Introducción a los Notebooks

¿En qué lugares programar para ciencia de datos?

Existen muchas plataformas para trabajar en Data Science, se recomiendo usar algún Sistema Operativo basado en UNIX usando Linux, MacOS o WSL en Windows, en editores estan VSCode, PyCharm, Deepnote, Google Colab, y el que usaremos Jupyter, todo basado en Notebooks que te permiten ir ejecutando trozos de código, en el cual puedes escribir pocas lineas de código probarlas, asegurarse de que estén bien y seguir adelante con otro trozo, allí también se pueden añadir código, ecuaciones, gráficas, texto enriquecido, etc.

Notebooks Vs Scripts

Ambos son útiles, aunque los Scripts son mas directos, los Notebooks te permiten ver lo que haces, a medida de que lo haces, en estos puedes encargarte de experimentar y hacer el prototipado de tu script y finalmente pasarlo a un Script cuando ya este listo y estés seguro de que todo funciona como es esperado

Google Colab: primeros pasos

Notebooks en la nube vs locales

Google Colab

Es un servicio en la nube que se basa en Jupyter Notebooks, el cual no requiere ninguna configuración y se trabaja a nivel de archivo que se van guardando de tu unidad de Google drive y te permite uso gratuito de GPU y TPU, perfecto para modelos muy grandes que requieren mucho poder de computo

En los siguentes archivos tienes Notebooks que te explican los pasos básicos para trabajar con Google Colab

introduccion_colab-1_588af5c7-3d2e-425b-a09a-f8674c236a83.ipynb

introduccion_colab_live_07b0ed82-599e-45a5-a89a-cbcdb23943bb.ipynb

DeepNote