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C贸mo seguir tu camino en ciencia de datos

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Ahora puedo decir que mi vida cambi贸 cuando conc铆 a Jes煤s.

隆Hola, viajer@ de los datos!. Te doy la bienvenida a la meta de este curso. Te invito a que visites este repositorio de cuadernos de Jupyter.

Cuadernos de Dot CSV

Espero que te sean de utilidad, tambi茅n puedes aportar con tu pull request. No olvides dejarme una estrellita, por favor.

Este es solo una parada, en tu viaje de la ciencia de los datos.

Esperando este curso por semanas para terminarlo en un d铆a 馃槷

Excelente profesor! espero verlo en otros cursos 馃槃

Comparto lista de comandos utiles

  1. conda env list > lista todos los ambientes que tengas en tu computadora
  2. conda create 鈥攏ame py35 python=3.5 pandas > crea el entorno virtual llamado 鈥減y35鈥 con la version de python 3.5 y la ultima version de pandas disponible
  3. conda activate py35 > activa el entorno virtual llamado py35
  4. conda deactivate > desactiva el ambiente que tengas activo
  5. conda list > muestra todas las versiones de los paquetes que tengas instalados en el ambiente en el que te encuentres.
  6. conda list X > te muestra unicamente la version de X que tenga el ambiente
  7. conda update X > actualiza a la version mas reciente disponible del paquete X
  8. conda instal X=3.9 Y=1.2> instala la version 3.9 del paquete X y la version 1.2 del paquete Y
  9. conda create 鈥攏ame py39 鈥攃opy 鈥攃lone py39 > crea el ambiente 鈥減y39鈥 y clona todas las versiones de los paquetes que tenga el ambiente 鈥減y35鈥
  10. conda env remove 鈥攏ame py39 > elimina el ambiente llamado 鈥減y39鈥
  11. conda install -c conda-forge boltons > usamos este comando para especificarle a la terminal el canal que debe de usar para descargar el paquete que queremos.
  12. conda remove X > elimina el paquete X
  13. conda install 鈥攔evision
  14. conda list 鈥攔evision > nos lista todos los estados en los que ha estado nuestro ambiente, es como un git log que nos deja ver las dependencias que instalamos y removemos
  15. conda install 鈥攔evision 0 > nos devuelve o adelanta al estado del ambiente en la revision 0
  16. conda env export 鈥攏o-builds > muestra el nombre del ambiente y las versiones de sus dependencias instalados
  17. conda env export 鈥攆rom-history > nos muestra el nombre del ambiente y las versiones de las dependencias que nosotros especificamos manualmente
  18. conda env export 鈥攆rom-history 鈥攆ile enviroment.yml > nos crea un file con las dependencias que nosotros especificamos manualmente que debe tener el ambiente
  19. conda env create 鈥攆ile enviroment.yml > nos crea un ambiente con las espesificaciones del archivo 鈥渆nviroment.yml鈥 incluso el nombre del ambiente va a ser el mismo

Excelente curso. Para mi, que no tengo ninguna experiencia con programaci贸n ni ciencia de datos, me hubiese gustado ver aplicado todo esto en un proyecto real. De ah铆 en m谩s, todo excelente. Muchas gracias J!!!

Este curso me cay贸 como anillo al dedo ya que quer铆a aprender a como configurar mi entorno de cient铆fico de datos en linux, que coincidencias de la vida ya que no me imagin茅 que habr铆a curso de esto hasta que por error escrib铆 anaconda en le buscador de Platzi y asomo este curso que sali贸 apenas hace 3 d铆as.

Uno de los mejores cursos que he realizado, ya que de verdad no ten铆a NI IDEA de los ambientes virtuales, y me encanto de verdad que el Profe Jes煤s haya sido el encargado de dar este curso. 馃槂

Excelente curso! Muchas gracias!

Excelente curso, buena metodolog铆a, conoc铆 Deep note, con una buena practica, deje algunos aporte y seria bueno un capitulo de snakemake

Excelente curso muchas gracias Jes煤s 馃槂

Gracias Jesus, fue un excelente curso.

Saber que se tienen varias posibilidades y todas muy potentes. Concuerdo en que primero deber铆a ir el curso de introducci贸n a la terminal y linea de comandos, para no dar tanta vuelta pensando en conceptos b谩sicos de manipulaci贸n del OS.

Seguimos avanzando.

Muy buen curso鈥!!

Para patatas digo pcs de poca capacidad unos tips
(bueno lo que yo hice :v)

  1. Instalar miniconda: es conda sin la opci贸n gr谩fica que me pesaba 11gb xD y el mini solo pesa 1-2gb, solo que tienen que instalar las cosas aparte en cada ambiente pero cuando borran limpian todito :3
  2. Si usan windows usar el anaconda powerscript prompt: usaba el wsl pero virtualizar me alcanzaba 3gb de ram y yo tengo 6 :'v emular le pesa a mi patata F
  3. lo bueno el anaconda powerscript prompt se puede usar en windows terminal y usan desde ah铆

    copian la direcci贸n de la terminal y ya esta :v as铆 pueden usar la terminal con sus personalizaciones.

Bonus Track las carpetas de los ambientes aparecen igual aunque borraron todas sus librer铆as por ahora lo borro manual las carpetas :v as铆 no aparecen de nuevo cuando ponen conda activate y le sale el ambiente aunque no tenga nada de librer铆a, as铆 cuando ponen les aparecer谩 error y ya saben que est谩 100% borrado :3

Informaci贸n resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • Felicidades, mereces una vida mejor

  • Importante saber bien que herramientas voy a usar para mis proyectos

  • Siempre utilizar ambientes virtuales para cada proyecto

  • Nunca parar de aprender

Me gust贸 mucho, lo que uno no ve cuando apenas va empezando todo. Muy completo

Hola 馃槃
Aqu铆 les comparto mis notas del curso馃敟

Excelente curso para quienes se preguntan cu谩l es la mejor opci贸n para trabajar; m谩s all谩 de esto, fue muy revelador ver c贸mo varias de estas herramientas funcionan de manera integrada y cumplen funciones necesarias para el desarrollo de proyectos.

Gracia Jesus por tu conocimiento

Buen curso, me agrado la introduccion a los notebooks, el uso de VS y anaconda junto con mamba, gracias.

Increible curso, me encanto el curso, ahora tengo mas ganas de seguir por esta ruta

Siempre me ha gustado vscode para programar, pero, para data sciencie vi que la mejor herramienta era deepNote

Me hab铆a saltado este curso en mi ruta porque ya ten铆a instalado Anaconda y ya hab铆a trabajado con notebooks en jupyter, pero realmente me ha aportado much铆simo, incluso me instal茅 WSL para empezar a incursionar en Linux.
Gran aporte en cuanto a la implementaci贸n de comandos espec铆ficos. Profe excelente! De seguro tomar茅 su otro curso.
Gracias!!

Google colab, es el menos desesperante

  • El curso me dejo con unas ganas increbles de seguir aprendiendo, agradezco mucho eso 馃槂

Buen curso, me cost贸 al principio, pero vamos para adelante. A seguir !!!

0:06 jjaja eres el mejor profe

Excelente curso!! Gracias profe Jesus!!!

Jjajajaja, tengo 3 de los 4 cursos recomendados listos!! WOW!

Gracias a este curso conoc铆 Deepnote y me anime a publicar un par de art铆culos adem谩s de mi resumen de todo el curso se los dejo en este notebook de Deepnote

Pueden duplicarlo para poder ejecutarlo y editarlo

Gracias al profe Jes煤s V茅lez por su animo, conocimiento y capacidad

Los entornos virtuales de Python nos van las siguientes ventajas:

A铆slan la ejecuci贸n de los proyectos (poder ejecutar diferentes proyectos que trabajen con versiones tanto de Python como de cierta biblioteca/paquete diferente)
Uso particular de entornos (virtuales) preparados (con ciertas bibliotecas/paquetes instalados); es decir, cada proyecto se ejecutar谩 en el entorno virtual que es bueno para proyectos de cierta 铆ndole (por ejemplo, si creamos un proyecto de qu铆mica, nos interesar谩 ejecutar nuestro proyecto en un entorno que use bibliotecas/paquetes para el c谩lculo qu铆mico o conectarnos a servidores que obtengan informaci贸n qu铆mica)
Uso exclusivo de un entorno por proyecto para un m谩ximo aislamiento de los proyectos.
Previene errores en la instalaci贸n de Python global (鈥淧ython com煤n鈥 o 鈥渂ase de Anaconda鈥); sobre todo previene la sobre-escritura no deseada de variables, m茅todos y clases.
Garantiza el uso de la versi贸n correcta de Python y de las bibliotecas/paquetes cada proyecto.
Para los que nos gusta trabajar con la 煤ltima tecnolog铆a (versi贸n), facilita el uso de nuevas versiones de Python y bibliotecas/paquetes en proyectos nuevos (da igual que la mitad de los proyectos est茅n ejecut谩ndose en una versi贸n antigua en una m谩quina, trabajar con la nueva versi贸n tambi茅n funcionar谩 en esa misma m谩quina y no pisar谩 nada de la antigua versi贸n).
Agiliza la refactorizaci贸n de c贸digo de Python antiguo al nuevo (mantenimiento), al independizar entornos se pueden realizar las pruebas por separado y cuando est茅 preparado realizar el cambio. Adem谩s, como no se usa la instalaci贸n global, se puede ir actualizando cada proyecto con independencia y sin afectar al resto.
Permite crear un listado de los requisitos (dependencias de paquetes y versi贸n de Python principalmente) para distribuir el proyecto a otra m谩quina (mover/copiar el proyecto a otra m谩quina, o pasar el proyecto a alguien), con solo copiar el proyecto que incluya el listado de requisitos ya se encargar谩 el gestor de dependencias de preparar todo para que funcione correctamente (mediante este listado se descargar谩n las dependencias y lo que sea necesario autom谩ticamente; por lo que tendremos el proyecto listo para usar en poco tiempo y sin apenas hacer nada).

muy buen curso! te deja listo para iniciar tus proyecto y la tactica de divide y venceras fue genial, no sabia que podria hacer eso鈥 pero bueno pa eso estamos aca, para aprender!

Me gusto mucho el curso, muy interesante!

Excelente curso, me gusto la forma de explicar del profesor. Ya tengo 3 de los 4 cursos que recomend贸. A darle con el ultimo.

Excelente curso, muy 煤til! 馃槃

No pens茅 que me fuera a gustar tanto este curso.

Excelente y pertinente curso.

Por primera vez hago un curso en el que todo funciona bien en mi Ubuntu馃惂 馃槅.

Muchas gracias profe Jes煤s por compartir tus conocimientos.

Recomendaciones del curso - Curso b谩sico de python - Curso intro a la terminal - curso python intermedio - Curso de personalizaci贸n avanzado de entorno para ciencia de datos

EExxamen respuestas
Resumen
1.
驴Qu茅 es un notebook para ciencia de datos?
Documento que contiene c贸digo de programaci贸n y elementos de texto enriquecido.
2.
驴Qu茅 significa REPL?
Ciclo de Lectura-Evaluaci贸n-Impresi贸n.
3.
Dadas las caracter铆sticas de los notebooks y los scripts, 驴cu谩l es mejor?
Ambos son 煤tiles, depende del problema y objetivo que se tenga.
4.
驴Cu谩l NO es un sistema que incluya el funcionamiento de notebooks en su interfaz?
SSH
5.
Al hacer ciencia de datos, puedes escoger principalmente entre trabajar con notebooks de forma local o en la nube. 驴Cu谩l opci贸n es mejor?
Ambos son 煤tiles, depende del problema y objetivo que se tenga.
6.
驴Cu谩l es una ventaja de utilizar servicios en la nube de Jupyter Notebooks?
Acceso a las notebooks y cambios que realizas siempre desde cualquier computadora.
7.
驴Markdown es un lenguaje de marcado que se puede utilizar dentro de Jupyter Notebooks?
Verdadero
8.
Google Colab es ampliamente utilizado en el 谩rea de Machine Learning, 驴cu谩l podr铆a ser una de las razones?
Servicio en la nube que provee de uso gratuito de GPUs y TPUs (poder de c贸mputo).
9.
De las siguientes opciones, 驴cu谩l es un entorno de trabajo de Jupyter Notebooks basado a nivel de proyecto?
Deepnote
10.
驴Cu谩l de los siguientes servicios/tipos de Jupyter Notebooks te permite crear gr谩ficas sin necesidad de c贸digo?
Deepnote
11.
驴Cu谩l de los siguientes tipos de notebooks (o servicios) te permite crear un portafolio de trabajo en forma de notebooks publicados?

Deepnote
12.
Un editor de c贸digo soporta:
M煤ltiples lenguajes de programaci贸n.
13.
VSCode a trav茅s de extensiones te permite tener un ambiente de notebooks integrado. En ellos puedes:
Hacer uso de las extensiones que tengas instaladas (e.g. formateado de c贸digo).
14.
驴Qu茅 son los ambientes virtuales en Python?
Un ambiente para cada proyecto que puede tener sus propias dependencias independientes de otros proyectos/ambientes.
15.
Conda es un gestionador de paquetes, dependencias y entornos para cualquier lenguaje de programaci贸n. Para hacer uso de este debes instalar:
Miniconda o Anaconda.
16.
驴Cu谩l de los siguientes comandos NO es v谩lido para crear un ambiente virtual?

conda create env --file environment.yml
17.
驴Qu茅 es mamba en cuesti贸n de manejo de ambientes virtuales con Python?
Una reimplementaci贸n del manejador de paquetes conda en C++.
18.
Mamba permite acelerar la creaci贸n de ambientes virtuales a trav茅s de la descarga paralela de datos y paquetes. 驴Por qu茅 adaptarse a mamba resulta tan familiar si ya sabes conda?
Su sintaxis de comandos est谩 construida de tal forma de que sea lo m谩s similar a la de conda.
19.
驴En qu茅 consiste el algoritmo de divide y vencer谩s en el contexto de ambientes virtuales?
Si se tiene un proyecto muy grande o las dependencias de este pueden ser separadas en componentes m谩s peque帽os, es mucho mejor tenerlas separadas, pues mantenerlas de forma estable ser谩 mucho m谩s sencillo.
Ver menos

te felicito jesus! muy bueno este curso. RECOMENDADISIMO!

Segunda vez que veo el curso, en verdad s+i haz dado pasos agigantados. 馃懀

Me gusto mas trabajar en la nube con google colab y tambien VSCode

El curso estuvo bien, apenas, pareciera que no se toc贸 mucho Jupyter Notebooks, pero profundizando es que no hay mucho m谩s que decir 馃槄 entonces bien. Toca estudiar el que sigue.

Muy buen curso ya adentr谩ndome en los entornos de Data Science 馃槂
Comparto mis apuntes en Notion

genial

El curso fue muy bueno

Ecelente curso, aunque no se cre贸 un proyecto como tal, estaba m谩s orientado a las herramientas que debemos elegir y como configurarlas. Lo cual est谩 bien si consideramos que actualmente es el primer curso de la ruta de analisis de datos con Python. Y para hacer proyectos de verdad aun tenemos que aprender Pandas, Matplotlib y Numpy, as铆 que nunca pares de aprender.

Buen curso, gracias.

Les comparto algunas notas que tom茅 馃槂 Espero les sirvan

https://github.com/AndresLopezEsquivel/Python/tree/main/Advanced/Virtual-Enviroments

buen conocimiento.
gracias.

Excelente curso muchas gracias

Ahora entiendo mejor como funciona esto de los ambientes de trabajo, no me habia quedado claro. Nos vemos en otro curso!

Ya hab铆a utilizado python antes pero no para prop贸sitos de AI y waoo me sorprendi贸 lo genial de los notebooks y todo el poder de python como lenguaje de programaci贸n

Muchas gracias Proffee excelente curso.

dejo algunas cosas me encontre con este curso:

  • manejar ambientes no es tan dificil como creia
  • jupyter lab es mucho mejor que notebook. ambos estan en anaconda
    -jupyter lab tiene dark mode
    -VS code ya soluciono muchas problemas que vimos en el curso
    -es preferible tener un SO ubunto a parte a tener que instalar de 0 un virtual machine鈥

Muy buen curso

Excelente introducci贸n al curso de Terminal! Gracias!

Gracias profe, aprend铆 mucho en este curso :3

Me he frustrado al no poder instalar conda, pero lograrlo es satisfactorio, y llegar aca tambi茅n.

Gran curso.
Seria genial que tuvieramos sin embargo una practe practica con algun ejercicio o dem谩s. Pero a utilizar todo esto de aqu铆 en adelante.

Este Curso estuvo muy bueno. Claro que van las 5 estrellas para Jes煤s.

este profesor es increible


Comparto mi lista de comandos

muchas gracias, me encanto el curso

gracias profe

En realidad a煤n no sabemos utilizar notebooks, solo en que partes se dividen, como ejecutar codigo dentro del mismo y cargar archivos鈥 espero que en los siguientes cursos podamos ver ya ejemplos para utilizarlos

super este curso es una ancla para este hermoso camino hacia los roles de esta hermosa escuela de data

Excelente curso Jesus.
.
Muchas gracias!!!..

El curso ha cumplido los objetivos m谩s que de sobra, no conoc铆a Deepnote, creo que es una muy buena herramienta, y el tema de conda con respecto a terminal ha sido impresionante.

Ir茅 a tu otro curso, que cumplo los requisitos para poder hacerlo.

Un saludo y gracias.

El curso fue muy bueno. Aprend铆 muchisimo. Sin embargo me queda la duda de como desplegar en producci贸n un proyecto en el que hemos utilizado ambientes. Ojala lo encuentre m谩s adelante.

El curso es bastante interesante en relaci贸n a las distintas plataformas de programaci贸n.

Vale la pena explorar varias herramientas y finalmente, elegir aquella en la que uno se sienta m谩s c贸modo.

Tengo un Blog donde registro muchas cosas de mi carrera y aprendizaje en Data Science si alguien quiere visitarlo dejo aqu铆 mi enlace:

Excelente metodologia, gran contenido, muy didactico, espero proximos cursos de Jes煤s, gracias.

Siendo sincero, amo Deepnote y Colab pero un d铆a qued茅 sin internet y trabajar con Jupyter Notebooks en local fue divertido hasta que empec茅 a tener problemas. Luego de tomar este curso y cargar con la adrenalina de crear todo esto y ver lo f谩cil que es, creo que empezar茅 a trabajar m谩s con mis propios ambientes

Buen curso! No hay forma de hacer los comandos que uno hace desde WSL con una consolo de windows como CMD?

Muy buen curso!

Excelente curso, justo lo que estaba buscando.

Gracias. Un curso muy revelador para mi. 馃槂

Curso directo al punto, para poder instalar las herramientas y crear los ambientes.

Muy buen curso , para los de la ruta de inteligencia artificial, muy claro y preciso

Muy bueno el curso 100% recomendado, te muestra el panorama completo de los diferentes entornos de trabajo en python.

Buenas les comparto la pagina del profe
https://jvelezmagic.com/

estuvo genial el curso隆隆隆隆隆隆隆隆

La principal virtud de un entorno virtual es que nuestros proyectos siempre funcionen en un entorno preparado exclusivamente para dichos proyectos, en la misma m谩quina en la que puedan existir otros proyectos que requieran de un entorno diferente. Tambi茅n protegeremos nuestro proyecto de manipulaciones externas del entorno y nos aseguraremos el funcionamiento correcto.

Muy buen curso. Aprend铆 muchas cosas, y estoy muy emocionado por seguir aprendiendo 馃槃

Lo mejor que me llevo de este curso es deepnote y la manipulaci贸n de los ambientes virtuales. 5 estrellas

Vaya curso, yo vengo de desarrollo web usando JavaScript con node, y esto me pareci贸 otro nivel 馃敟

Excelente curso, la forma de explicar del profesor es incre铆ble: no aburre y es muy entretenido. Espero ver m谩s cursos de este profesor y seguir aprendiendo ciencia de datos 馃槃

Curso b谩sico, pero muy importante para que nos rinda mucho a la hora de trabajar.