Proyecto Jupyter

Jupyter es una herramienta libre fantástica que se está convirtiendo en el standard en el mundo del análisis de datos. La comunidad que lo impulsa es muy activa y heterogénea, lo que está enriqueciendo el desarrollo y la integración con otras herramientas y plataformas.

La historia de IPython  Link

Jupyter surge en 2014 como una evolución del proyecto IPython, una potente consola vitaminada para Python. Sin embargo, Jupyter es mucho más ambicioso que IPython, se pretende construir una plataforma agnóstica del lenguaje que ofrezca a los científicos un conjunto de potentes herramientas para trabajar con datos, visualizarlos y poder compartir los resultados.

El proyecto fue iniciado por el Dr. Fernando Pérez (http://fperez.org/personal.html), Físico de la Universidad de Antioquia y profesor de la Universidad de California Berkeley. El proyecto es software libre y está basado en componentes libres, por lo que está apoyado, desarrollado y mantenido por una amplia comunidad.

La adopción y el éxito de Jupyter ha sido muy grande, de tal modo que se está convirtiendo en un standard para el trabajo de los científicos de datos. Hoy en día la herramienta está integrada algunas de las plataformas y entornos más importantes y extendidas como Google Cloud,Microsoft Azure, AWS, IBM Bluemix, Databricks Platform, GitHub, Rackspace, Continuum,Jetbrains.

¿Cómo funciona Jupyter?
https://www.youtube.com/watch?v=cxXL5A4u-D8

Jupyter nos ofrece una shell interactiva vía web, a la que podemos acceder desde un navegador. La shell está organizada en pequeños bloques, cada bloque puede contener texto arbitrario formateado en Markdown, fórmulas matemáticas en LaTeX, código en multitud de lenguajes, resultados, gráficos, vídeos, widgets o cualquier elemento multimedia.

Editamos el documento, añadiendo tipos de bloques (celdas en Jupyter):

• MarkDown: para añadir texto. En el texto podemos añadir marcas que al ejecutar el bloque generaran una estilo deseado (negrita, listas…). También soporta Latex.
• Code: para añadir las lineas de código.
• Raw: para añadir texto. En este caso no se podrán añadir marcas de estilo.
• Heading: para dar estructura al documento. Por ejemplo para exportar a PDF.

¿Como instalar Jupyter?