Schnelleinstieg: Daten in einem Jupyter-Notizbuch analysieren

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Sie können ein Notebook erstellen, in dem Sie Code ausführen, um Daten vorzubereiten, zu visualisieren und zu analysieren oder ein Modell zu erstellen und zu trainieren. Lesen Sie die Informationen zu Jupyter Notebooks, sehen Sie sich dann ein Video an und führen Sie ein Lernprogramm aus, das für Benutzer geeignet ist, die bereits über einige Kenntnisse zum Python-Code verfügen.

Ihr grundlegender Workflow umfasst die folgenden Tasks:

Öffnen Sie Ihr Sandboxprojekt. Projekte sind der Ort, an dem Sie gemeinsam mit anderen mit Daten arbeiten.
Fügen Sie dem Projekt Daten hinzu. Sie können CSV-Dateien oder Daten aus einer fernen Datenquelle über eine Verbindung hinzufügen.
Erstellen Sie ein Notebook in dem Projekt.
Fügen Sie Code zum Notebook hinzu, um Ihre Daten zu laden und zu analysieren.
Führen Sie Ihr Notebook aus und teilen Sie die Ergebnisse mit Ihren Kollegen.

Lesen Sie mehr über Notebooks

Ein Jupyter-Notebook ist eine webbasierte Umgebung für den Dialogbetrieb. Sie können kleine Codeabschnitte zur Verarbeitung Ihrer Daten ausführen und sofort die Ergebnisse der Verarbeitung anzeigen. Notebooks beinhalten alle Bausteine, die Sie zur Arbeit mit Daten benötigen:

Der
Die Codeberechnungen, die die Daten verarbeiten
Die Visualisierungen der Ergebnisse
Text und Rich Media zur Förderung des Erkenntnisgewinns

Weitere Informationen zu Notebooks

Video über Notebooks ansehen

Video ansehen In diesem Video werden die Grundlagen von Jupyter Notebooks vorgestellt.

Dieses Video bietet eine visuelle Methode zum Erlernen der Konzepte und Tasks in dieser Dokumentation.

Lernprogramm zum Erstellen eines Notebooks absolvieren

In diesem Lernprogramm werden Sie die folgenden Tasks ausführen:

Aufgabe 1: Projekt öffnen
Aufgabe 2: Notebook zum Projekt hinzufügen
Task 3: Datei laden und Notebook speichern
Task 4: Notebook suchen und bearbeiten.
Aufgabe 5: Schreibgeschützte Version des Notebooks gemeinsam nutzen.
Task 6: Ausführung eines Notebooks zu einem anderen Zeitpunkt planen.

Für dieses Lernprogramm benötigen Sie ungefähr 15 Minuten.

Tipps zum Durcharbeiten dieses Lernprogramms

Im Folgenden finden Sie einige Tipps für den erfolgreichen Abschluss dieses Lernprogramms.

Verwenden Sie das Videobild im Bild

Tipp: Starten Sie das Video. Wenn Sie dann durch das Lernprogramm blättern, wechselt das Video in den Bildmodus. Schließen Sie das Video-Inhaltsverzeichnis für die beste Erfahrung mit Bild-in-Bild. Sie können den Modus "Bild im Bild" verwenden, damit Sie dem Video folgen können, während Sie die Tasks in diesem Lernprogramm ausführen. Klicken Sie auf die Zeitmarken für jede zu befolgende Task.

Die folgende animierte Abbildung zeigt, wie die Funktionen für Videobilder und Inhaltsverzeichnisse verwendet werden:

Verwendung von Bildern und Kapiteln

Hilfe in der Community anfordern

Wenn Sie Hilfe zu diesem Lernprogramm benötigen, können Sie eine Frage stellen oder eine Antwort im Diskussionsforum derwatsonx -Communityfinden.

Browserfenster einrichten

Damit Sie dieses Lernprogramm optimal nutzen können, öffnen Sie Cloud Pak for Data in einem Browserfenster und lassen Sie diese Lernprogrammseite in einem anderen Browserfenster geöffnet, um einfach zwischen den beiden Anwendungen zu wechseln. Es empfiehlt sich, die beiden Browserfenster nebeneinander anzuordnen, um die weitere Arbeit zu erleichtern.

Paralleles Lernprogramm und Benutzerschnittstelle

Tipp: Wenn Sie beim Durcharbeiten dieses Lernprogramms in der Benutzerschnittstelle auf eine geführte Tour stoßen, klicken Sie auf Vielleicht später.

Aufgabe 1: Projekt öffnen

Sie benötigen ein Projekt zum Speichern des Notebooks und des Datenassets. Sie können Ihr Sandboxprojekt verwenden oder ein Projekt erstellen. Gehen Sie wie folgt vor, um ein Projekt zu öffnen und dem Projekt ein Datenasset hinzuzufügen:

Wählen Sie im Navigationsmenü Projekte > Alle Projekte anzeigen aus.
Öffnen Sie Ihr Sandboxprojekt. Wenn Sie ein neues Projekt verwenden möchten:
1. Klicken Sie auf Neues Projekt.
2. Wählen Sie Leeres Projekt erstellen aus.
3. Geben Sie einen Namen und optional eine Beschreibung für das Projekt ein.
4. Wählen Sie eine vorhandene Objektspeicherserviceinstanz aus oder erstellen Sie eine neue.
5. Klicken Sie auf Erstellen.
Klicken Sie im Navigationsmenü auf Ressourcenhub.
Suchen Sie nach einem interessanten Dataset und wählen Sie es aus.
Klicken Sie auf Zum Projekt hinzufügen.
Wählen Sie das Projekt in der Liste aus und klicken Sie dann auf Hinzufügen.
Klicken Sie nach dem Hinzufügen des Datasets auf Projekt anzeigen.
Klicken Sie im Projekt auf die Registerkarte Assets , um das Dataset anzuzeigen.

Weitere Informationen finden Sie unter Projekt erstellen.

Fortschritt überprüfen

Die folgende Abbildung zeigt die Registerkarte 'Assets' im Projekt.

Aufgabe 2: Notebook zu Ihrem Projekt hinzufügen

Vorschau-Lernprogrammvideo Sehen Sie sich das Video ab 00:06an, um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein neues Notebook in Ihrem Projekt zu erstellen.

Klicken Sie in Ihrem Projekt auf der Registerkarte Assets auf Neues Asset > Mit Daten und Modellen in Python oder R-Notebooks arbeiten.
Geben Sie einen Namen und eine Beschreibung ein (optional).
Wählen Sie eine Laufzeitumgebung für dieses Notebook aus.
Klicken Sie auf Erstellen. Warten Sie, bis der Notebookeditor geladen wurde.

Fortschritt überprüfen

Die folgende Abbildung zeigt ein leeres Notebook.

Task 3: Datei laden und Notebook speichern

Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 00:23an.

Jetzt können Sie auf das Datenasset in Ihrem Notebook zugreifen, das Sie zuvor in Ihr Projekt hochgeladen haben. Gehen Sie wie folgt vor, um Daten in einen Datenrahmen zu laden:

Klicken Sie auf eine leere Codezelle in Ihrem Notebook.
Klicken Sie auf das Symbol Code-Snippets ().
Klicken Sie im Seitenfenster auf Daten lesen.
Klicken Sie auf Daten aus Projekt auswählen.
Suchen Sie das Datenasset im Projekt und klicken Sie auf Auswählen.
Wählen Sie in der Dropdown-Liste Laden als die gewünschte Ladeoption aus.
Klicken Sie auf Code in Zelle einfügen. Der Code zum Lesen und Laden des Datenassets wird in die Zelle eingefügt.
Klicken Sie auf das Symbol Ausführen , um Ihren Code auszuführen. Die ersten Zeilen Ihres Datasets werden angezeigt.
Um eine Version Ihres Notebooks zu speichern, klicken Sie auf Datei > Version speichern. Sie können Ihr Notebook auch einfach über Datei > Speichern speichern.

Fortschritt überprüfen

Die folgende Abbildung zeigt das Notebook mit dem Pandas- DataFrame.

Task 4: Notebook suchen und bearbeiten

Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 01:19an.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das gespeicherte Notizbuch auf der Registerkarte 'Assets' zu suchen und das Notizbuch zu bearbeiten:

Klicken Sie im Projektnavigationspfad auf Ihren Projektnamen, um zu Ihrem Projekt zurückzukehren.
Klicken Sie auf die Registerkarte Assets , um das Notebook zu suchen.
Wenn Sie auf das Notebook klicken, wird es im Modus READ ONLY geöffnet.
Klicken Sie zum Bearbeiten des Notizbuchs auf das Stiftsymbol .
Klicken Sie auf das Symbol Informationen , um die Anzeige Informationen zu öffnen.
Bearbeiten Sie auf der Registerkarte Allgemein den Namen und die Beschreibung des Notebooks.
Klicken Sie auf die Registerkarte Umgebung , um zu sehen, wie Sie die Umgebung ändern können, die zum Ausführen des Notebooks verwendet wird, oder um den Laufzeitstatus auf 'Stoppen und erneut starten' zu aktualisieren.

Fortschritt überprüfen

Die folgende Abbildung zeigt das Notizbuch mit der Anzeige 'Informationen'.

Aufgabe 5: Schreibgeschützte Version des Notebooks gemeinsam nutzen

Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 01:52an.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um einen Link zum Notebook zu erstellen, den Sie mit Kollegen teilen können:

Klicken Sie auf das Symbol Freigeben , um die schreibgeschützte Ansicht des Notebooks freizugeben.
Klicken Sie hier, um die Umschaltfläche Für jeden freigeben, der über den Link verfügt zu aktivieren.
Wählen Sie aus, welche Inhalte Sie über einen Link oder Social Media mit anderen gemeinsam nutzen möchten.
Klicken Sie auf das Symbol Kopieren , um einen direkten Link zu diesem Notebook zu kopieren.
Klicken Sie auf Schließen.

Fortschritt überprüfen

Die folgende Abbildung zeigt das Dialogfenster 'Teilen'.

Aufgabe 6: Ausführung eines Notebooks zu einem anderen Zeitpunkt planen

Vorschau-Lernprogrammvideo Eine Vorschau zu dieser Task sehen Sie, wenn Sie die Wiedergabe des Videos bei 02:08 starten.

Führen Sie die folgenden Schritte durch, um einen Job zu erstellen, um die Ausführung des Notebooks zu einem bestimmten Zeitpunkt zu planen oder auf der Basis eines Zeitplans zu wiederholen:

Klicken Sie auf das Symbol Jobs und wählen Sie Job erstellenaus.
Geben Sie den Namen und die Beschreibung des Jobs an und klicken Sie auf Weiter.
Wählen Sie die Notebookversion und Umgebungslaufzeit aus und klicken Sie auf Weiter.
(Optional) Klicken Sie auf die Umschaltfläche, um eine Ausführung zu planen. Geben Sie das Datum und die Uhrzeit an, legen Sie fest, ob der Job wiederholt werden soll, und klicken Sie auf Weiter.
(Optional) Klicken Sie auf die Umschaltfläche, um Benachrichtigungen für diesen Job zu empfangen, und klicken Sie auf Weiter.
Überprüfen Sie die Details und klicken Sie auf Erstellen (um den Job zu erstellen, aber nicht sofort auszuführen) oder auf Erstellen und ausführen (um den Job sofort auszuführen).
Der Job wird auf der Registerkarte Jobs im Projekt angezeigt.

Fortschritt überprüfen

Die folgende Abbildung zeigt die Registerkarte "Jobs".

Nächste Schritte

Sie können dieses Dataset nun für weitere Analysen verwenden. Beispielsweise können Sie oder andere Benutzer eine der folgenden Tasks ausführen:

Weitere Ressourcen

Weitere Informationen finden Sie unter Videos.
Suchen Sie Beispieldatasets, Projekte, Modelle, Eingabeaufforderungen und Notebooks im Ressourcenhub, um praktische Erfahrungen zu sammeln:

Notebooks , die Sie zu Ihrem Projekt hinzufügen können, um mit der Analyse von Daten und der Modellerstellung zu beginnen.

Projekte , die Sie importieren können, die Notebooks, Datasets, Eingabeaufforderungen und andere Assets enthalten.

Datasets , die Sie Ihrem Projekt hinzufügen können, um Modelle zu optimieren, zu analysieren und zu erstellen.

Eingabeaufforderungen , die Sie im Eingabeaufforderungslabor verwenden können, um ein Basismodell anzufordern.

Foundation-Modelle , die Sie im Prompt Lab verwenden können.

Übergeordnetes Thema: Lernprogramme für den Schnelleinstieg