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Introducción a las notebooks

Date: 19 de enero de 2022

¿En qué lugares programar para ciencia de datos?

Active Recall:

• ¿Desde qué lugares podemos programar?
• ¿Qué sistema operativo debemos usar para programar?
• ¿Qué componentes comparten todos los programas para programar?
• ¿Qué son los Jupyter Notebooks?
• ¿Para qué se utilizan los Notebooks en la actualidad?
• ¿Cuál es la diferencia entre un Notebook y un archivo de texto plano?

Notes:

Hoy en día existen múltiples programas y plataformas que nos ayudan a programar desde el día uno en ciencia de datos, lo podemos hacer desde:

• Nuestro navegador
• De forma local con editores de código
• A través de la conexión al servidor de alguna empresa
• En nuestros celulares

Los sistemas operativos que podemos usar para trabajar en ciencia de datos es en el que nos sintamos más cómodos trabajando.

Por lo general los científicos de datos prefieren trabajar con sistemas de Mac y Linux, pero en windows podemos usar WSL.

Para elegir que programa vamos a utilizar debemos de conocer:

• Ventajas y desventajas
• Qué problemas tenemos
• Qué queremos resolver
• Qué programa se adecua mejor a nuestras necesidades

Existe un componente que comparten todos estos programas, los notebooks.

Los notebooks poco a poco fue mejorando para no hacerlo de forma estática:

Por este avance ahora tenemos los conocidos Jupyter notebooks, esta es una herramienta que permite tener todas las funcionalidades de IPyhton con texto enriquecido para documentar nuestros análisis.

Los notebooks hoy en día pueden ser utilizados como reportes ejecutables y ya no solo se limitan a Python.

Notebooks vs Scripts

• Ambos son útiles
• Los Scripts muestran el código tal cual como lo escribió el programador
• Los notebooks explican el porque de la escritura del código

<aside> 📌 SUMMARY: en la actualidad no necesitamos computadoras avanzadas para programar, ya que podemos hacerlo desde nuestra computadora, nuestro navegador, servidores remotos o incluso desde nuestro celular. El sistema operativo que debemos usar para programar es en el que mejor nos sintamos, ya que en todos podremos trabajar. En la actualidad existen Jupyter notebooks que nos permite tener las funcionalidades de IPython con texto enriquecido para explicar nuestro código.

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<aside> ☝ ACTIONS NEEDED: investigar más sobre los notebooks y Jupyter notebooks.

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Date: 19 de enero de 2022

Google Colab: primeros pasos

Active Recall:

• ¿Qué es Google Colab?
• ¿Cuál es la filosofía de trabajo de Colab?
• ¿Qué nos permite usar de forma gratuita Google Colab?
• ¿Cuál es la diferencia entre tener notebooks en la nube y locales?
• ¿Qué opciones tenemos dentro de Google Colab?
• ¿Cómo podemos entrar a Google Colab?
• ¿En dónde debemos hacer click dentro de Google Colab para poder empezar a editar nuestro notebook?
• ¿Con qué lenguaje de programación funciona Google Colab?
• ¿Qué tipo de celdas tenemos dentro de Google Colab?
• ¿Qué podemos almacenar dentro de las celdas de Google Colab?
• ¿Qué característica tienen la variables dentro de Google Colab?
• ¿Cómo podemos llamar la línea de comandos en Google Colab?
• ¿Cómo podemos instalar una librería en Google Colab?
• ¿Cómo usamos las librerías importadas en nuestro notebook?

Notes:

<aside> 🌎 Google Colab es un sistema basado en Jupyter notebooks que nos ayuda a trabajar en ciencia de datos y vive dentro de nuestro Drive, no requiere configuración y su filosofía de trabajo es a nivel de archivo. Nos permite el uso gratuito de GPUs y TPUs.

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Notebooks en la nube vs. locales

• Ambas son útiles
• La configuración en la nube ya tenemos todo lo necesario para trabajar en ciencia de datos
• De forma local debemos hacer nosotros de forma manual el proceso
• La escalabilidad nos puede afectar si crece mucho el proyecto y ya no alcanzamos a guardar en nuestros computadores.

Al iniciar a Google Colab tenemos:

• Ejemplos: es una sección con notebooks para cada sección donde Google nos explica que podemos hacer dentro de el.
• Recientes: son los archivos que hemos estado trabajando o trabajamos con más frecuencia.
• Google Drive: son los archivos que tenemos dentro de la nube.
• Subir: es la sección donde podemos elegir archivos o notebooks de nuestra computadora para ejecutar dentro de Google Colab.

Existe otra forma para acceder a Google Colab, para ello necesitamos seguir la siguiente ruta:

1. Ingresar a nuestro Drive
2. Ir a la pestaña de nuevo
3. Click en más
4. Elegir la opción Google Colaboratory
5. Se nos creará un nuevo notebook desde cero

Google Colab funciona con Python.

Dentro de Google Colab no solo podemos tener código, sino que podemos poner más funciones para explicar nuestro código:

• Celdas de código: ingresamos el código que queremos ejecutar.
• Celdas de texto: podemos ingresar texto enriquecido por medio de Markdown
• Imágenes o gifts
• Variables: estas tienen su persistencia a través de celdas de código, estas deben ser por medio de Python.
• Líneas de comandos: serie de procesos o tareas para que la computadora lo ejecute. Para llamarlo se necesita usar ! + comando válido
• Instalación de librarías: son colecciones de funciones que buscan resolver un problema. Para usarlo ponemos !pip install nombredelibreria para usarlo se usa import nombrelibreria

<aside> 📌 SUMMARY: Google Colab es un sistema basado en Jupyter Notebooks que nos permite trabajar con ellos de manera remota, podemos almacenar nuestros notebooks dentro de nuestro Drive, su filosofía de trabajo es a nivel de archivo y nos ofrece la opción de usar GPU y TPU de Google. Tener un notebook de manera remota nos da la ventaja de poder usarla en cualquier computador sin necesidad de instalaciones. Para acceder a el podemos hacerlo por su página web o por nuestro drive. Dentro de Colab podemos usar celdas de código (variables, línea de comandos, instalación de librerías) y celdas de texto enriquecido (Markdown, Videos y Gifs).

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<aside> ☝ ACTIONS NEEDED: crear un notebook y editarlo dentro de Google Colab.

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Google Colaboratory

Markdown Guide

Date: 20 de enero de 2022