Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda

Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda

Objetivo:

Explorar y comprender los diferentes tipos de Jupyter Notebooks y su utilidad en proyectos de Data Science.Descripción:

1. Jupyter Notebooks:

   • Base fundamental para científicos de datos.
   • Permiten crear y compartir documentos con código, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo.
   • Uso en análisis de datos, limpieza, modelado y visualización.

2. JupyterLab:

   • Entorno de desarrollo interactivo.
   • Ofrece una interfaz más flexible y potente.
   • Soporta múltiples documentos y editores en una sola interfaz, facilitando la comparación y edición simultánea.

3. JupyterHub:

   • Herramienta para entornos multiusuario.
   • Permite que grupos de usuarios accedan a notebooks en un servidor centralizado.
   • Ideal para aulas y equipos de trabajo colaborativo.

Importante:

• Configurar y explorar Jupyter Notebooks, JupyterLab y JupyterHub.
• Realizar un análisis de datos simple en cada entorno para familiarizarse con sus funcionalidades.

"Dominar estas herramientas es escencial para mejorar la eficiencia y colaboración en nuestros proyectos y trabajo de Data Science."