Jupyter Notebook se ejecuta en un navegador web y permite la creación de documentos conocidos como “cuadernos” que contienen celdas de texto, código y visualizaciones.
Los cuadernos pueden ser ejecutados y modificados en tiempo real, lo que los hace ideales para la exploración de datos y la demostración de conceptos. Además, los cuadernos pueden ser exportados a diferentes formatos, incluyendo HTML, PDF y Markdown, lo que los hace fácilmente accesibles y compartibles.
Jupyter Notebook es compatible con muchos lenguajes de programación, incluyendo Python, R, Julia y Scala. Esto lo hace una herramienta versátil que se puede utilizar en una amplia variedad de campos, desde la ciencia de datos y la investigación hasta la enseñanza y la documentación técnica.
La comunidad de Jupyter es muy activa y está creciendo rápidamente, con más y más usuarios descubriendo las muchas ventajas de esta herramienta.
Si está interesado en aprender más sobre Jupyter Notebook y cómo puede ayudarlo en su trabajo o enseñanza, le recomendamos que visite la página web oficial y eche un vistazo a algunos de los cuadernos ejemplo disponibles en línea.
Jupyter Notebook y Markdown para todos
En el mundo de la ciencia de datos, Jupyter Notebook se ha convertido en el estándar de facto para la presentación de reportes de analítica y ciencia de datos. Ya sea que desarrolles en Python o en R, este programa es el más poderoso y sencillo para la edición y codificación de Libretas de Jupyter.
Ahora, con un tutorial gratuito, cualquier persona interesada en mejorar sus habilidades en este ámbito puede aprender a utilizar Jupyter Notebook como un experto. El tutorial incluye una hora y media de contenido en video y tres horas de prácticas guiadas paso a paso para ayudarte a desarrollar tus habilidades.
Aprenderás a instalar Anaconda, configurar Jupyter Notebook, comparar herramientas como Jupyter Notebook y Google Colab y decidir cuál es mejor para ti, manejar celdas y ejecutar código, y editar documentos estilizados y profesionales en formato Markdown.
Este curso es ideal para profesionales, estudiantes e investigadores que necesitan elaborar informes de analítica de datos o estadística, para aquellos que desean prepararse para cursos de programación en Python y R, y para aquellos que desean colaborar con otros, intercambiando resultados de trabajo e investigación en un formato estándar.
También es adecuado para desarrolladores en lenguaje Python o R que quieran iniciarse en analítica y ciencia de datos.
La calificación del curso es de 4,5 de 5 por 188 calificaciones, y ha sido creado por Felipe Ramírez, PhD. ¡No pierdas la oportunidad de mejorar tus habilidades en Jupyter Notebook y Markdown con este tutorial gratuito!
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