Introducción data science python (imagen destacada)
Taller data science python
Taller data science python

Hace algunas horas Marc (datapythonista) dio una excelente introducción de data science con Python usando pandas y matplotlib. Utilizo usando notebook lab para escribir y ejecutar código python.

La idea del post es mostrar los pasos que Marc utilizó en su taller para que lo puedan seguir de manera fácil escuchando su video grabado que se encuentra en twitch. Para acceder al video haga click aquí.

Obs:

  •  Utilizo Debian Buster de 64 bits.
  •  Se utliza miniconda para instalar todo lo necesario para el taller.

Entramos a la terminal y tecleamos lo siguiente:

cd ~
wget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

Una vez instalado miniconda, volvemos a teclear en la terminal:

source ~/.profile
python

Sale por pantalla:

Python 3.7.6 (default, Jan 8 2020, 19:59:22)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

Volvemos a teclear en terminal:

quit()
mkdir songs
cd songs
nano environment.yml

Agregamos en el archivo:

name: songs
channels:
- conda-forge
dependencies:
- pandas
- jupyterlab
- matplotlib
- lxml

Ahora guardamos el cambio (control + o) y luego cerramos el editor de texto (control + x). Volvemos a teclear en la terminal:

conda env update

Sale por pantalla:

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate songs
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate

Volvemos a teclear en la terminal:

conda activate songs

Sale por pantalla:

(songs) proyectosbeta@pantanoNegro:~/songs$

Volvemos a teclear en la terminal:

jupyter lab
Código en notebook lab
Código en notebook lab

Código para descargar aquí

Sitio de Marc Garcia: data pythonista

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