Jupyter Notebook
Un Jupyter Notebook es un entorno interactivo de código abierto que permite combinar en un solo documento código ejecutable, visualizaciones y texto explicativo. Es una herramienta central en ciencia de datos e inteligencia artificial, ya que facilita la exploración de datos, el entrenamiento de modelos y la documentación de análisis.
Contexto
Deriva del proyecto IPython y fue lanzado en 2014. El nombre “Jupyter” proviene de los lenguajes Julia, Python y R. Actualmente es un estándar en investigación reproducible y comunicación de resultados en IA y análisis de datos.
Ejemplos prácticos
- Exploración de datos con pandas y matplotlib.
- Aprendizaje automático: entrenamiento de modelos en scikit-learn o TensorFlow.
- Educación: enseñanza interactiva de programación y análisis estadístico.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Favorece la colaboración y la transparencia.
- ✅ Compatible con numerosos lenguajes y librerías gráficas.
- ❌ Puede volverse difícil de gestionar en proyectos grandes.
- ❌ No está pensado como entorno de producción.
Los Jupyter Notebooks se han consolidado como el cuaderno interactivo por excelencia en ciencia de datos e inteligencia artificial. Permiten escribir código, añadir explicaciones y generar gráficos en un mismo entorno, lo que resulta ideal para explorar datos y construir prototipos de modelos.
Una de sus mayores virtudes es la facilidad para compartir y enseñar. Un notebook puede enviarse a un compañero o publicarse en GitHub, y cualquiera puede reproducir el análisis paso a paso. Plataformas como Google Colab han popularizado aún más su uso, eliminando la necesidad de instalaciones locales y ofreciendo GPU gratuitas para entrenamiento de modelos.
Sin embargo, no está libre de problemas. El abuso de celdas puede generar lo que se conoce como “spaghetti de notebook”, con resultados que dependen de un orden de ejecución poco claro. Además, no es la mejor herramienta para entornos de producción, donde se prefieren scripts estructurados o pipelines escalables. Aun así, sigue siendo la puerta de entrada favorita para aprender, experimentar y comunicar proyectos de IA.
📚 Referencias
- Perkel, J. M. (2018). Why Jupyter is data scientists’ computational notebook of choice. Nature.
