¿Ya has probado los Cuadernos de Jupyter? Te explicamos qué son y cómo te ayudarán en tu próxima investigación.

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¿Quieres cambiar tus artículos a un formato más intuitivo, legible y fácil de editar? Si tu respuesta es sí, puedes hacerlo con los Jupyter Notebook, una aplicación web que permite incorporar código y texto a los documentos de una forma sencilla y fluida; facilitando que otras personas colaboren en tu investigación. Utilizar estos elementos permitirá ver la descripción y resultados de tu analísis de una forma más gráfica y en tiempo real, algo especialmente útil para garantizar la reproducibilidad de tus resultados.

El uso de Jupyter Notebook es bastante común en las comunidades científicas actuales: por ejemplo, la creación de la foto de un agujero negro utilizó un cuaderno de Jupyter cuyo código está en este repositorio de GitHub. Así como este, existe una gran variedad de ejemplos de uso de cuadernos de Jupyter en todo tipo de áreas, los cuales usualmente están disponibles en un repositorio público de GitHub. Veamos a continuación, con más profundidad, de qué se trata esta aplicación.

¿Qué es Jupyter?

Jupyter se refiere a la organización de código abierto sin fines de lucro llamada Project Jupyter, que es la principal organización que desarolla una multitud de proyectos, entornos de ejecución principalmente en Julia, Python y R, de allí se construye su nombre. El principal propósito de Jupyter es “apoyar la ciencia de datos interactiva y la computación científica en todos los lenguajes de programación” (Jupyter). De hecho, todos sus proyectos son desarrollados de forma abierta en GitHub bajo la licencia modificada de BSD. El proyecto promete mantener disponible tanto el software como su código, para su uso libre.

Sin duda, la característica más popular de Jupyter Notebook, es ser una aplicación web que permite editar y compartir documentos (llamados "cuadernos de jupyter") que contienen trozos de código, visualizaciones, ecuaciones, entre otras, todas interactivas y ejecutadas en tiempo real. La integración de los elementos rich media en documentos intuitivos y sencillos de editar, la ha convertido en una herramienta muy popular en la elaboración de artículos, análisis e investigaciones científicas.

Además de Notebook, el proyecto Jupyter ofrece un entorno de desarrollo llamado JupyterLab, que posee una interfaz simple, personalizable y capacidades modulares para que puedas añadir nuevos componentes o plugins según lo consideres necesario. Jupyter Notebook y Jupyter-lab tienen una interfaz muy parecida, sin embargo, este último ofrece más funcionalidades.

¿Qué es un cuaderno de Jupyter?

Un cuaderno de Jupyter es simplemente un archivo .ipynb generado por la aplicación web, que contiene una multitud de ‘celdas’ con código, texto Markdown (en formato LaTeX), o metadatos (raw). Al ser interpretadas por Jupyter, estas celdas terminan teniendo una apariencia muy similar a la de un documento de texto, y tras ejecutar las celdas que contienen código, se muestra la salida en otra celda. Es muy común el uso de bibliotecas como matplotlib para mostrar gráficos (dentro de las celdas de código), pero gracias a su versatilidad, puede ser utilizado también para mostrar videos o imágenes que cambien o se actualizen a lo largo del tiempo, para mostrar enlaces a archivos locales o instalar kernels de otros lenguajes, lo cual amplía sus posibilidades.

¿Cómo uso Jupyter?

Si deseas hacer tu propio cuaderno de Jupyter y experimentar un poco, solamente tienes que ir al sitio web, donde encontrarás varias opciones para probar Jupyter con varios lenguajes de programación desde una interfaz web, sin tener que instalar nada. Dentro de esta página, puedes acceder a enlaces de entornos virtuales prefabricados dentro del sitio como MyBinder. Mybinder es un sitio en el cual podrás crear un entorno virtual a partir de un repositorio de github, con el que podrás interactuar y experimentar con tus cuadernos de Jupyter.

Si deseas utilizar Jupyter desde tu computadora, basta con instalarlo utilizando pip o conda. Sin embargo, la popular distribución Anaconda incluye los paquetes necesarios para utilizar Jupyter, y es la opción recomendada por el propio Project Jupyter. Simplemente tendrás que dirigirte al enlace de descarga para instalarla. Después de esto, podrás ejecutar Jupyter Notebook desde la terminal, y acceder a la interfaz web desde la URL http://localhost:8888 (por defecto).

¿Quién usa Jupyter?

Jupyter es un proyecto apoyado abiertamente por empresas como Google (de hecho, puedes hacer cuadernos de Jupyter en el propio Google Drive, utilizando Google Colab), Microsoft e IBM. Además de una gran cantidad de universidades alrededor del mundo. No es extraño, que en el propio GitHub se encuentren alrededor de 5 millones de cuadernos de Jupyter (según un análisis que utiliza también un cuaderno para mostrar sus resultados! (nbestimate), y que abarquen áreas desde la ciencia de datos, estadística o economía, hasta las ciencias sociales o psicología. También existe una gran cantidad de listas curadas (A gallery of interesting Jupyter Notebooks) con ejemplos de aplicaciones reales de Jupyter.

Jupyter es, sin duda, una de las iniciativas de ciencia abierta más prometedoras que hay. Cuenta con una popularidad inmensa incluso fuera de su área de enfoque, y una accesibilidad bastante impresionante que permite a científicos, de todo tipo de trasfondos, aprovechar de sus capacidades rich media en cuestión de segundos. Y para aquellos que deseen entrar un poco más profundo en el tema, existe una gran cantidad de recursos y documentación de apoyo dedicado a Jupyter (Jupyter Guide) que hace de tu aprendizaje algo bastante sencillo e indoloro. Llevar tus investigaciones a otro nivel es cuestión de comenzar a aprender, ¡nada más!

Referencias

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