data.PREP #Python – Local Installation
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Formal Metadata
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| Title of Series | ||
| Number of Parts | 17 | |
| Author | 0000-0002-5178-8497 (ORCID) | |
| License | CC Attribution 4.0 International: You are free to use, adapt and copy, distribute and transmit the work or content in adapted or unchanged form for any legal purpose as long as the work is attributed to the author in the manner specified by the author or licensor. | |
| Identifiers | 10.5446/65760 (DOI) | |
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Content Metadata
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data.PREP #Python16 / 17
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00:08
Lecture/ConferenceMeeting/Interview
01:15
Lecture/ConferenceComputer animation
Transcript: German(auto-generated)
00:08
Herzlich willkommen zu Dataprep Python. In diesem Exkurs wollen wir uns ansehen, wie wir Python und JupyterLab lokal auf unseren Rechnern installieren können. Das heißt, nach Abschluss dieses Videos sind Sie fähig, die Unterschiede zwischen Python und Jupyter zu
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verstehen, Python und Jupyter zu installieren und auch erste einfache Berechnungen durchzuführen. Wir benutzen für unsere Jupyter Installation die sogenannte Python-Distribution Anaconda. Dafür geben wir in einer Suchmaschine nach Wahl Anaconda ein und wählen hier den Link zur
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Installation. Auf dieser Webseite wählen wir dann aus, für welches Betriebssystem wir Anaconda installieren. In unserem Fall ist das Windows und wir werden auf eine Installationsanleitung weitergeleitet. Diesen Tab halten wir uns offen, weil hier die Schritte beschrieben werden, die wir später im Einzelnen durchgehen möchten und öffnen daher den ersten Schritt, Download
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die Anaconda Installer in einem neuen Tab. Sobald dieser Tab geladen hat, scrollen wir hier ganz nach unten und nehmen uns dann auch unseren Installer für das Betriebssystem, was wir brauchen.
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Hier 64 Bit. Nachdem der Download abgeschlossen ist, öffnen wir die Installationsdatei und folgen dann, wie in der Installationsanleitung angegeben, den einzelnen Schritten der Installation.
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Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können wir dann bei uns eine sogenannte Konsole, die Anaconda Prompt starten. Dafür suchen wir in unserer Startleiste nach Anaconda Prompt,
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wählen das Ergebnis aus. Hier können wir nun über den Befehl JupyterLab, unsere lokale JupyterLab Umgebung starten. Die wird auch automatisch im Browser geöffnet und nachdem alles geladen hat, können wir hier links in unseren Filebrowser auswählen, in welchem Bereich wir
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arbeiten wollen. Die Notebooks zu diesem Kurs haben wir uns bereits im Vorfeld über Moodle heruntergeladen und auf dem Desktop abgelegt unter der Bezeichnung Dataprep Notebooks. Hier können wir nun beispielhaft das Notebook für einfache mathematische Berechnungen öffnen,
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einmal ausführen und sehen, dass uns, wie aus anderen Videos bekannt, entsprechend die Ergebnisse zurückgeliefert werden. Damit haben wir Jupyter und Python erfolgreich auf unserem lokalen Rechner und können die Arbeit mit dem Kurs fortsetzen.
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