Si quieres usar Jupyter Notebooks dentro de Visual Studio Code, necesitas tres requisitos previos: Python instalado, VS Code y Jupyter Notebooks. Esta combinación te da un entorno de desarrollo más completo para ciencia de datos, con la flexibilidad del editor más usado en la industria.

¿Qué necesitas antes de instalar Jupyter en VS Code?

Antes de abrir el editor, asegúrate de tener listos los tres componentes base. Sin ellos, no podrás ejecutar celdas ni elegir el kernel adecuado.

• Python instalado, ya sea desde el sitio oficial o mediante Anaconda.
• Visual Studio Code, el editor donde integrarás todo.
• Jupyter Notebooks, que puedes instalar con conda install jupyter o con pip install jupyter.

¿Qué es VS Code? Es el editor de código más usado en la industria gracias a su flexibilidad, extensibilidad y soporte para múltiples lenguajes de programación.

¿Cómo activar el entorno virtual y abrir VS Code?

Para trabajar de forma ordenada, conviene partir desde un entorno virtual. Así aíslas las dependencias de cada proyecto y evitas conflictos entre versiones.

Desde la terminal, activa tu entorno con conda activate notebooks_env y luego escribe code . para abrir Visual Studio Code en esa carpeta. Si trabajas en WSL, este paso es clave: debes lanzar VS Code desde el entorno para que reconozca correctamente el sistema de archivos de Linux.

¿Qué extensiones debes instalar?

VS Code se vuelve poderoso para ciencia de datos cuando le sumas las extensiones correctas. En este flujo necesitas dos, y una tercera solo si usas WSL.

• Python, la extensión oficial de Microsoft que habilita el soporte del lenguaje.
• Jupyter (sin la S al final), también de Microsoft, que activa la interfaz de notebooks dentro del editor.
• WSL, únicamente si trabajas desde Windows Subsystem for Linux. No es necesaria en Windows nativo ni en Mac.

Cuando abres un archivo .py por primera vez, VS Code suele mostrar un aviso emergente sugiriendo instalar la extensión de Python. Puedes aceptarlo desde ahí o ir directo al panel de Extensiones.

¿Cómo seleccionar el kernel de Python correcto?

Una de las ventajas de usar notebooks dentro de VS Code es que puedes elegir el kernel con el que se ejecutará tu código. Esto importa cuando manejas varios entornos virtuales con versiones distintas de Python.

Al abrir un notebook, verás en la esquina superior la opción para seleccionar un kernel. Al hacer clic, aparecerán los entornos disponibles: el virtual creado con Anaconda (por ejemplo, notebooks_env), versiones globales como Python 3.9 o Python 3.12, y cualquier otro intérprete instalado en tu sistema.

¿Qué es un kernel en Jupyter? Es el motor que ejecuta el código de cada celda. Cada kernel está asociado a una versión específica de Python y a las librerías instaladas en ese entorno.

Elige siempre el entorno donde ya tengas cargados los paquetes que necesitas. Si intentas ejecutar import seaborn en un entorno donde no está instalada, recibirás un error de módulo no encontrado. En cambio, librerías como pandas, si ya están en el entorno activo, correrán sin problema.

¿Por qué usar notebooks en Visual Studio Code?

Más allá de la comodidad, hay tres razones concretas para integrar Jupyter en VS Code en lugar de usarlo desde el navegador.

• Entorno de desarrollo más completo: integras notebooks, archivos de código, terminal y control de versiones en un solo lugar.
• Mayor productividad: si ya conocías VS Code antes, aprovechas atajos, autocompletado y depuración sin curva de aprendizaje extra.
• Extensiones y personalización: puedes adaptar el editor a tu flujo con la extensión de Python, la de Jupyter y, si aplica, la de WSL.

¿Puedo usar varios entornos virtuales en el mismo VS Code? Sí. Cada notebook puede apuntar a un kernel distinto, así que puedes alternar entre entornos sin cerrar el editor.

Con estos pasos ya tienes Jupyter Notebooks corriendo dentro de Visual Studio Code, listo para que amplíes tu caja de herramientas de ciencia de datos. ¿En qué proyecto vas a probarlo primero? Cuéntanos en los comentarios.