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# Conditions préalables pour démarrer
Les étapes suivantes sont des prérequis pour les exercices de mise en route.
1. Configurez des autorisations pour qu'Amazon Personalize puisse accéder à vos ressources en votre nom. Cela implique de créer un rôle de service pour Amazon Personalize et de lui accorder l'accès aux ressources Amazon Personalize avec une politique IAM. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Autoriser Amazon Personalize à accéder à vos ressources](set-up-required-permissions.md).
1. Préparez vos données d'entraînement et chargez-les dans votre compartiment Amazon S3 :
+ Pour les didacticiels sur les groupes de jeux de données de domaine, consultez[Création des données d'entraînement (groupe de jeux de données de domaine)](#gs-data-prep-domain).
+ Pour les didacticiels sur les groupes de jeux de données personnalisés, voir[Création des données d'entraînement (groupe de jeux de données personnalisé)](#gs-upload-to-bucket).
1. Donnez à votre rôle de service Amazon Personalize l'autorisation d'accéder à vos ressources Amazon S3, comme indiqué dans[Permettre à Amazon Personalize d'accéder aux ressources Amazon S3](granting-personalize-s3-access.md).
## Création des données d'entraînement (groupe de jeux de données de domaine)
Pour créer des données d'entraînement, téléchargez, modifiez et enregistrez les données d'évaluation des films dans un bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Donnez ensuite à Amazon Personalize l'autorisation de lire des informations depuis le bucket.
**Pour créer les données d'entraînement**
1. Téléchargez et décompressez le fichier zip des évaluations des films, [ml-latest-small.zip](http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip), depuis la [MovieLens](https://grouplens.org/datasets/movielens)section « *recommandé pour l'éducation et le développement* » (F. Maxwell Harper et Joseph A. Konstan, 2015). Les MovieLens ensembles de données : historique et contexte. Transactions ACM sur les systèmes intelligents interactifs (TII) 5, 4 : 19:1 — 19:19. https://doi.org/10.1145/2827872).
1. Ouvrez le fichier `ratings.csv`. Ce fichier contient les données d'interactions pour ce didacticiel.
1. Supprimez la colonne *rating* (évaluation).
1. Renommez les `movieId` colonnes `userId` et en `USER_ID` et `ITEM_ID` respectivement.
1. Ajoutez une colonne EVENT\_TYPE et définissez la valeur de chaque enregistrement sur. `watch` Si vous utilisez Microsoft Excel, vous pouvez définir le EVENT\_TYPE pour chaque enregistrement `watch` en saisissant la première cellule de la colonne, puis en double-cliquant sur le coin inférieur droit de la cellule. Votre en-tête doit être le suivant :
**USER\_ID,ITEM\_ID,TIMESTAMP,EVENT\_TYPE**
Ces colonnes doivent être exactement comme indiqué pour qu'Amazon Personalize reconnaisse les données. Les premières lignes de vos données doivent se présenter comme suit :
```
USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP,EVENT_TYPE
1,1,964982703,watch
1,3,964981247,watch
1,6,964982224,watch
1,47,964983815,watch
1,50,964982931,watch
....
....
```
Enregistrez le fichier `ratings.csv`.
1. `ratings.csv`Téléchargez-le dans votre compartiment Amazon S3. Pour plus d'informations, consultez la section [Chargement de fichiers et de dossiers par glisser-déposer](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/upload-objects.html) dans le guide de l'utilisateur d'Amazon Simple Storage Service.
1. Autorisez Amazon Personalize à lire les données du compartiment. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Permettre à Amazon Personalize d'accéder aux ressources Amazon S3](granting-personalize-s3-access.md).
## Création des données d'entraînement (groupe de jeux de données personnalisé)
Pour créer des données d'entraînement, téléchargez, modifiez et enregistrez les données d'évaluation des films dans un bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Donnez ensuite à Amazon Personalize l'autorisation de lire des informations depuis le bucket.
1. Téléchargez et décompressez le fichier zip des évaluations des films, [ml-latest-small.zip](http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip), depuis la [MovieLens](https://grouplens.org/datasets/movielens)section « *recommandé pour l'éducation et le développement* » (F. Maxwell Harper et Joseph A. Konstan, 2015). Les MovieLens ensembles de données : historique et contexte. Transactions ACM sur les systèmes intelligents interactifs (TII) 5, 4 : 19:1 — 19:19. https://doi.org/10.1145/2827872).
1. Ouvrez le fichier `ratings.csv`. Ce fichier contient les données d'interactions pour ce didacticiel.
1. Supprimez la colonne *rating* (évaluation).
1. Remplacez la ligne d'en-tête par ce qui suit :
**USER\_ID,ITEM\_ID,TIMESTAMP**
Ces en-têtes doivent être exactement tels qu'ils apparaissent pour qu'Amazon Personalize reconnaisse les données.
Enregistrez le fichier `ratings.csv`.
1. `ratings.csv`Téléchargez-le dans votre compartiment Amazon S3. Pour plus d'informations, consultez la section [Chargement de fichiers et de dossiers par glisser-déposer](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/upload-objects.html) dans le guide de l'utilisateur d'Amazon Simple Storage Service.
1. Autorisez Amazon Personalize à lire les données du compartiment. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Permettre à Amazon Personalize d'accéder aux ressources Amazon S3](granting-personalize-s3-access.md).