Cómo usar Jupyter Notebooks para aprender python.

En este curso, usamos un editor online (y algunos otros se animaron a instalar Visual Studio Code). Y usamos archivos por separado para cada clase. Sin embargo, aunque esto puede ser una forma de tenerlo todo separado y por orden, existe otra forma de unir todo lo que aprendemos de forma ordenada. Y secuencial. Suele ser muy útil para cuándo estás aprendiendo conceptos básicos (cómo lo que aprendimos en este curso), puesto que se puede usar como una libreta de “apuntes”.
Tiene cosas muy positivas, como que puedes combinar texto, con código, así es más fácil describir el concepto que estás aprendiendo, con el código que estás programando.

Se llama Notebooks o Jupyter Notebooks, son muy populares en el mundo de la Data Science con python, y ayudan a crear scripts desde un solo archivo con una extención especial (.ipynb).
Se creo con base en el proyecto Jupyter, que son organización sin ánimo de lucro creada para “desarrollar software de código abierto, estándares abiertos y servicios para computación interactiva en docenas de lenguajes de programación”

Considero que es una buena forma de echar un vistazo a todo lo nuevo que aprendes, y lo tienes todo en un mismo archivo, disponible en un solo lugar y es mucho más portable que tener diferentes archivos (en algunos casos). Se puede usar de varias formas, algunas en línea y otras de forma local en tu computador.

En mi caso yo instalé una extensión en Visual Studio Code, llamada Jupyter Notebooks. Esta, te permite usarlos directamente desde ahí, suele ser muy útil para tener muchos conceptos o archivos de Python en un mismo lugar.
Se ve, algo así.

Para usarlo, como te explique anteriormente, en el apartado de extensiones y complementos de Visual Studio Code, puedes buscar Jupyter Notebooks. Y le das instalar.
También puedes usarlo en algunas plataformas en línea, como lo son:

1. Google Colab: Google Colab link , donde tienes una máquina virtual para ejecutar Python en línea, solo necesitas una cuenta de Google, y listo, puedes programar ahí directamente, es muy amigable y fácil de usar.
   
2. Kaggle: [Kaggle link] (https://www.kaggle.com); Está es una plataforma basada en Data Science, donde puedes acceder a más Notebooks de las personas, también tiene un espacio de formación para que aprendas Python desde 0 o elementos necesarios, tiene una interfaz más colorida que google colab, y es gratis. También es una muy buena opción para empezar.
3. Deep Note Deep Note Link: Sigue la misma lógica de Colab, sin embargo este ofrece más opciones relacionadas a las librerias matemáticas de Python y otros elementos. Este es ideal para crear espacios de trabajo en equipo y colaborar con otras personas en un mismo Notebook

Puedes revisar las tres plataformas y ver cuál se acomoda más a tus necesidades para programar en Python. Estos suelen ser muy intuitivos y amigables, y existe una variedad de acceso tanto de forma local, como en línea.
Por último: este video te explica en 20 minutos todo lo que debes saber acerca de estos cuadernos y su funcionamiento.
Vídeo sobre Jupyter Notebooks

Espero que este tutorial sea de utilidad para muchos y que ayude a ver nuevas formas de abordar este mundo con Python.