अपने कंप्यूटर पर डेटा साइंस एनवायरनमेंट सेटअप करें

Datacamp जैसे किसी ऑनलाइन इंटरैक्टिव प्रशिक्षण और शिक्षा प्लेटफ़ॉर्म पर सीखने के बाद, अगले चरणों में से एक है Python, R, Git या Unix Shell में सीखी गई उस कौशल का अपने लोकल कंप्यूटर पर उपयोग करना। यह हमेशा आसान नहीं होता कि जिन प्रोजेक्ट्स के बारे में आपने सोचा है, उनके लिए आपको क्या इंस्टॉल करना होगा। यह ट्यूटोरियल आपको बताएगा कि किन पैकेजों, किन सॉफ़्टवेयरों को विभिन्न तकनीकों के साथ शुरुआत करने के लिए इंस्टॉल करना है। तो आइए, शुरू करते हैं!

Python

अपने लोकल कंप्यूटर पर Python का उपयोग करने के लिए, आपको पहले इसे इंस्टॉल करना होगा। Python की कई अलग-अलग डिस्ट्रीब्यूशंस हैं, लेकिन डेटा साइंस के लिए Anaconda Python Distribution सबसे लोकप्रिय है।

Anaconda के लाभ

Anaconda एक पैकेज मैनेजर, एक एनवायरनमेंट मैनेजर, और Python डिस्ट्रीब्यूशन है जिसमें कई ओपन सोर्स पैकेजों का संग्रह होता है। Anaconda की इंस्टॉलेशन के साथ numpy, scikit-learn, scipy और pandas जैसे कई पैकेज पहले से इंस्टॉल होते हैं और यह Jupyter Notebooks इंस्टॉल करने का अनुशंसित तरीका भी है। नीचे दी गई छवि में एक Jupyter Notebook को कार्य करते हुए दिखाया गया है। Jupyter notebooks में कोड और रिच टेक्स्ट एलिमेंट्स, जैसे फ़िगर, लिंक और समीकरण शामिल होते हैं। आप यहाँ Jupyter Notebooks के बारे में और जान सकते हैं।

Anaconda के कुछ अन्य लाभ इस प्रकार हैं:

• यदि Anaconda इंस्टॉल करने के बाद आपको अतिरिक्त पैकेजों की आवश्यकता है, तो आप Anaconda के पैकेज मैनेजर conda या pip का उपयोग कर सकते हैं। यह बहुत फ़ायदेमंद है क्योंकि आपको कई पैकेजों के बीच डिपेंडेंसीज़ को स्वयं मैनेज नहीं करना पड़ता। Conda Python 2 और 3 के बीच स्विच करना भी आसान बनाता है (इसके बारे में आप यहाँ और जान सकते हैं).

• Anaconda के साथ Spyder आता है, जो एक Python Integrated Development Environment है। Integrated Development Environment एक कोडिंग टूल है जो आपको अपना कोड लिखने, टेस्ट करने और डीबग करने की सुविधा देता है, क्योंकि यह आम तौर पर कोड कम्प्लीशन, हाइलाइटिंग के माध्यम से कोड इनसाइट, रिसोर्स मैनेजमेंट और डीबगिंग टूल सहित कई अन्य फीचर्स प्रदान करता है। Anaconda को PyCharm और Atom सहित अन्य Python Integrated Development Environments के साथ एकीकृत करना भी संभव है। विभिन्न Python Integrated Development Environments के बारे में यहाँ और जानें।

Anaconda (Python) कैसे इंस्टॉल करें

अपरेटिंग सिस्टम पर Anaconda कैसे इंस्टॉल करें, इस बारे में नीचे दिए गए गाइड्स देखें।

Mac पर Anaconda इंस्टॉल करें

Windows पर Anaconda इंस्टॉल करें

R प्रोग्रामिंग लैंग्वेज

अधिकांश लोग आम तौर पर R प्रोग्रामिंग लैंग्वेज के साथ RStudio इंस्टॉल करते हैं। RStudio integrated development environment (IDE) को आमतौर पर R प्रोग्रामिंग लैंग्वेज के साथ काम करने का सबसे आसान और सर्वश्रेष्ठ तरीका माना जाता है।

RStudio के लाभ

R प्रोग्रामिंग लैंग्वेज की एक इंस्टॉल आपको R भाषा से फ़ंक्शंस और ऑब्जेक्ट्स का सेट और एक R इंटरप्रेटर देती है जो आपको कमांड बनाने और चलाने की अनुमति देता है। RStudio आपको एक integrated development environment देता है जो R इंटरप्रेटर के साथ-साथ काम करता है।

जब आप RStudio खोलते हैं, तो ऊपर दिखाए गए जैसी स्क्रीन दिखाई देती है। चार RStudio पेन में मौजूद कुछ फीचर्स हैं: (A) एक टेक्स्ट एडिटर। (B) वर्क एनवायरनमेंट के लिए डैशबोर्ड। (C) R इंटरप्रेटर। (D) हेल्प विंडो और पैकेज मैनेजमेंट सिस्टम। ये सभी फीचर्स R इंस्टॉल करने के बाद RStudio को वह सब बना देते हैं जिसकी आपको वास्तव में ज़रूरत है।

R और RStudio कैसे इंस्टॉल करें

अपने ऑपरेटिंग सिस्टम पर R और RStudio कैसे इंस्टॉल करें, इस बारे में नीचे दिए गए गाइड्स देखें।

Mac पर R और RStudio इंस्टॉल करें

Windows पर R और RStudio इंस्टॉल करें

Unix Shell

डायरेक्टरी नेविगेट करना, फ़ाइलें कॉपी करना, वर्चुअल मशीनों का उपयोग करना, और बहुत कुछ एक डेटा साइंटिस्ट के काम का नियमित हिस्सा है। आप अक्सर इन कार्यों को पूरा करने के लिए Unix Shell का उपयोग होते देखेंगे।

Unix Shell के कुछ उपयोग

1 - कई क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म Linux आधारित होते हैं (Unix Shell के किसी संस्करण का उपयोग करते हैं)। उदाहरण के लिए, यदि आप Google Cloud पर डेटा साइंस एनवायरनमेंट सेटअप करना चाहते हैं, या क्लाउड (AWS EC2) में Jupyter Notebooks के साथ डीप लर्निंग करना चाहते हैं तो इसके लिए कुछ Unix Shell ज्ञान की आवश्यकता होती है। कुछ समय ऐसे भी आते हैं जब आपको Windows वर्चुअल मशीन की ज़रूरत पड़ सकती है, लेकिन यह कम सामान्य है।

2 - Unix Shell कई उपयोगी कमांड उपलब्ध कराता है, जैसे: wc कमांड जो किसी फ़ाइल में लाइनों या शब्दों की संख्या गिनता है, cat कमांड जो फ़ाइलों को जोड़ता/मर्ज करता है, head और tail कमांड जो आपको बड़ी फ़ाइलों को सबसेट करने में मदद करते हैं। इसके बारे में आप डेटा साइंस के लिए 8 उपयोगी Shell कमांड में और जान सकते हैं। साथ ही, DataCamp का कोर्स Data Processing in Shell भी देखें।

3 - आप अक्सर देखेंगे कि Unix Shell अन्य तकनीकों के साथ एकीकृत होता है, जैसा कि आप लेख के बाकी हिस्सों में देखेंगे।

अन्य तकनीकों के साथ एकीकरण

आप अक्सर पाएँगे कि Unix Shell कमांड अन्य तकनीकों में एकीकृत होते हैं। उदाहरण के लिए, Jupyter Notebooks में Python कोड के साथ shell कमांड मिलना आम है। Jupyter Notebook में, आप ! का उपयोग करके shell में एस्केप करके shell कमांड चला सकते हैं। नीचे दिए गए कोड में, shell कमांड ls (जो करंट डायरेक्टरी में सभी फ़ाइलों की सूची देता है) का परिणाम Python वेरिएबल myfiles को असाइन किया गया है।

myfiles = !ls
संचालित द्वारा

नीचे दी गई छवि में कई डेटासेट्स को संयोजित करने के वर्कफ़्लो में कुछ Python कोड दिखाया गया है। ध्यान दें कि एक Unix Shell कमांड (लाल आयत में घिरा) Jupyter Notebook में एकीकृत है।

ध्यान रखें कि ऊपर दी गई छवि का कोड कोई कार्य करने का कोई अनोखा तरीका नहीं है, बल्कि केवल एक छोटा सा उदाहरण है कि आप Unix का उपयोग कैसे होते देख सकते हैं। यदि आप डेटा साइंस के लिए Unix का उपयोग करना सीखना चाहते हैं, तो Datacamp का मुफ़्त कोर्स Introduction to Shell for Data Science है, जिसकी मैं जोरदार सिफ़ारिश करता हूँ। यह एक ऐसी कौशल है जिसे कई उभरते डेटा साइंटिस्ट नज़रअंदाज़ कर देते हैं, लेकिन कार्यस्थल में यह बहुत महत्वपूर्ण है।

Mac पर Unix Shell

Mac के साथ Unix shell आता है, इसलिए आम तौर पर आपको कुछ इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं होती! एक महत्वपूर्ण बात यह है कि Unix की विभिन्न प्रणालियाँ हैं जिनके कमांड अलग-अलग होते हैं। कभी-कभी आपको लगता है कि आपके पास कोई Unix कमांड (जैसे wget) नहीं है जो किसी अन्य Unix सिस्टम पर मिलता है। जैसे RStudio और Anaconda के माध्यम से आपके पास पैकेज मैनेजर होते हैं, वैसे ही Mac में Homebrew नामक पैकेज मैनेजर हो सकता है यदि आप इसे इंस्टॉल करते हैं। नीचे दिया गया लिंक Homebrew को कैसे इंस्टॉल और उपयोग करें, इस पर जानकारी देता है।

Homebrew कैसे इंस्टॉल और उपयोग करें

Windows पर Unix Shell कमांड

Windows के साथ Unix Shell नहीं आता। ध्यान रखें कि Unix Shell आपको डेटा साइंस के लिए उपयोगी कमांड देता है। Windows पर ये उपयोगी कमांड प्राप्त करने के कई अलग-अलग तरीके हैं। आप वैकल्पिक Unix टूल्स के साथ Windows पर Git इंस्टॉल कर सकते हैं ताकि आपके Command Prompt पर Unix कमांड हों। वैकल्पिक रूप से, आप Gnu on Windows (GOW) (10mb), Cygwin (न्यूनतम 100mb), और कई अन्य विकल्प इंस्टॉल कर सकते हैं।

Git

Git सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला वर्ज़न कंट्रोल सिस्टम है। वर्ज़न कंट्रोल सिस्टम वह होता है जो समय के साथ किसी फ़ाइल या फ़ाइलों के सेट में हुए परिवर्तनों को रिकॉर्ड करता है ताकि आप बाद में विशिष्ट वर्ज़न को फिर से देख सकें। Git एक महत्वपूर्ण तकनीक है क्योंकि यह वास्तव में आपको दूसरों के साथ काम करने में मदद करता है और आप इसे कई कार्यस्थलों में पाएँगे। Git सीखने के कुछ लाभों में शामिल हैं:

• Git का उपयोग करके वर्ज़न कंट्रोल की गई कोई भी चीज़ कभी खोती नहीं है, इसलिए आप हमेशा अपने प्रोग्रामों के पिछले वर्ज़न पर वापस जा सकते हैं।

• Git आपको सूचित करता है जब आपका काम किसी और के काम से टकराता है, इसलिए अनजाने में किसी का काम ओवरराइट करना मुश्किल (लेकिन असंभव नहीं) हो जाता है।

• Git अलग-अलग मशीनों पर अलग-अलग लोगों द्वारा किए गए काम को सिंक्रोनाइज़ कर सकता है, इसलिए यह आपकी टीम के साथ स्केल करता है।

• Git जानने से R और Python में पैकेजों के ओपन सोर्स विकास में योगदान देना आसान हो जाता है।

अन्य तकनीकों के साथ एकीकरण

Git की अच्छी बातों में से एक यह है कि आप इसे अक्सर अन्य तकनीकों के साथ एकीकृत पाते हैं। पहले मैंने उल्लेख किया था कि RStudio integrated development environment (IDE) को आम तौर पर R प्रोग्रामिंग लैंग्वेज के साथ काम करने का सबसे अच्छा तरीका माना जाता है। RStudio वर्ज़न कंट्रोल सपोर्ट प्रदान करता है और अधिकांश कई Python Integrated Development Environments (IDE) (और जानें यहाँ) वर्ज़न कंट्रोल सपोर्ट प्रदान करते हैं।

यदि आप डेटा साइंस के लिए Git का उपयोग करना सीखना चाहते हैं, तो DataCamp का मुफ़्त कोर्स Introduction to Git for Data Science है, जिसकी मैं जोरदार सिफ़ारिश करता हूँ।

Git कैसे इंस्टॉल करें

अपने ऑपरेटिंग सिस्टम पर Git कैसे इंस्टॉल करें, इस बारे में नीचे दिए गए गाइड्स देखें।

Mac पर Git इंस्टॉल करें

Windows पर Git इंस्टॉल करें

निष्कर्ष

यह ट्यूटोरियल आपके लोकल कंप्यूटर पर एक लोकल डेटा साइंस एनवायरनमेंट सेटअप करने का तरीका प्रदान करता है। एक महत्वपूर्ण बात जिस पर ज़ोर देना चाहिए, वह यह है कि ये तकनीकें अक्सर एक-दूसरे के साथ एकीकृत होती हैं और की जा सकती हैं। यदि इस ट्यूटोरियल पर आपके कोई प्रश्न या विचार हों, तो नीचे कमेंट्स में या Twitter के माध्यम से बेझिझक संपर्क करें। साथ ही, मेरे अन्य इंस्टॉलेशन आधारित ट्यूटोरियल मेरे Github या मेरे Medium ब्लॉग पर भी अवश्य देखें।