Python Anakonda Eğitimi: Bilmeniz Gereken Her Şey

Ayrıntılı Python Anaconda kılavuzumuza hoş geldiniz. Bu makale Anaconda'nın ne olduğunu, neden kullanmanız gerektiğini, sisteminize nasıl kuracağınızı ve kullanmaya nasıl başlayabileceğinizi açıklayacaktır. Anaconda, popülaritesi ve özellikleri nedeniyle her veri bilimi uzmanı için olmazsa olmazdır. Aşağıdaki Python Anaconda eğitiminde bu harika paket yöneticisi hakkında daha fazlasını öğreneceksiniz, o halde başlayalım!

Anakonda nedir?

Anaconda, Python ve R için açık kaynaklı bir paket yöneticisidir. Python ve R uygulamalarını çalıştırmak için veri bilimi uzmanları arasında en popüler platformdur. Veri biliminde 300'den fazla kütüphane vardır, bu nedenle onlar için sağlam bir dağıtım sistemine sahip olmak bu alandaki herhangi bir profesyonel için bir zorunluluktur.

Anaconda, paket dağıtımını ve yönetimini basitleştirir. Bunun da ötesinde, yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla veri toplamada size yardımcı olabilecek birçok araca sahiptir.

Anaconda ile Conda ortamlarını kolayca kurabilir, yönetebilir ve paylaşabilirsiniz. Ayrıca, Anaconda'yı kullanırken gerekli herhangi bir projeyi birkaç tıklamayla dağıtabilirsiniz.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Anakonda'yı Neden Kullanmalı?

Anaconda kullanmanın birçok avantajı vardır ve bunlar arasında en öne çıkanlar şunlardır:

• Anaconda ücretsiz ve açık kaynaklıdır. Bu, herhangi bir para harcamadan kullanabileceğiniz anlamına gelir.
• Veri bilimi sektöründe, Anaconda bir endüstri elyafıdır. Açık kaynak kodlu olması da onu geniş çapta popüler hale getirdi. Bir veri bilimi uzmanı olmak istiyorsanız, Anaconda'yı Python için nasıl kullanacağınızı bilmelisiniz çünkü her işe alım görevlisi sizden bu beceriye sahip olmanızı bekler. Veri bilimi için olmazsa olmazlardandır.
• 1500'den fazla Python ve R veri bilimi paketine sahiptir, bu nedenle başkalarıyla işbirliği yaparken herhangi bir uyumluluk sorunuyla karşılaşmazsınız. Örneğin, iş arkadaşınızın size A ve B adlı paketler gerektiren bir proje gönderdiğini, ancak yalnızca A paketiniz olduğunu varsayalım. B paketi olmadan projeyi yürütemezsiniz. Anaconda, bu tür hataların olasılığını azaltır. Herhangi bir uyumluluk sorunu hakkında endişelenmeden projeler üzerinde kolayca işbirliği yapabilirsiniz.
• Projelerin dağıtımını basitleştiren kusursuz bir ortam sunar. Geri kalanını yönetirken herhangi bir projeyi yalnızca birkaç tıklama ve komutla dağıtabilirsiniz.
• Anaconda, onu düzenli olarak kullanan gelişen bir veri bilimcileri ve makine öğrenimi uzmanları topluluğuna sahiptir. Bir sorunla karşılaşırsanız, büyük olasılıkla topluluk zaten aynı yanıtı vermiştir. Öte yandan, topluluktaki insanlara orada karşılaştığınız sorunları da sorabilirsiniz, yeni öğrenenlere yardım etmeye hazır çok yararlı bir topluluktur.
• Anaconda ile TensorFlow, Scikit-Learn ve Theano gibi popüler araçlarla iyi çalıştığı için makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini kolayca oluşturabilir ve eğitebilirsiniz.
• Anaconda'yı kullanırken Bokeh, Holoviews, Matplotlib ve Datashader kullanarak görselleştirmeler oluşturabilirsiniz.
• Anaconda, verileri hızlı ve ölçeklenebilir bir şekilde analiz etmenize olanak tanıyan Dask, Pandas, NumPy ve Numba dahil olmak üzere tüm büyük Python kitaplıkları ile çalışır.

Anaconda Nasıl Kurulur?

Kurulumdan bahsetmezsek Python Anaconda rehberimiz eksik kalır. Sisteminiz için Anaconda'yı Anaconda'nın resmi web sitesinden indirebilirsiniz .

Python Anaconda öğreticimizi yazarken Anaconda, Python 3.8 için bireysel plan sunar. Anaconda hem 64-bit hem de 32-bit makineler için mevcut olduğundan, cihazınızın uyumluluğuna uygun sürümü indirmelisiniz.

İndirme işlemi tamamlandıktan sonra download.exe kurulumunu açın ve 'İleri' düğmesine tıklayın. Yükleyici sizden sözleşmeyi okumanızı isteyecek ve devam etmek için 'Kabul Ediyorum' seçeneğine tıklamanız gerekecek.

Bir sonraki pencerede, yükleyici yazılımı tüm kullanıcılar için mi yoksa sadece kendiniz için mi indirmek istediğinizi sorar. Anaconda'yı tüm kullanıcılar için kurmak istiyorsanız, işleri karmaşık hale getirebilecek yönetici ayrıcalıklarına ihtiyacınız olacağını unutmayın.

Aşağıdaki bölümde, yükleyici sizden yazılımın hedefini sorar. Burada Anaconda'nın kurulmasını istediğiniz yeri seçebilirsiniz.

Artık yükleyici, Anaconda'yı makinenizin PATH ortam değişkenine eklemenize ve birincil sistem Python 3.8 olarak kaydetmenize izin verir. PATH'e ekleyerek, başka bir yükleyiciden önce bulunmasını sağlarsınız. Şimdi, 'Kur' düğmesine tıklayabilir ve kurulum işlemini başlatabilirsiniz.

Yükleyici, Anaconda'nın ve ilgili dosyaların çıkarılmasını tamamladıktan sonra, yükleyicinin sizi PyCharm hakkında bilgilendirdiği İleri düğmesine tıklamanız gerekecektir.

Bu pencereden sonra kurulum işleminiz tamamlanmıştır. Görevi bitirmek için Bitir düğmesine tıklayabilir veya yükleyicinin son penceresinden Anaconda Cloud hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Kurulumdan Sonraki Adımlar

Kurulumu tamamladıktan sonra, sisteminizde aşağıdaki dosyaları gösterecek olan Anaconda'yı arayabilirsiniz:

• Anakonda İstemi
• Jüpiter Not Defteri
• Anaconda Powershell İstemi
• casus IDE
• Anakonda Gezgini

Şimdi komut istemine gidin ve 'Jupyter notebook' yazın, böylece Jupyter panosunu açacaktır.

Menünün sağ üst köşesinde yeni bir not defteri oluşturma seçeneğini bulacaksınız. Yeni defterinizde bir veya birden fazla ifadeyi aynı anda çalıştırabilir ve çalışmaya başlayabilirsiniz.

Python için Anaconda Nasıl Kullanılır

Python Anaconda öğreticimizde tüm temel bilgileri tartıştığımıza göre, bu paket yöneticisini kullanmaya başlamak için kullanabileceğiniz bazı temel komutları tartışalım.

Tüm Ortamları Listeleme

Anaconda'yı kullanmaya başlamak için, makinenizde kaç tane Conda ortamının bulunduğunu görmeniz gerekir.

conda ortam listesi

Makinenizdeki tüm kullanılabilir Conda ortamlarını listeleyecektir.

Yeni Bir Ortam Yaratmak

Gerekli dizine giderek yeni bir Conda ortamı oluşturabilir ve şu komutu kullanabilirsiniz:

conda create -n <ortam_adınız>

<ortam_adınız> öğesini ortamınızın adıyla değiştirebilirsiniz. Bu komutu girdikten sonra conda size devam etmek isteyip istemediğinizi soracak ve buna y ile cevap vermelisiniz:

devam et ([y])/n)?

Öte yandan, belirli bir Python sürümüyle bir ortam oluşturmak istiyorsanız, aşağıdaki komutu kullanmalısınız:

conda create -n <ortam_adınız> python=3.6

Benzer şekilde, belirli bir paketle bir ortam oluşturmak istiyorsanız aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz:

conda create -n <ortam_adınız> paket_adı

Burada pack_name'yi kullanmak istediğiniz paketin adıyla değiştirebilirsiniz.

Bir .yml dosyanız varsa, o dosyaya dayalı olarak yeni bir Conda ortamı oluşturmak için aşağıdaki komutu kullanabilirsiniz:

conda env create -n <ortam_adınız> -f <dosya_adı>.yml

Ayrıca, bu makalenin ilerleyen bölümlerinde mevcut bir Conda ortamını bir .yml dosyasına nasıl dışa aktarabileceğinizi tartıştık.

Bir Ortamı Etkinleştirme

Aşağıdaki komutu kullanarak bir Conda ortamını etkinleştirebilirsiniz:

conda <ortam_adı> etkinleştir

Aynı üzerinde çalışmaya başlamadan önce ortamı etkinleştirmelisiniz. Ayrıca, <ortam_adı> terimini etkinleştirmek istediğiniz ortam adıyla değiştirin. Öte yandan, bir ortamı devre dışı bırakmak istiyorsanız aşağıdaki komutu kullanın:

devre dışı bırakmak

Bir Ortamda Paket Kurma

Artık etkinleştirilmiş bir ortamınız olduğuna göre, aşağıdaki komutu kullanarak paketleri bu ortama yükleyebilirsiniz:

conda yüklemesi <pack_name>

Bu komutu kullanırken <pack_name> terimini Conda ortamınıza kurmak istediğiniz paketin adıyla değiştirin.

Bir Ortamda Paketleri Güncelleme

Belirli bir Conda ortamında bulunan paketleri güncellemek istiyorsanız, aşağıdaki komutu kullanmalısınız:

conda güncellemesi

Yukarıdaki komut, ortamda bulunan tüm paketleri güncelleyecektir. Ancak, bir paketi belirli bir sürüme güncellemek istiyorsanız aşağıdaki komutu kullanmanız gerekir:

conda kurulumu <paket_adı>=<sürüm>

Bir Ortam Yapılandırmasını Dışa Aktarma

Projenizi başka biriyle (iş arkadaşınız, arkadaşınız vb.) paylaşmak istediğinizi varsayalım. Dizini Github'da paylaşabilseniz de, birçok Python paketine sahip olacak ve bu da aktarım sürecini çok zorlaştıracaktır. Bunun yerine bir ortam konfigürasyonu .yml dosyası oluşturup o kişiyle paylaşabilirsiniz. Artık .yml dosyasını kullanarak sizinki gibi bir ortam oluşturabilirler.

Ortamı .yml dosyasına aktarmak için önce aynısını etkinleştirmeniz ve aşağıdaki komutu çalıştırmanız gerekir:

conda env dışa aktarma > <dosya_adı>.yml

Ortamı paylaşmak istediğiniz kişinin daha önce paylaştığımız 'Yeni Ortam Oluşturma' komutunu kullanarak dışa aktarılan dosyayı kullanması yeterlidir.

Bir Ortamdan Paket Kaldırma

Belirli bir Conda ortamından bir paketi kaldırmak istiyorsanız, aşağıdaki komutu kullanın:

conda remove -n <env_name> <package_name>

Öte yandan, etkinleştirilmiş bir ortamdan bir paketi kaldırmak istiyorsanız aşağıdaki komutu kullanmanız gerekir:

conda <package_name> kaldır

Bir Ortamı Silme

Bazen yeni bir ortam eklemeniz gerekmez, ancak birini kaldırmanız gerekir. Bu gibi durumlarda, aşağıdaki komutu kullanarak yapabileceğiniz bir Conda ortamını nasıl sileceğinizi bilmeniz gerekir:

conda env kaldır –name <env_name>

Yukarıdaki komut Conda ortamını hemen siler.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Son düşünceler

İşte karşınızda, ayrıntılı Python Anaconda kılavuzumuz. Anaconda'yı kullanmaya başlamak oldukça basittir. Ancak, bu aracı kullanmaya başladığınızda Python ve programlamanın temellerine aşina olmalısınız.

Veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, okumanız için bazı ek kaynaklar burada:

• Bir Veri Bilimcisi Python Not Defterinde ScRapy'yi Nasıl Kolayca Kullanabilir?
• Veri Bilimi için Python Kullanmanın 7 Avantajı
• Python Kullanarak Veri Analizi [Bilmeniz Gereken Her Şey]

Öte yandan, daha kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi istiyorsanız, bir veri bilimi kursu almanızı öneririz. Bir veri bilimi kursu alırken, ödevler, canlı dersler ve videolar aracılığıyla sektör uzmanlarından eğitim alacaksınız.