Jupyter Notebook – kalendarz adwentowy #7

Programowanie to dość mocno uregulowany i usystematyzowany sposób komunikowania się z komputerami. Każdy język programowania ma swoje zasady i reguły. Głównie polega to na tym, że nasze programy są uruchamiane i wykonywane „od początku do końca” linijka po linijce. Jeśli więc chcemy zmienić coś „w środku”, to nasz program i tak będzie w sporej części języków programowania musiał zostać uruchomiony od razu. Nie dzieje się tak w Pythonie. Skrypt w języku Python może być wykonywany linijka po linijce. Pozwala nam to całkiem fajnie eksperymentować na już działającym programie. Okazuje się jednak, że niewiele edytorów programistycznych wspiera tę możliwość. Dlatego chciałbym omówić tutaj pokrótce edytor Jupyter Notebook.

Julia, Python i R

Nazwa Jupyter Notebook wzięła się z kombinacji nazw wspomnianych powyżej języków programowania. Każdy z nich jest interaktywny i każdy z nich jest dość popularny w środowiskach akademickich. Aktualnie te właśnie języki są najlepiej wspierane przez społeczność Jupyter Notebook.

O co chodzi?

Praca z danymi różni się nieco od typowej pracy programistycznej. Jeżeli programujemy coś „klasycznie” to spodziewamy się pewnych efektów gdy uruchomimy nasz kod. Jeżeli nie popełniliśmy błędu, to kod zadziała zgodnie z naszym oczekiwaniem. W uczeniu maszynowym nasze działanie przypomina bardziej serię eksperymentów. Przekształcamy dane, zmieniamy hiperparametry, uzupełniamy braki, a dodatkowo jeszcze zmieniamy kolejność tego wszystkiego i często powielamy te kroki. Tworzymy niezły młyn, i ciągle go modyfikujemy. Słabo byłoby, gdybyśmy zdecydowali, że w ostatnim kroku naszej analizy zmieniamy jakiś próg z 0,6 na 0,7. W klasycznym edytorze zmienilibyśmy tę wartość i musielibyśmy uruchomić nasz skrypt od początku. A jego wykonanie mogłoby zająć nawet dni. W Jupyter Notebook możemy sobie nasz kod podzielić na kawałki, i uruchamiać wygodnie tylko te kawałki i od razu obserwować efekty. Jest to kluczowe jeśli zależy nam na szybkim cyklu pomysł — eksperyment — wnioski.

Jupyter Notebook — Podsumowanie

Praca z edytorem Jupyter Notebook wymaga pewnych zmian w przyzwyczajeniach jeśli jesteś już programistą. Jeśli natomiast dopiero zaczynasz przygodę z danymi, to od razu się odnajdziesz. Jeśli szukasz jakichś przykładów, na moim blogu znajdziesz kilka notatników Jupyter. A jeśli temat Cię zaciekawił, to zobacz jeszcze ten nieco dłuższy artykuł.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *