Machine Learning Practico Grupo 5 - Edición Noviembre 2020

Grupo de trabajo del curso "Machine Learning Práctico", en su edición de Noviembre 2020.

Integrantes

• Leonardo U. Spairani

Recursos generales

• Web del curso
• Tutorial de Git
• Tutorial de GitHub
• Pequeño tutorial de Markdown para manejarse en github cómodamente

Setup (configuración inicial) PYTHON

Instalar python

Para windows: descargar el instalador y asegurarse de poner el ejecutable en el PATH

Configuración de entorno de trabajo LOCAL usando pip

1. Crear entorno virtual

1.1. Instalar el paquete para crear entornos virtuales (yo uso este pero hay otros)

pip install virtualenv

1.2. Crear el entorno virtual

virtualenv venv

1.3. Iniciar el entorno virtual

Desde powershell: .\venv\scripts\activate

Desde git bash: source .\venv\scripts\activate

2. Instalar librerías para trabajar

De acuerdo a lo visto en clase las librerías hasta el momento son:

Esenciales:

• numpy
• pandas
• scikit-learn

Opcionales:

• juptyerlab: para poder ejecutar el código de python paso por paso
• seaborn: para gráficos mas bonitos

Instalar librerías

pip install numpy pandas scikit-learn juptyerlab seaborn

o desde el archivo requirements.txt

pip install -r requirements.txt

3. Iniciar jupyter lab para comenzar a trabajar

jupyter lab