Hola, soy tu profesora Carli Code. ¡Bienvenido al Curso de Entornos Virtuales con Anaconda y Jupyter! Este curso está diseñado para llevarte desde los conceptos básicos de los entornos virtuales hasta su uso avanzado en proyectos de ciencia de datos y machine learning. Aprenderás a utilizar herramientas como Anaconda, Jupyter Notebooks, y Cookiecutter para crear, gestionar y automatizar tus proyectos de manera eficiente.

Puedes acceder al curso completo aquí: Curso de Anaconda y Jupyter - Platzi

Capacitar en la creación y gestión de entornos virtuales con Anaconda y Jupyter Notebooks para proyectos de data science y machine learning. Aprenderán a trabajar de manera eficiente con estas herramientas, optimizando la reproducibilidad y la estructura de sus proyectos.

• Qué son los entornos virtuales y por qué es importante utilizarlos en los proyectos de data science y machine learning.
• Que Anaconda es el principal gestor de entornos virtuales y paquetes especializados en data science y machine learning.
• Qué son las Jupyter Notebooks y qué opciones puede utilizar para trabajar profesionalmente dependiendo de las necesidades del proyecto.
• Cuáles son las opciones de plantillas para crear la estructura de proyectos de data science y machine learning usando Anaconda y Cookiecutter.

Objetivo: Comprender los conceptos fundamentales de los entornos virtuales y su importancia en la gestión de dependencias en proyectos.

• Definición y ventajas de los entornos virtuales.
• Ejemplos de cómo se utilizan en diferentes proyectos.
• Creación y activación de entornos virtuales con pip.

Objetivo: Dominar la creación, gestión y eliminación de entornos virtuales utilizando Anaconda y Conda.

• Proceso de instalación de Anaconda en diferentes sistemas operativos.
• Creación, activación y eliminación de entornos virtuales desde la terminal.
• Uso de Anaconda Navigator para gestionar entornos gráficamente.
• Actualización, clonación y exportación de entornos virtuales.

Objetivo: Aprender a trabajar con Jupyter Notebooks y JupyterLab para ejecutar y documentar código de manera interactiva.

• Uso de Jupyter Notebooks desde Anaconda.
• Comandos mágicos de Jupyter Notebooks para mejorar la productividad.
• Control de versiones en Jupyter Notebooks.
• Ventajas de JupyterLab sobre Jupyter Notebooks.
• Integración de Jupyter Notebooks con Visual Studio Code.

Objetivo: Crear plantillas personalizadas para proyectos de ciencia de datos y machine learning utilizando Cookiecutter.

• Instalación y configuración de Cookiecutter.
• Desarrollo de plantillas específicas para proyectos recurrentes.
• Implementación de hooks en Cookiecutter para automatizar tareas.

Objetivo: Repasar los temas principales y discutir los próximos pasos en la gestión de múltiples entornos en proyectos de data science.