Contenido del curso
Optimización del Flujo de Trabajo en Jupyter Notebooks
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.
Carlos Felipe Saldarriaga Bejarano
EstudianteCarlos Felipe Saldarriaga Bejarano
Estudiante
Juan R. Vergara M.
Estudiante
DAVID EDUARDO BAEZ SANCHEZ
EstudianteDAVID EDUARDO BAEZ SANCHEZ
Estudiante
Jhon Edward Bedoya
Estudiante
Alvaro Franco
Estudiante
David Rueda
Estudiante
Mauro Benito Montoya Arenas
Estudiante
Thomas Gonzalez Rodrigues
EstudianteJuan R. Vergara M.
Estudiante
Nelson Ricardo Ramírez García
Estudiante
Blanca Estaurofila Saavedra Julián
EstudianteJuan R. Vergara M.
Estudiante
Luis Dotto
Estudiante
Daniel Meza
Estudiante
Anthony Ismael Manotoa Moreno
Estudiante
Jhon Freddy Tavera Blandon
Estudiante
Heberto Nicolás Hernández Andrade
Estudiante
Nagcely Mendoza
Estudiantecamilo pava
EstudianteFrancisco Arturo Castillo Fajardo
Estudiante
Alex Xiomar Rubio Lopez
Estudiante
David Hernando Henao Marulanda
Estudiante
Elena Fernandez López
Estudiante
Roberto Bravo
Estudiante
Isaac Bryan Ascanoa Roncall
Estudiante
Pablo Alejandro Figueroa
EstudiantePablo Alejandro Figueroa
Estudiante
Jorge Miguel Diaz
Estudiante
BRAYAN VALENCIA QUINTERO
EstudianteSumamente 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 🙏🏼
También les comparto mi plantilla de cookiecutter para proyectos de DataScience
Gracias por el aporte 👍
Muy interesante. Solo me quedo la duda de como llamar los notebooks desde el notebook 1.0
Encontré la solucion
%run "0-0-dbz-download_data.ipynb"
@dbzdavidbaez, ¿tienes la documentación?
**Una vez dividido el notebook principal, en notebooks por tareas específicas, ¿cómo se puede trabajar con ellos? **
Siguiendo el ejemplo que se trabaja en esta clase: primero descargo la información con el notebook 0.0; ahora, quiero hacer la exploración de datos con el notebook 0.1, ¿cómo se hace para vincular las variables de ambos notebook, si cada notebook tiene su propio entorno de variables?
En otras palabras, dividir el notebook principal en otros notebooks, además de aclarar la estructura del notebook principal, ¿si tiene funcionalidad real?
¡Gracias, saludos!
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
Gracias por tu respuesta daruedar
me encanto el curso 😁
aquí mi repo con los ejercicios del curso
Excelente, gracias 🥇
Muchas gracias. Me sirvió mucho tu repo para salir de algunas dudas que tenía. Gracias por compartir. 👍
Me es de gran ayuda este curso. Muchas gracias. Aquí https://github.com/blankesj22/final_project
Gracias 🥂
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?
¿ya lograste darle un vistazo al curso de Git y Gihub?
En específico puedes ver esta clase
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 .
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.
Excelente curso :D 👏👏👏
Excelente curso 👏👏👏
los retos interactivos no se pueden ver
Hola, comparto el enlace de mi repositorio en Git.
Reto: proyecto de Optimizacion de flujo de trabajo en jupyter notebooks subido a github
axrubio/final_project
¿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
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.
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");
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
Les comparto mi repo
Muuuy buen curso..!
Reto cumplido :D ...[repositorio](https://github.com/diazmiguel/Final\_Project\_EntornoAvanzadoDS)
Reto cumplido
