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Jupyter Notebooks: ¿dónde programar para ciencia de datos?

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hace un mes

Curso de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda
Curso de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda

Curso de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda

Conoce diferentes tipos de Jupyter Notebooks, la herramienta de trabajo fundamental para toda científica de datos que utilizarás en tus proyectos y en toda la Escuela de Data Science.

Las Jupyter Notebook son la herramienta principal que toda persona en ciencia de datos usará en su día a día, donde escribirá código y visualizará resultados.

Poder, libertad y caos son las palabras con las que describiría un Jupyter Notebook. Una espada (herramienta) en la que científicos y científicas de datos construyen sus análisis a través del código.

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Es momento de que busques y blandas la espada Excalibur para convertirte en la siguiente científica o científico de datos que el mundo necesita. Es por ello que primero te contaré qué son las Jupyter Notebooks a mayor profundidad.

“Yo no creo en el paraíso, he vivido en este infierno, pero si tú representas el paraíso, llévame hasta allí”. King Arthur (2004)

¿Qué es un Jupyter Notebook?

Estoy seguro que en algún momento de tu vida has necesitado tomar apuntes de tus clases. En ocasiones incluso incluían dibujos o diagramas que te ayudaron a explicar el contenido de ese apunte. Todo eso lo plasmabas dentro de una pequeña e increíble herramienta conocida como cuaderno o libreta. ¿Cierto? 😋

Un Jupyter Notebook, o conocido simplemente como notebook, es una herramienta que te permite hacer lo mismo que un cuaderno de toda la vida y más. Dentro de él podrás incluir código ejecutable, resultados, texto, imágenes, ecuaciones y otros medios enriquecidos como videos en un solo documento. Por ello y otras características es que los notebooks se han convertido en una opción muy popular en la ciencia de datos.

jupyter-notebook.PNG

¿Dónde puedo utilizar notebooks?

Están en todos lados. La aceptación que alcanzaron los notebooks los llevaron a posicionarse más allá de una herramienta cualquiera. Esto permitió una ampliación de su ecosistema de trabajo. Puedes encontrar notebooks de todos los colores y sabores con lenguajes de programación como Python, Julia, R y muchos más.

Actualmente los notebooks forman una integración natural con muchas de las plataformas familiares para los científicos de datos. ¿Cuáles son esas? A continuación te cuento los más conocidos y que te ayudarán a comenzar o profesionalizar tus habilidades. 😋

Notebooks en la nube

Estos notebooks no requieren una configuración previa más allá de entrar a un sitio web. Entras, das clic y comienzas a hacer ciencia de datos desde cualquier parte del mundo:

  • Google Colab: proporcionados por Google dentro de tu cuenta de Google Drive. Permite a sus usuarios colaborar y ejecutar código con todo el poder computacional que la nube de Google te puede ofrecer (i.e., GPUs y TPUs).
  • Kaggle notebooks: distribuidos por Kaggle, una comunidad enfocada en la ciencia de datos y machine learning. Aquí podrás pulir tus habilidades al competir con otras personas al analizar datos y ganar premios.
  • Deepnote: este tipo de notebooks te permitirá crear colaboración en tiempo real con tu equipo de trabajo, crear un portafolio personal en formato de blog y mucho más en un entorno muy similar al de trabajar desde tu computadora.
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Notebooks instalables en tu computadora

Estos pueden requerir instalarlos en tu computadora para hacer un uso completo de sus funcionalidades. No obstante, su nivel de competencia en comparación con sus pares no se queda atrás. Podrás incrementar su poder por medio de extensiones o plugins. El poder está a un clic de distancia.

  • VSCode notebooks: dentro del editor de Visual Studio Code podrás trabajar libremente con notebooks. En adición, es posible hacer uso de todas esas extensiones que te hacen la vida más fácil como developer. Recientemente estos también puedes usarlos en la nube gracias al proyecto Codespaces de GitHub que ejecuta VSCode en la nube.
  • Jupyter Notebooks: los originales distribuidos por el proyecto Jupyter. Podrás instalarlos en tu computadora o probarlos directamente en internet sin necesidad de crear una cuenta. Son los originales y por donde todo comenzó, Julia-Python-R y más lenguajes son compatibles y esperan por ti.

¿Cómo aprender a utilizarlos?

Has conseguido la espada Excalibur, pero necesitas aprender cómo utilizarla y blandirla con total maestría. Aprender observando es parte de la filosofía del Bushidō y por ello la comunidad ha creado lugares dónde puedes adquirir conocimiento como si de ir a un museo se tratará en esta galería de Jupyter Notebooks.

Además, estás de suerte. He creado dos cursos sobre el manejo de notebooks y entornos de desarrollo para crear tus proyectos profesionales de ciencia de datos. Todo hecho 100% con amor. 💚

Comienza ahora con el Curso de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda. Aprenderás sobre los distintos tipos de notebooks, cómo instalarlos, cómo utilizarlos y a crear y manejar ambientes virtuales con Anaconda.

Una vez que hayas dominado esto y tengas todo preparado para crear proyectos profesionales da el salto con el Curso de Configuración Profesional de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos donde aprenderás a manejar plantillas de proyectos con Cookiecutter para profesionalizar tu entorno de trabajo y tus proyectos.

¿Estás listo para aprender a blandir con honor y destreza esta herramienta? Será un placer ser tu profesor.

Curso de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda
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Conoce diferentes tipos de Jupyter Notebooks, la herramienta de trabajo fundamental para toda científica de datos que utilizarás en tus proyectos y en toda la Escuela de Data Science.
Jesús
Jesús
jvelezmagic

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hace un mes

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Me gusto su frase de:

“Aprender observando es parte de la filosofía del Bushido”

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Estoy convencido de que es más efectivo tomar notas de esta manera, y que en el futuro se tomaran apuntes así. Ya que en países como Japón los estudiantes toma apuntes desde su escritorio que tiene una pantalla táctil como de una Tablet. No veo porque en ese sentido no se puede evolucionar la toma de apuntes.

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Es un excelente curso. No lo he terminado y con lo aprendido ya pude complementar mi conocimiento sobre los notebooks y transmitirlo a mis compañeros a quienes tuve la oportunidad de brindarles un meetup sobre Python.

1
9687Puntos

Escelente post! Jesús
Una excelente forma de animarnos al estudio de la ciencia de datos para quienes estamos interesados y como abreboca para estimular a otros a que participen.
Ya realicé el Curso de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda (sin dudas, recomendado) y ahora estoy haciendo el Curso de Configuración Profesional de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos.
Espero sigas escribiendo nuevos posts, para estar activos y nutrirnos y a la espera de nuevos cursos!
Fuerte abrazo, Rafael Aquino

1
65Puntos
un mes

Hola, existe alguna forma de obtener una beca del curso. en epocas de pandemia el desempleo me tiene agobiado. estoy migrando hacia la ciencia de datos, por ellos estoy aprendiendo a progaramar en python autodidacticamente. saludos a todos.