Recomendaciones
Crear subcarpetas dentro de la carpeta de notebooks para mayor organización del código.
Se recomienda utilizar un sistema de nombrado de los notebooks, como el siguiente:
<número_notebook>-<nombre_programador>-<nombre_notebook>.ipynb
Contribución creada por: Néstor Arellano.
Curso de Configuración Profesional de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos
Clase 13 de 14
Clase 13 / 14
Carlos Felipe Saldarriaga Bejarano
Sumamente valioso el curso 💙
Les comparto mi repo con el reto final propuesto.
Agregué unas cuantas funciones al visualize y otros detallitos para que los descubran 😁
Muchas gracias por este curso tan maravillos 🙏🏼
Carlos Felipe Saldarriaga Bejarano
También les comparto mi plantilla de cookiecutter para proyectos de DataScience
Juan R. Vergara M.
Gracias por el aporte 👍
DAVID EDUARDO BAEZ SANCHEZ
Muy interesante. Solo me quedo la duda de como llamar los notebooks desde el notebook 1.0
DAVID EDUARDO BAEZ SANCHEZ
Encontré la solucion
%run "0-0-dbz-download_data.ipynb"
Jhon Edward Bedoya
@dbzdavidbaez, ¿tienes la documentación?
Buen día @yalitzaujueta, la división de los archivos no sólamente es un tema estético, permitirá trabajar con un ambiente desacoplado. En el curso "Fundamentos de Algebra Lineal con Python" de Sebastián Sosa en el capítulo 3 minuto 6:45 en adelante nos cuentan como retomar las variables y funciones desde otro Notebook.
En resumen: se debe crear el Notebook con las variables o funciones de referencia, luego llamarlo con la línea %run y ejecutarla en el nuevo Notebook.
%run "archivo_con_variables.ipynb"
En donde archivo_con_variables = "ruta del archivo"
Espero sea de utilidad. :D
Thomas Gonzalez Rodrigues
me encanto el curso 😁
aquí mi repo con los ejercicios del curso
Juan R. Vergara M.
Excelente, gracias 🥇
Nelson Ricardo Ramírez García
Muchas gracias. Me sirvió mucho tu repo para salir de algunas dudas que tenía. Gracias por compartir. 👍
Blanca Estaurofila Saavedra Julián
Me es de gran ayuda este curso. Muchas gracias. Aquí https://github.com/blankesj22/final_project
Juan R. Vergara M.
Gracias 🥂
Luis Dotto
Como suben el proyecto entero a Github con VSC? Se hace facil subir archivos sueltos, pero como subiriamos una carpeta completa con todos estos archivos?
Daniel Meza
¿ya lograste darle un vistazo al curso de Git y Gihub?
En específico puedes ver esta clase
Anthony Ismael Manotoa Moreno
Hola :)
El proceso es muy similar al de subir un archivo suelo, solo que en vez de hacer el add al archivo en específico, se lo hace a toda la carpeta en la que están todos tus archivos con:
git add .
Jhon Freddy Tavera Blandon
El flujo de trabajo en los notebooks permite una interacción ágil y visual con el código y los datos, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para análisis de datos, modelado, visualización y colaboración.
Heberto Nicolás Hernández Andrade
Excelente curso :D 👏👏👏
Nagcely Mendoza
Excelente curso 👏👏👏
camilo pava
los retos interactivos no se pueden ver
Francisco Arturo Castillo Fajardo
Hola, comparto el enlace de mi repositorio en Git.
Alex Xiomar Rubio Lopez
Reto: proyecto de Optimizacion de flujo de trabajo en jupyter notebooks subido a github
axrubio/final_project
David Hernando Henao Marulanda
¿Saben por qué esta línea de código no me guardo el archivo?
!curl {covid_url} -o {covid_file}
tuve que descargar el archivo manualmente y guardarlo en la raw.
Gracias
Elena Fernandez López
Estoy de acuerdo que los notebooks son buenos para probar cosas o para mostrar datos o análisis. Pero en ciertas instancias es mejor no utilizarlos.
Roberto Bravo
Asi me queda la funcion top countries usando seaborn 0.14.0
def top_countries(df: pd.DataFrame ,flag: list):
def set_color(value):
if value in flag:
return "red"
else:
return "lightblue"
top_countries_df = (
df
.select_columns(["country_region", "value"])
.groupby(["country_region"])
.aggregate("sum")
.sort_values("value", ascending=False)
.reset_index()
.head(20)
.transform_column(
column_name="country_region",
function=lambda x: set_color(x),
dest_column_name="color"
)
)
sns.barplot(
data=top_countries_df,
x="value",
y="country_region",
hue="color",
palette=["lightblue", "red"]
)
plt.xlabel("Value")
plt.ylabel("Country Region")
plt.title("Latam countries in a global context");
Isaac Bryan Ascanoa Roncall
Me encanto este curso. Aprendi lo que se hace en el dia dia. No imagine que trabajar con data-science de manera profesional fuera tan sencillo e innovador al momento de codificar. Aqui esta mi reto: https://github.com/Isaac244/final_project
Pablo Alejandro Figueroa
Les comparto mi repo
Pablo Alejandro Figueroa
Muuuy buen curso..!
Jorge Miguel Diaz
Reto cumplido :D ...[repositorio](https://github.com/diazmiguel/Final\_Project\_EntornoAvanzadoDS)
BRAYAN VALENCIA QUINTERO
Reto cumplido
