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# Pré-requisitos de conceitos básicos
As etapas a seguir são pré-requisitos para os exercícios de conceitos básicos.
1. Configure permissões para que o Amazon Personalize possa acessar os recursos em seu nome. Isso envolve a criação de um perfil de serviço para o Amazon Personalize e a concessão de acesso aos recursos do Amazon Personalize com uma política do IAM. Para obter mais informações, consulte [Como conceder permissão para o Amazon Personalize acessar seus recursos](set-up-required-permissions.md).
1. Prepare seus dados de treinamento e faça upload deles para o bucket do Amazon S3:
+ Para tutoriais de grupos de conjuntos de dados de domínio, consulte [Como criar dados de treinamento (grupo de conjuntos de dados de domínio)](#gs-data-prep-domain).
+ Para tutoriais de grupos de conjuntos de dados personalizados, consulte [Como criar dados de treinamento (Grupo de conjuntos de dados personalizados)](#gs-upload-to-bucket).
1. Dê permissão ao seu perfil de serviço do Amazon Personalize para acessar seus recursos do Amazon S3, conforme especificado em [Como conceder permissão ao Amazon Personalize para acessar recursos do Amazon S3](granting-personalize-s3-access.md).
## Como criar dados de treinamento (grupo de conjuntos de dados de domínio)
Para criar dados de treinamento, faça download, modifique e salve os dados de classificação de filmes em um bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Depois, conceda permissão de leitura ao Amazon Personalize no bucket.
**Como criar dados de treinamento**
1. Baixe e descompacte o arquivo zip de classificações de filmes, [ml-latest-small.zip](http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip), do [MovieLens](https://grouplens.org/datasets/movielens), em *Recomendado para educação e desenvolvimento* (F. Maxwell Harper e Joseph A. Konstan. 2015. The MovieLens Datasets: History and Context. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems (TiiS) 5, 4: 19:1–19:19. https://doi.org/10.1145/2827872).
1. Abra o arquivo `ratings.csv`. Esse arquivo contém os dados de interações deste tutorial.
1. Exclua a coluna *classificação*.
1. Renomeie as colunas `userId` e `movieId` para `USER_ID` e `ITEM_ID`, respectivamente.
1. Adicione uma coluna EVENT\$1TYPE e defina o valor de cada registro como `watch`. Se você estiver usando o Microsoft Excel, poderá definir o EVENT\$1TYPE para cada registro inserindo `watch` na primeira célula da coluna e clicando duas vezes no canto inferior direito da célula. Seu cabeçalho deve ser o seguinte:
**USER\$1ID,ITEM\$1ID,TIMESTAMP,EVENT\$1TYPE**
Essas colunas devem ser exatamente iguais conforme mostrado para que o Amazon Personalize reconheça os dados. As primeiras linhas dos dados devem ser iguais a estas:
```
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
....
....
```
Salve o arquivo `ratings.csv`.
1. Carregue `ratings.csv` no seu bucket do Amazon S3. Para obter mais informações, consulte [Fazer upload de arquivos e pastas usando arrastar e soltar](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/upload-objects.html) no Guia do Usuário do Amazon Simple Storage Service.
1. Conceda permissão de leitura dos dados ao Amazon Personalize no bucket. Para obter mais informações, consulte [Como conceder permissão ao Amazon Personalize para acessar recursos do Amazon S3](granting-personalize-s3-access.md).
## Como criar dados de treinamento (Grupo de conjuntos de dados personalizados)
Para criar dados de treinamento, faça download, modifique e salve os dados de classificação de filmes em um bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Depois, conceda permissão de leitura ao Amazon Personalize no bucket.
1. Baixe e descompacte o arquivo zip de classificações de filmes, [ml-latest-small.zip](http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-latest-small.zip), do [MovieLens](https://grouplens.org/datasets/movielens), em *Recomendado para educação e desenvolvimento* (F. Maxwell Harper e Joseph A. Konstan. 2015. The MovieLens Datasets: History and Context. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems (TiiS) 5, 4: 19:1–19:19. https://doi.org/10.1145/2827872).
1. Abra o arquivo `ratings.csv`. Esse arquivo contém os dados de interações deste tutorial.
1. Exclua a coluna *classificação*.
1. Substitua a linha de cabeçalho pelo seguinte:
**USER\$1ID,ITEM\$1ID,TIMESTAMP**
Esses cabeçalhos devem ser inseridos exatamente conforme mostrado para que o Amazon Personalize reconheça os dados.
Salve o arquivo `ratings.csv`.
1. Carregue `ratings.csv` no seu bucket do Amazon S3. Para obter mais informações, consulte [Fazer upload de arquivos e pastas usando arrastar e soltar](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/upload-objects.html) no Guia do Usuário do Amazon Simple Storage Service.
1. Conceda permissão de leitura dos dados ao Amazon Personalize no bucket. Para obter mais informações, consulte [Como conceder permissão ao Amazon Personalize para acessar recursos do Amazon S3](granting-personalize-s3-access.md).