Bilgisayarınızda Bir Veri Bilimi Ortamı Kurun

Datacamp gibi çevrimiçi ve etkileşimli bir eğitim platformunda öğrendikten sonra, sonraki adımlardan biri Python, R, Git veya Unix Shell ile kazandığınız beceriyi yerel bilgisayarınızda kullanmaktır. Aklınızdaki farklı projeler için neleri kurmanız gerektiğini bilmek her zaman kolay değildir. Bu öğretici, farklı teknolojilerle çalışmaya başlamak için hangi paketleri, hangi yazılımları kurmanız gerektiğini açıklayacak. Hazırsanız başlayalım!

Python

Python’ı yerel bilgisayarınızda kullanabilmek için önce kurmanız gerekir. Birçok farklı Python dağıtımı vardır, ancak veri bilimi için en popüler olanı Anaconda Python Dağıtımıdır.

Anaconda’nın Faydaları

Anaconda; paket yöneticisi, ortam yöneticisi ve çok sayıda açık kaynak paketi içeren bir Python dağıtımıdır. Anaconda kurulumu, numpy, scikit-learn, scipy ve pandas gibi birçok paketi önceden yüklü olarak getirir ve ayrıca Jupyter Notebook’ları kurmanın önerilen yoludur. Aşağıdaki görsel bir Jupyter Notebook’un çalışmasını göstermektedir. Jupyter notebook’lar, kodun yanı sıra şekiller, bağlantılar ve denklemler gibi zengin metin öğeleri içerir. Jupyter Notebook’lar hakkında daha fazla bilgiyi burada edinebilirsiniz.

Anaconda’nın diğer bazı faydaları şunlardır:

• Anaconda’yı kurduktan sonra ek paketlere ihtiyacınız olursa, bu paketleri kurmak için Anaconda’nın paket yöneticisi conda’yı veya pip’i kullanabilirsiniz. Bu, birden fazla paket arasındaki bağımlılıkları kendiniz yönetmek zorunda kalmayacağınız için oldukça avantajlıdır. Conda, Python 2 ve 3 arasında geçiş yapmayı bile kolaylaştırır (buradan daha fazla bilgi edinebilirsiniz).

• Anaconda, bir Python Tümleşik Geliştirme Ortamı olan Spyder ile birlikte gelir. Tümleşik Geliştirme Ortamı; genellikle kod tamamlama, renklendirme ile kod içgörüsü, kaynak yönetimi ve hata ayıklama araçları gibi birçok özellikle kod yazmanıza, test etmenize ve hata ayıklamanıza olanak tanıyan bir kodlama aracıdır. Anaconda’yı PyCharm ve Atom dahil olmak üzere diğer Python Tümleşik Geliştirme Ortamlarıyla entegre etmek de mümkündür. Farklı Python Tümleşik Geliştirme Ortamları hakkında daha fazla bilgiyi burada edinebilirsiniz.

Anaconda (Python) Nasıl Kurulur

İşletim sisteminize Anaconda kurulumunu anlatan bazı kılavuz bağlantıları aşağıdadır.

Mac’e Anaconda Kurulumu

Windows’a Anaconda Kurulumu

R Programlama Dili

Çoğu kişi genellikle R programlama diliyle birlikte RStudio’yu da kurar. RStudio tümleşik geliştirme ortamı (IDE), R Programlama diliyle çalışmanın en kolay ve en iyi yolu olarak kabul edilir.

RStudio’nun Faydaları

R programlama dilinin kurulumu, R dilinden bir dizi fonksiyon ve nesne ile komutlar oluşturup çalıştırmanıza olanak tanıyan bir R yorumlayıcısı sağlar. RStudio ise R yorumlayıcısının yanında çalışan bir tümleşik geliştirme ortamı sunar.

RStudio’yu açtığınızda yukarıdakine benzer bir ekran görürsünüz. Dört RStudio Bölmesinde yer alan bazı özellikler şunlardır: (A) Metin Düzenleyici. (B) Çalışma Ortamı Panosu. (C) R Yorumlayıcısı. (D) Yardım Penceresi ve Paket Yönetim Sistemi. Bu özelliklerin tümü, R’yi kurduktan sonra aslında ihtiyacınız olanın RStudio olmasını sağlar.

R ve RStudio Nasıl Kurulur

İşletim sisteminize R ve RStudio kurulumunu anlatan bazı kılavuz bağlantıları aşağıdadır.

Mac’e R ve RStudio Kurulumu

Windows’a R ve RStudio Kurulumu

Unix Shell

Dizinlerde gezinmek, dosyaları kopyalamak, sanal makineleri kullanmak ve daha fazlası bir veri bilimcisinin işinin rutin parçalarıdır. Bu görevleri yerine getirmek için sık sık Unix Shell kullanılır.

Bir Unix Shell’in Bazı Kullanımları

1 - Birçok Bulut Bilişim Platformu Linux tabanlıdır (bir Unix Shell türevi kullanır). Örneğin, Google Cloud’da Veri Bilimi Ortamı Kurmak ya da Bulutta (AWS EC2) Jupyter Notebook’larla Derin Öğrenme yapmak için bir miktar Unix Shell bilgisi gerekir. Windows sanal makine kullanmanızın da gerekebileceği durumlar vardır, ancak daha az yaygındır.

2 - Unix Shell, şu tür kullanışlı komutlar sunar: bir dosyadaki satır veya kelime sayısını sayan wc komutu, dosyaları birleştiren cat komutu, büyük dosyaları alt kümelere ayırmanıza yardımcı olan head ve tail komutları. Bunun hakkında daha fazlasını Veri Bilimi için 8 Faydalı Shell Komutu yazısında öğrenebilirsiniz. Ayrıca DataCamp’in Shell’de Veri İşleme kursuna göz atın.

3 - Yazının geri kalanında da göreceğiniz gibi, Unix Shell’i sıklıkla diğer teknolojilerle entegre halde bulacaksınız.

Diğer Teknolojilerle Entegrasyon

Unix Shell komutlarını sıklıkla diğer teknolojilerle entegre edilmiş halde görürsünüz. Örneğin, Jupyter Notebook’larda Python kodunun yanında kabuk komutlarına rastlamak yaygındır. Jupyter Notebook”a, bir ! kullanarak kabuğa kaçarak komutlara erişebilirsiniz. Aşağıdaki kodda, kabuk komutu ls (geçerli dizindeki tüm dosyaları listeler) çıktısı Python değişkeni myfiles‚ atanmıştır.

myfiles = !ls

Aşağıdaki görsel, birden çok veri setini birleştirmek için bir iş akışına entegre edilmiş bazı Python Kodlarını göstermektedir. Kırmızı dikdörtgen içine alınmış bir Unix Shell komutunun Jupyter Notebook’a entegre edildiğine dikkat edin.

Yukarıdaki görseldeki kodun bir görevi yerine getirmenin benzersiz bir yolu olmadığını, Unix’in nasıl kullanılabileceğine dair küçük bir örnek olduğunu unutmayın. Unix’i Veri Bilimi için nasıl kullanacağınızı öğrenmek isterseniz, Datacamp’in ücretsiz Veri Bilimi için Shell’e Giriş kursunu şiddetle tavsiye ederim. Birçok hevesli veri bilimcinin gözden kaçırdığı, ancak iş yerinde çok önemli olan bir beceridir.

Mac’te Unix Shell

Mac, bir Unix shell ile birlikte gelir; bu nedenle genellikle herhangi bir şey kurmanıza gerek yoktur! Önemli bir nokta, farklı komutlara sahip çeşitli Unix sistemlerinin olmasıdır. Bazen başka bir Unix sisteminde bulunan bir Unix komutunun (örneğin wget) sizde olmadığını görebilirsiniz. RStudio ve Anaconda’da paket yöneticileri olduğu gibi, Mac’e kurarsanız Homebrew adlı bir paket yöneticisine sahip olabilirsiniz. Aşağıdaki bağlantı, Homebrew’ün nasıl kurulacağı ve kullanılacağını açıklar.

Homebrew Nasıl Kurulur ve Kullanılır

Windows’ta Unix Shell Komutları

Windows, bir Unix Shell ile gelmez. Unix Shell’in sizin için yaptığı şeyin, Veri Bilimi için kullanışlı komutlar sunmak olduğunu unutmayın. Bu kullanışlı komutları Windows’ta edinmenin birçok farklı yolu vardır. Komut İstemi’nde Unix komutlarına sahip olmak için isteğe bağlı Unix araçlarıyla birlikte Windows’a Git kurabilirsiniz. Alternatif olarak, Gnu on Windows (GOW) (10 mb), Cygwin (en az 100 mb) ve daha birçok seçeneği kurabilirsiniz.

Git

Git, en yaygın kullanılan sürüm kontrol sistemidir. Sürüm kontrol sistemi, bir dosyada veya dosya grubunda zaman içindeki değişiklikleri kaydeden ve daha sonra belirli sürümleri çağırabilmenizi sağlayan bir yapıdır. Git, başkalarıyla çalışmanıza gerçekten yardımcı olduğu ve birçok iş yerinde bulunduğu için önemli bir teknolojidir. Git öğrenmenin bazı faydaları şunlardır:

• Git ile sürüm kontrolüne alınmış hiçbir şey asla kaybolmaz; böylece programlarınızın önceki sürümlerine her zaman geri dönebilirsiniz.

• Git, çalışmanız bir başkasının çalışmasıyla çakıştığında sizi uyarır; bu sayede istemeden başkasının çalışmasını üzerine yazmanız daha zor (ama imkansız değil) hale gelir.

• Git, farklı kişiler tarafından farklı makinelerde yapılan çalışmaları eşzamanlayabilir; böylece ekibiniz büyüdükçe ölçeklenir.

• Git bilmek, R ve Python’daki paketlerin açık kaynak geliştirmesine katkıda bulunmayı kolaylaştırır.

Diğer Teknolojilerle Entegrasyon

Git’in güzel yanlarından biri, sıklıkla diğer teknolojilerle entegre edilmiş halde karşınıza çıkmasıdır. Daha önce, R Programlama diliyle çalışmanın en iyi yolunun genellikle RStudio tümleşik geliştirme ortamı (IDE) olduğunu söylemiştim. RStudio sürüm kontrol desteği sunar ve birçok Python Tümleşik Geliştirme Ortamı (IDE) (daha fazlasını buradan öğrenin) sürüm kontrol desteği sağlar.

Git’i Veri Bilimi için nasıl kullanacağınızı öğrenmek isterseniz, DataCamp’in ücretsiz Veri Bilimi için Git’e Giriş kursunu şiddetle tavsiye ederim.

Git Nasıl Kurulur

İşletim sisteminize Git kurulumunu anlatan bazı kılavuz bağlantıları aşağıdadır.

Mac’e Git Kurulumu

Windows’a Git Kurulumu

Sonuç

Bu öğretici, yerel bilgisayarınızda yerel bir veri bilimi ortamı kurmanın bir yolunu sunar. Vurgulanması gereken önemli bir nokta, bu teknolojilerin birlikte entegre edilebildiği ve çoğu zaman da edildiğidir. Öğreticiyle ilgili herhangi bir sorunuz veya düşünceniz varsa, aşağıdaki yorumlardan veya Twitter üzerinden bana ulaşmaktan çekinmeyin. Ayrıca, Github sayfamda veya Medium blogumda yer alan diğer kurulum temelli öğreticilerime de göz atabilirsiniz.