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Cree su primer proyecto

Un proyecto es un medio para explorar y analizar datos de un cuaderno Jupyter.

Nota

Cada proyecto tiene un repositorio Git. Descubra por qué.

Para su primer proyecto, utilizando los datos que le proporcionamos, completará este sencillo flujo de trabajo:

  • Crear el proyecto
  • Implementar el motor
  • Conectarse a los datos y ejecutar una carga de trabajo
  • Suspender el motor

Antes de empezar​

  • El administrador de AI Unlimited es la persona de su organización que configuró AI Unlimited. Obtenga estos elementos de su administrador:

    • La dirección IP o el nombre de host del Administrador de AI Unlimited.

    • Estas variables de entorno:

      AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY y AWS_SESSION_TOKEN

  • Desde su perfil, obtenga su clave API.

  • Para ejecutar la carga de trabajo de muestra, necesitará el archivo salescenter.csv. Descargue el archivo desde Repositorio de GitHub de AI Unlimited y cárguelo en su ubicación de Amazon Simple Storage Service (S3) o Azure Blob Storage. O bien, si está usando su propio archivo, modifique el ejemplo según corresponda.

Conécse y ejecute su primera carga de trabajo​

Sugerencia

Ejecute %help para obtener detalles sobre todos los comandos mágicos disponibles en su cuaderno. Ejecute %help <command> para obtener detalles sobre uno de ellos.

O infórmese sobre los comandos mágicos específicos de AI Unlimited.

  1. Conéctese a JupyterLab, abra un cuaderno y seleccione el kernel de AI Unlimited.

  2. Conéctese con el administrador.

  3. Cree el proyecto.

  4. Cree una autorización de almacén de objetos para almacenar las credenciales del proveedor de servicios en la nube.

    Reemplace ACCESS_KEY_ID, SECRET_ACCESS_KEY y REGION con sus valores.

  5. Implemente el motor.

    El tamaño puede ser pequeño, mediano, grande o extragrande. El tamaño predeterminado es pequeño. Consulte la información de precios de AWS o Azure.

    El proceso de implementación tarda unos minutos y genera una contraseña.

  6. Conéctese al proyecto.

    Cuando se realice la conexión, proporcione la contraseña generada.

  7. Ejecute la carga de trabajo de muestra.

    Nota

    Asegúrese de que no haya tablas denominadas SalesCenter o SalesDemo en la base de datos seleccionada. Reemplace los valores Authorization_Name y salescenter.csv_file_location en el siguiente ejemplo con sus propios valores.

    a. Cree una tabla para almacenar los datos del centro de ventas.

    b. Verifique que se hayan insertado los datos.

    c. Cree una tabla con los datos de demostración de ventas.

    d. Verifique que los datos de demostración de ventas se hayan insertado correctamente.

    Abra el Navegador de su conexión y verifique que se crearon las tablas. Realice un recuento de filas en las tablas para verificar que se cargaron los datos.

    e. Cree un gráfico con los datos para visualizar el resultado.

    Proporcione los ejes X e Y para su gráfico.

    f. Elimine las tablas.

  8. Realice una copia de seguridad de los metadatos de su proyecto y de las definiciones de objetos (el esquema) en su repositorio Git.

    Esto crea una copia de seguridad de su proyecto, pero no suspende el motor.

  9. Suspenda el motor para evitar pagar por recursos del motor innecesarios.

    Esto crea una copia de seguridad de su proyecto y suspende el motor. Normalmente no utilizará %project_backup seguidos inmediatamente de %project_engine_suspend.

¡Felicitaciones! Ha ejecutado su primera carga de trabajo.

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