bir yılan sitesi değil.
Bu, Python mühendislerinin kullandığı bir ton aracı indirmemizi sağlayan bir dağıtım, bir platform.
Daha önce de söylediğim gibi, pek çok veri bilimci, makine öğrenimi ile çalışan pek çok
kişi Anaconda'yı indiriyor çünkü üretken olmak için ihtiyaç duyduğumuz tüm bu araçları tek tek indirmek yerine Anaconda'da
bulabiliyoruz.
Ve olay şu.
Aslında Python'u sadece Anaconda ile indirebilirsiniz.
Yani başlangıçta Python nokta org'a gitmeyip sadece Anaconda'ya gitseydik ve İndir'e tıklasaydık, bu bizim
için Python'u da yükleyecekti.
Ancak Anaconda yerine resmi yollardan indirmemizi istedim çünkü işlerin nasıl yürüdüğünü
anlamak istiyoruz.
Burada tek yapmamız gereken indir'e tıklamak ve Anaconda dağıtımını indirebileceksiniz ve bunun veri bilimi
platformumuzdaki en popüler python olduğunu görebilirsiniz.
Ve Anaconda'yı indirdiğinizde, Jupyter Notebooks gibi kurs boyunca kullanacağımız birçok
şeyle birlikte geldiğini görebilirsiniz.
NumPy veya Boeke veya pandas ve hatta TensorFlow gibi farklı eklentilerle birlikte gelir.
Veri bilimcilerin kullandığı pek çok şey.
Şimdi, aşağı kaydırırsanız, hangi makinede olduğunuzu algılayacak ve böylece sürümünüze göre indirebileceksiniz.
Eğer Windows kullanıyorsanız, Windows'a tıklamanız ve sürüm 3'ü indirdiğinizden emin olmanız gerekebilir. 7 veya daha yüksek.
Ve hangi bilgisayara sahip olduğunuza bağlı olarak, çoğunuz muhtemelen 64 bit'e sahip olacaksınız.
Bu makinenize bağlı bir şeydir.
Eğer yine Linux kullanıyorsanız, farklı seçenekleriniz de olacaktır.
Şimdi.
Buradan indir'e tıklayabilir veya belgelere tıklayıp daha fazlasını okuyabilir ve kuruluma gidebilirsiniz.
İşte.
Anaconda'nın nasıl kurulacağına dair adım adım bir kılavuzumuz olacak.
Şimdi size bir uyarıda bulunmak istiyorum.
Bunu yapmak zorunda değilsin.
İsteğe bağlı ikinci adım, veri bütünlüğünü doğrulamaktır.
Bu, doğru paketi indirdiğinizden emin olmak için güvenlik nedenleriyle yaptığınız bir şeydir.
Yani bu tamamen isteğe bağlıdır.
Bunu atlayabilir ve düzgün bir şekilde kurduğunuzdan emin olmak için adımlar boyunca yürüyebilirsiniz.
Şimdi, alacağınız şeylerden biri, özellikle Windows'ta Anaconda'yı yol ortam değişkenime eklemek için
bu seçenektir, buraya tıklamamanızı tavsiye ederim ve onlar da yaparlar çünkü başlangıçta Python'u
zaten yüklediğimizi unutmayın.
Yani buna tıklayıp yola eklediğinizde, birkaç ders önce yüklemiş olabileceğiniz eski bir
Python sürümü ile çakışacaktır.
Bu yüzden bu rehberi takip ettiğinizden emin olun.
Ve Anaconda'nın kısa süre önce Anaconda için pasta cazibesi de ekleyeceklerini duyurduğunu görüyorsunuz.
Yani yine, önceki videoda veya Pie Charm'ı zaten indirdiyseniz, bu adımı da atlayabilirsiniz.
Mac ile Windows'un olayı da bu.
Yine, çok açıklayıcı.
Sadece yükleme işlemine tıklayın ve her şey sizin için yapılacaktır.
Ve eğer bir Linux makinesindeyseniz, terminalinizi kullanmanız ve Anaconda'yı çalıştırmak için size verecekleri
bu komutu çalıştırmanız gerekecektir.
Ve unutmayın, Anaconda üçü kullanmak istiyoruz çünkü Python sürüm üçü kullanmak istiyoruz.
Şimdi, Anaconda'yı yükledikten sonra, size bir uyarı vereceğim.
Oldukça büyük bir dağıtım.
Oldukça büyük.
Yani bilgisayarınızda yeterli bellek yoksa, yeterli depolama alanı da yoktur.
Anaconda'nın tüm bu paketlerle birlikte gelmeyen daha küçük bir versiyonu olan Mini Conda
adlı başka bir seçenek daha var.
Ve büyük olasılıkla bu kursta sadece Mini Conda'yı bir seçenek olarak çalıştırarak kurtulabilirsiniz.
Şimdi diyelim ki Anaconda'yı yüklediniz.
Bunu uygulamalarınızda bulundurmalısınız.
Tam burada.
Tek yapmanız gereken üzerine tıklamak ve başlatmak.
Senin için Anaconda.
Şimdi, her şeyi ayarlamak biraz zaman alabilir.
Ama bir kere açıldı mı, şuna bak.
Anaconda Navigator'ınız var.
Ve burada VS Code gibi tanıyabileceğiniz birkaç şey var.
Aslında buradan yükleyebilirsiniz.
Örümcek gibi şeyleri, resim gibi başka bir kimliği kullanabilirsiniz.
Programlamamıza girmek ve gerçekten veri bilimine odaklanmak istiyorsanız stüdyomuz gibi şeylere de sahip
olabilirsiniz.
Ama bizim asıl ilgilendiğimiz Jupyter Notebook.
Jupiter not defterleri, Python ile herhangi bir veri bilimi veya makine öğrenimi yapıyorsanız, kesinlikle kullandığınız
son derece popüler not defterleridir.
Nedenini birazdan göreceksiniz.
Şimdi, eğer yüklü değilse bunu yüklemeniz gerekebilir, ancak aksi takdirde yüklendikten sonra sadece başlat'a tıklayabilirsiniz
ve neler olacağını görelim.
Bunu gördün mü?
Tarayıcımı, varsayılan tarayıcımı açtı ve beni yerel ana bilgisayar sekiz, sekiz, sekiz, sekiz'e götürdü.
Bu sizin için otomatik olarak gerçekleşmezse, tarayıcıya manuel olarak yazmanız gerekebilir.
Yerel Ev Sahibi 888, sekiz.
Ama aksi takdirde bunu benim için açacak, ki şu anda bakarsanız masaüstümüzdeyiz.
İstersem python dosyalarımı açabilirim.
Onlara tıklarsam, şuna bak.
Düzenleyebileceğim ve içine bir şeyler yazabileceğim python dosyalarımı alıyorum.
Ancak Jupyter Notebook'ları kullanmak istememizin asıl nedeni bu değil.
Bunun yerine, yeni bir Jupyter Notebook oluşturmak istiyoruz.
Yeni'ye tıklayacağım ve Python üç'ü seçtiğimizden emin olacağım.
Python 3'e tıkladığımda.
Yeni bir Jupyter Notebook'umuz var.
İsimsiz olan bu deftere de ilk defterim diyebiliriz.
Adını değiştireceğim.
Ve şuna bir bak.
Masaüstüme gidersem, burada bazı klasörlerim var.
Kontrol noktaları klasörü olan gizli bir klasörüm var, bu klasör Jupyter Notebooks, dosyalarımın kaydını
tutuyor.
Ayrıca ilk not defterim Dot, I. P. , Y ve B.
Bu, eskiden Jupyter Notebooks olarak adlandırılan I Python Notebooks anlamına gelir.
Fark ettiğiniz gibi, bunlar pi python dosyaları değildir.
Jupyter notebooks ile açılabilen özel bir dosya türü olan Python notebook dosyası vardır.
Şimdi, burada bir tarayıcıya sahip olmamızın nedeni, Jupyter Notebooks'un bunu yazmamız için bir gooey veya grafiksel kullanıcı arayüzüne
ihtiyaç duymasıdır.
Kod düzenleyici ekranlarımızın olduğu bir kod düzenleyici değil.
Bunun yerine, bu programı çalıştırmamıza izin vermek için tarayıcıyı kullanıyor.
Tarayıcı kullanıyor olsa da, bunu çevrimdışı olarak çalıştırabilirsiniz.
Yani uçakta olsanız bile Jupyter not defterlerinizi çalıştırabilir ve kodlama pratiği yapabilirsiniz.
Şimdi, Jupyter Notebook'un çalışma şekli bu hücreleri kullanıyor.
Böylece bu hücreleri yazdırabilirim veya Python'da farklı kodlar yazabilirim.
Yani bunu yaparsam, çalıştır'a tıklayıp hemen bakabilirim.
Bana çıktıyı veriyor ve şimdi diyelim ki dört artı beş diyebileceğim ikinci bir hücrem var.
Bunu çalıştırırsam, şuna bak.
Farklı bir çıkışa sahip farklı bir hücre çalıştırıyorum.
Şimdi, sürekli çalıştırmak yerine, kodu gerçekten çalıştırmak için shift ve enter kısayolunu da
kullanabiliriz.
Örneğin, beşin dörtten büyük olduğunu varsayalım.
Çalıştırabiliyorum, kaydırabiliyorum, girebiliyorum ve bana cevabı hemen veriyor.
Şimdi buradaki güzellik, neredeyse kendiniz için notlar oluşturmak gibi, değil mi?
Farklı hücreleri çalıştırabiliyor, farklı çıktılar görebiliyor, her şeyi tek bir dosyaya yazmak zorunda kaldığım
ve her şeyin bir kerede tükendiği bir kod editörü veya bir ID yerine koduma anında yanıt alabiliyorum.
Makine öğrenimi, veri bilimi ve veri görselleştirme konularına girdikçe, aslında Jupyter Notebook'ları
kullandığımızı göreceğiz çünkü bu sonuçları görselleştirmek çok kolay.
Şimdi, Jupyter Notebook'larla ilgili gerçekten çok güzel olan bir diğer şey de, burada
görebileceğiniz gibi, her zaman kod yerine, açılır menüye tıklayıp markdown'a
tıklarsam, artık bu benim ilk python veya Jupyter Notebook'um gibi bir metin yazabileceğim bu not defteri fikridir.
Ve buraya farklı türde notlar yazabilirim.
Ve bir kez yapıldığında shift, enter yapabilir ve buna bakabilirim.
Bu kitapta notlarım var, böylece belki kursun geri kalanında öğrenirken, not almak, kodu çalıştırmak,
doğrulamak ve son derece organize olmak için farklı Jupyter not defterlerine sahip olabilirsiniz.
Hatta bunu GitHub'da yayınlayabilir ve diğer topluluk üyeleriyle paylaşabilirsiniz.
Ve şimdi tek yapmamız gereken, otomatik olarak kaydetmek.
Burada Jupyter not defterlerini her açtığımızda bunu yaptığımızı görebilirsiniz.
Bunu kapatacağım.
Bunu da kapat.
Evet.
Bırakalım.
Jupyter not defterlerini bir kez daha açacağım.
Anaconda'ya tıklayarak.
Başlatılması biraz zaman alıyor, ama sonunda.
Jupyter Notebook'umu tekrar başlatabilirim.
Yerel ana bilgisayarda Jüpiter Not Defterimi açacak.
Burada yerel ana bilgisayarın sekiz, sekiz, sekiz, dokuz olarak değiştiğini göreceksiniz.
Örneğin, yerel ev sahibi sekiz, sekiz, sekiz zaten alınmışsa bu olabilir.
Ama Jupyter Notebook'ta buraya tıklarsam, geri döndüğüm Python notebook'unu hatırlıyor musunuz?
Tüm metinlerimi ve dosyalarımı içeren Jupyter Notebook'um.
Ne kadar havalı değil mi?
Ve bu arada, bu yerel ana bilgisayara geri dönersek, bunun aslında hala alınmasının
nedeni, buraya bakarsanız, iki terminal pencerem var çünkü teknik olarak oturumu veya sunucuyu geçen
sefer kapatmadım.
Bunu yaptığım için Anaconda otomatik olarak "Evet" dedi.
Yerel ev sahibi sekiz, sekiz, sekiz, sekiz çoktan alındı.
Şimdi sayıyı sekiz, sekiz, sekiz, dokuza çıkaralım.
Dolayısıyla, işiniz bittiğinde bunları kapattığınızdan emin olmak istersiniz.
Ve bunu yaptığımda, sunucuyu durdurduğumuz için bağlantının başarısız olduğunu söylüyor.
Artık çalışmıyor.
Yani buraya bir şey yazarsam.
Şunu görüyor musun?
Bir yıldız alıyorum ama hiçbir şey yapmıyor.
Dört artı beş yaparsam, sunucu artık çalışmadığı için yine çalışmıyor.
Tamam.
Bir ara verelim, bir sonraki bölümde görüşmek üzere.