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Recursos

Resumen

Descarga e Instalación

Para instalar y ejecutar la plantilla a usar, en el caso práctico, en una terminal escribir:

conda activate <nombre_entorno_cookiecutter>
cookiecutter https://github.com/jvelezmagic/cookiecutter-conda-data-science

Durante la instalación de la plantilla y para que puedas reproducir el proyecto del profesor, elige las siguientes opciones:

Select project packages: Minimal
Python version: 3.9

Activación

Para activar el proyecto, ejecutar lo siguiente en consola:

cd <nombre_carpeta_proyecto>
conda env create --file environment.yml
conda list python
code .

Contribución creada por: Néstor Arellano.

Descarga de Plantillas y Configuración de Ambientes Virtuales

Curso de Configuración Profesional de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos

Clase 11 de 14

Clase 11 / 14

Víctor Hugo Cruz Rodríguez

Hace 5 años

Les hace falta la dc3 de cada curso para que tengan validez curricular en México Estados Unidos (as) Mexicanos (as) de lo contrario (a) pueden existir problemas legales entre la SEP Stps conocer por la inexistencia de la dc3 Incluso porque estás estos casas de educación en línea privada (o) carecen de valide ante la SEP Stps conocer investiguen este tema en México Estados Unidos (as) Mexicanos (as) y a lo que se enfrentaran a futuro, ahora en base a esta información tan importante, sin duda Por este gran aporte que si investigan se ahorran denuncias a futuro millonarias, nada más como recompensa les solicito aparte de la dc3 acceso premium de por vida a todos todas las y los cursos y Certificaciones de platzi así como cédula profesional international internacional y título, como Cualquier universidad tecnológica (o), sin duda este comentario no es cualquier comentario, y con esto se sabrá si en realidad si educación es educación de calidad y muy profesional y ética así como lo mencionan en sus cursos y escuelas certificadoras(es) sin fallas sin errores, espero bonificaciones, tomando en cuenta que ya calcule las y los demandas millonarias a las y los que les estoy ahorrando si de alinean a la stps SEP conocer de manera casi inmediata (o) en caso de México Estados Unidos (as) Mexicanos (as). Y adicional ingresos $ en porcentaje de esta casa Certificadora, creo que sí analizan se darán cuenta de lo importante de este aporte. :) Espero su profesionalismo, su ética. Y mis beneficios. Guardo copia de este aporte y fecha Incluso captura de pantalla en caso de plagio.

César Isaac González Naranjo

Hace 5 años

jajajajaa

Marco Rocha Uribe

Hace 5 años

El valor curricular depende de cada empresa, es mejor tener un portafolio de proyectos de todos modos.

Comentarios (21)21 comentarios

Luis Dotto

Julián Cárdenas

Hace 3 años

la verdad es que sí jajajaj unas cuantas líneas y pum todo un proyecto para empezar a trabajar

DAVID EDUARDO BAEZ SANCHEZ

Entendido y instalado

cookiecutter https://github.com/jvelezmagic/cookiecutter-conda-data-science
conda activate cookiecutter-personal
cd final_project
conda env create --file environment.yml
conda list python
code .

Sergio Alonso Gutierrez Sanchez

En mi caso, yo añadiría una carpeta mas que sea de "Scrapers". porque en ocasiones va a ser necesario implementar web scrapping para obtener los datos :D

Orlando castellanos

Hace 4 años

como lo harias?

Juan R. Vergara M.

Buen punto.

José Rodrigo Arana Hi

Vengo del futuro, aquí mis tips sobre esta clase:

Si conda tarda una eternidad haciendo el env, traten de crearlo con mamba: mamba env create --file environment.yml notarán la diferencia de tiempo.
Al menos a mi (usando mamba), si no estoy en el ambiente base, el ambiente que se crea se instalará dentro del ambiente de donde estaba. Por lo que recomiendo (a menos que se me haya buggeado) hagan creación del ambiente estando en la base.

Aun no me queda claro, pero para que son los archivos?:

"setup"
"task" de python. No le pongo el punto py porque el sistema de comentarios lo reconoce como un url malicioso jeje Graciaas

Jesús Eduardo Salgado Hernández

Entiendo que con el documento setup se puede hace la parte de modificar los documentos y que al importarlos como módulos los estén trabajando en tiempo real sin necesidad de correr de nuevo la celda. Con respecto a task, sigo sin saber su propósito.

DIEGO ALEXANDER CASTELLANOS SANTAMARIA

muy bueno, pero y si no quisiera usar conda?

Brayan Alexis Lechon Andrango

Hola 👋🏻

también podrías utilizar pip creando un ambiente virtual primero. El comando seria

pip install --user cookiecutter

bien!

Jhon Freddy Tavera Blandon

Una plantilla en el contexto de la ciencia de datos generalmente se refiere a una estructura predefinida de archivos y carpetas que contiene las herramientas y configuraciones básicas para comenzar a trabajar en proyectos de ciencia de datos de manera coherente. Estos pueden incluir archivos de código, cuadernos de Jupyter, carpetas para datos, documentación y más. Usar una plantilla puede ahorrarte tiempo al establecer rápidamente un marco de trabajo consistente para tus proyectos.

claro no tuviste que preocuparte de nada por que la magia esta en que alguien ya habia creado esta plantilla por ti en este caso el profesor

Andres Sanchez

11. Descarga de plantilla y configuración de ambiente virtual

Buscar plantillas de cookiecutter que tengan ciertos estándares y que te convengan con tu proyecto.
Si no encuentras una plantilla adecuada a tus necesidades, lo ideal es buscar una base y configurarla a tus necesidades.
En la plantilla de Jesús normalmente empieza trabajando con la versión minimal (2)
Después de crear el directorio del proyecto se instala el ambiente con conda env create --file environment.yml
Despues activar el ambiente con. conda activate final_project

David Romero

Está super bueno!!!

Mateo Remolina Martinez

Hace 7 meses•editado

si nos les corre por que sale esto

depsues de mucho luchar me todo cambia la libreria de janitor porque tiene problemas de compatibilidad

les aconsejo colocar esto

import os

# Esto te dirá qué carpetas tienes "al lado" de tu notebook

print(os.listdir(".."))

y luego

import sys

from pathlib import Path

# Esto agrega la carpeta raíz al buscador de Python

root_path = Path.cwd().parent

if str(root_path) not in sys.path:

sys.path.append(str(root_path))

# Ahora sí debería funcionar

import final_project.utils.paths as path

Nicolas Alpargatero

2.57 GB pesa final_project casi 1.5Gb de la que estábamos usando, con razon se demoró en descargar 🍪 creí que iba a dar error XD

Jorge Miguel Diaz

¿Que? 🤨 . Con razón demoraba tanto xD

Victor Matias Marquez

Hace un año

una banda. Mejor solamente veo el curso sin descargar nada.

Carlos Attanasio

No termina de procesar el ambiente virtual generando el siguiente mensaje : Collecting package metadata (repodata.json): / Killed. " conda env create --file enviroment.yml " ,

Mauro Benito Montoya Arenas

¿Alquien sabe cual es la diferencia entre "All" y "Minimal" a la hora de escoger el project_packages?

Pregunta sobre las versiones: ¿cuando se descarga un paquete completo y aunque le coloque por defecto todas, si me descarga digamos la version de python 3.10.9 cuando la ultima si le doy actualizar es 3.11.3 hay algun problema si actualizo ? o porque me descarga 3.109 por defecto usando conda installa environment.yml y directametne si la ultiam version ? Gracias por responder

SERGIO ANDRES HERRERA VELASQUEZ

Entre más nueva la versión, más posibilidades de errores puede presentar, entre ellos, que los paquetes o librerías no sean aún compatibles con esa nueva versión o con los cambios en la sintaxis, ejemplo, sólo hasta la versión python 3 se usaron las f strings

Gracias por responder, si me di cuenta de eso.

Javier Ladino

Hola! tengo un problema al intentar crear el entorno con el archivo environment.yml. al correr: conda env create --file environment.yml .. La Terminal se queda tratando de solucionar el ambiente..

Yonatan Efraín Jara Boza

en general demora minutos en mi caso 1, ¿Cuánto esperaste?

David Rúa

Hola. Lograste solucionar el problema?

Rigoberto Acosta González

Hace 2 años

En esta clase se abordó el flujo de trabajo con notebooks en ciencia de datos. Se enfatiza la importancia de dividir un notebook extenso en secciones más manejables, facilitando la legibilidad y el mantenimiento. Se sugirió organizar los notebooks en carpetas según su propósito, como "data exploration" o "reports". También se mencionó seguir una convención de nombres para los notebooks, lo que ayuda a mantener un orden. Finalmente, se abordó la opción de exportar notebooks como scripts de Python para su uso en proyectos, mejorando la eficiencia en el análisis de datos.

Ricardo Gomez

excelente, seria conveniente actualizarlo a un ambiente sin conda, dado que es una preferencia

Pablo Alejandro Figueroa

el último comando fue mamba en lugar de conda, y lo ejecuté desde el environment base.

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Plantillas de proyectos para ciencia de datos

Manejo de archivos en Python

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