El curso busca mostrarnos todos los espacios para realizar ciencia de datos, encontrando cúal es el mejor para nosotros. Incluyendo los Jupyter Notebooks y sus tipos así como otras herramientas de programación y los ambientes virtuales.
Se puede realizar en todos los sistemas operativos, preferentemente uno basado en Unix como los sistemas Linux o MacOS; dentro de Windows se puede usar el WSL.
Dentro de estos sistemas operativos existen distintos entornos o IDE’s para programar, desde VS Code como Jupyter y Google Colab.
Todos estos programas trabajan partiendo de Notebooks, sobre los cuales se pueden cambiar y ejecutar bloques de código de una forma más dinámica. Mejorando la velocidad de trabajo en comparación con el ciclo de trabajo normal.
Los Notebooks van mucho más allá del código, pudiendo tener texto enriquecido e incluso ecuaciones, imagenes o gráficos. Que permiten documentar mejor el trabajo.
Los Notebooks son geniales para la experimentación, el prototipado y la presentación de código; pero al ejecutarlo como tal es mucho mejor compilarlo a un Script normal.
Es un sistema de Jupyter Notebooks que almacena los archivos en Google Drive y que es ejecutable desde la nube.
| Notebooks locales | Notebooks en la nube |
|---|---|
| La configuración debe ser realizada por el desarrollador | Tienen la configuración del entorno por defecto |
| El tiempo de ejecución es mejor al trabajar sobre una maquina en un servidor |
La entrada y el funcionamiento principal de los proyectos es por medio de un cuaderno; si bien se pueden cargar otros datos de apoyo, el funcionamiento principal se realiza por medio del Notebook.
Además Google Colab permite el uso gratuito de GPU’s y TPU’s para el procesamiento de grandes volumenes de datos.