Uso de Deepnote para Jupyter Notebooks en Ciencia de Datos

En este curso vamos a utilizar una nueva herramienta para trabajar con Jupyter Notebooks. Su nombre es Deepnote y está diseñada especialmente para Data Scientists.

Tiene varias características muy interesantes como colaboración en tiempo real (tal como lo harías en Google Docs), integraciones con otras herramientas, una terminal, compartir tus proyectos a manera de portafolio, entre muchas otras cosas. Si quieres revisar a profundidad sus funcionalidades, acá te dejo su documentación oficial.

¿Cómo duplicar los Notebooks del curso?

Antes de empezar, te recomiendo crearte una cuenta, lo podrías hacer con GitHub (recomendado) o con Google. También podrías no crearla, pero no podrás duplicar los notebooks ni ejecutarlos.

En los recursos de las clases vas a encontrar un enlace a Deepnote correspondiente al notebook usado en dicha clase. Te dejo un ejemplo del notebook de la siguiente clase. Podrás notar que tienes acceso para solo visualizar, por lo que no podrás correr los bloques de código, pero si te creaste la cuenta, también podrías duplicar el notebook a tu propia cuenta, dando clic al botón “Duplicate”:

Te aparecerá una ventana. Hay un pequeño bug, así que da clic sobre “Platzi-courses” y cámbialo a “Personal projects”, deja desmarcada la casilla de “Add admins of team Platzi-courses as collaborators?” y luego dale de nuevo a “Duplicate”:

¡Y ya lo tienes! Si te vas al ícono de la carpeta en la parte superior izquierda, llamado “Notebooks & Files”, notarás que no solo se duplicó la clase en específico, sino que están todos los notebooks del curso. ¡Ahora ya podrás ejecutar y editar todos los bloques de código y seguir con el curso!

Si quieres profundizar en el uso de Deepnote, te invito a leer este artículo: Qué es Deepnote y cómo utilizarlo en Data Science

Nos vemos en la siguiente clase.