• Indice

Introducción a las notebooks

1. ¿En qué lugares programar para ciencia de datos?

Profesor Jesús Vélez S.

Razones para estudiar ciencia de dato:

1. Si te gusta la tecnología, la programación y los números.
2. Si quieres domar un campo que se puede aplicar en casi cualquier entorno de la vida práctica.
3. Si te gusta resolver problemas y entender situaciones.
4. Si consideras que los datos son el petróleo del siglo 21.
5. Si quieres pertenecer a un sector con alta demanda laboral y una aspiración salarial gratificante.

NOTEBOOK: Código (Varios lenguajes de programación) + Permiten incluir texto enriquecido e imagenes para acompañar al código y explicación de lo análisis. Permiten experimentar y prototipar nuestros análisis. Todo es más dinámico.

El trabajo a nivel de archivo hace referencia a que un único notebook es la entrada a nuestro proyecto. El trabajo a nivel de proyecto nos indica que tenemos múltiples puntos de entrada al proyecto.

Debes valorar: Que problema tienes? Que quieres resolver? Que herramienta se adecua mejor para hacerlo?

REPL: Lectura → Evaluación → Impresión → Bucle

2. Google Colab: primeros pasos

Caracteristicas: Servicio en la nube. Basado en Jupyter Notebooks. No requiere configuración. Trabaja a nivel de archivo (Punto de entrada un Notebook). Uso gratuito de GPUs y TPUs (Google Colab).

Link Google Colab

# Carpeta contenedora
!pwd
# Instalación de librerías
!pip install session-info

import session_info
session-info.show()

Cargar datos desde Github

!git clone LinkRepo
cd RepoName

Descomprimir zip

!unzip GPR_radargrams.zip
cd GPR_radargrams

Markdown Guide

3. Google Colab: ciencia de datos