Configuración de Jupyter Notebooks para análisis de datos en Postgres

Clase 25 de 29 • Curso de PostgreSQL

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Resumen

Trabajar con bases de datos como Postgres abre un mundo de oportunidades para crear aplicaciones y realizar análisis avanzado utilizando herramientas como Python. Ahora puedes ir más allá de PgAdmin y explotar estas ventajas mediante Jupyter Notebooks, un entorno muy apreciado para análisis de datos y Big Data. Aprende cómo configurar este entorno eficientemente con Python y Visual Studio Code para consultar datos directamente desde Postgres.

¿Por qué usar Jupyter Notebooks para analizar datos en Postgres?

Combinar Jupyter Notebooks con bases de datos Postgres es efectivo y divertido por varias razones:

  • Puedes utilizar el conocimiento previo en Postgres para generar aplicaciones y APIs.
  • Facilita iniciarte en tareas de Big Data y análisis de información.
  • Jupyter Notebooks permiten explorar y visualizar datos con flexibilidad y claridad.

¿Cómo instalar y configurar Jupyter Notebooks desde Python?

Para elaborar este ambiente, sigue estos pasos de instalación usando Python:

  1. Instalar Jupyter Notebooks: Usa el paquete desde PIP, ejecuta:
pip install notebook

Ten paciencia porque este proceso puede durar aproximadamente cinco minutos debido al tamaño del paquete.

  1. Configuración del kernel: Después de limpiar tu espacio de trabajo, instala IPyKernel con:
pip install ipykernel

Así garantizarás un ambiente adecuado para desarrollar análisis y consultas en Python.

¿Cómo integrar Jupyter Notebooks en Visual Studio Code?

Prepárate para la integración completa siguiendo estas indicaciones:

  1. Abrir Visual Studio Code: Carga tu sesión escribiendo:
code .

Esto abrirá el editor en la ubicación actual.

  1. Instalar extensión Jupyter: En Visual Studio Code, busca e instala la extensión Jupyter de Microsoft. Se identifican fácilmente por incluir estos paquetes:
  2. Jupyter Keymap.
  3. Jupyter Notebook Render.
  4. Slideshow.

  5. CellTags.

  6. Crear nuevo archivo de Jupyter: Dentro del editor, inicia un nuevo archivo con extensión:

book1.python.nb

Automáticamente el archivo se reconocerá como notebook y tendrás el entorno listo para trabajar.

  1. Configurar el entorno (Kernel): Al seleccionar el kernel, puedes crear un ambiente específico con Vee y MV o Conda. Espera unos minutos hasta que la configuración sea exitosa, confirmándola cuando aparezca el entorno 'VEND' activado y los avisos terminen.

¿Estás listo para iniciar con estas herramientas y aprovechar al máximo la integración de Python y Postgres en análisis de datos? ¡Déjanos tus dudas y comentarios!