Python para todos (2): ¿Qué son los Jupyter Notebooks?

Los Jupyter Notebooks son una aplicación web, también de código abierto que nos va a permitir crear y compartir documentos con código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto explicativo. Estos documentos registran todo el proceso de desarrollo y, lo más interesante, pueden ser compartidos fácilmente con otras personas a través de correo electrónico, Dropbox, sistemas de control de versiones como git/GitHub y nbviewer.

Entre sus usos están:

Como curiosidad, se les “bautizó” con el nombre de Jupyter, (de deletreo algo complejo, al menos para hispanohablantes) por diferentes motivos. Por un lado, por las connotaciones científicas que conlleva la alusión al planeta “Júpiter”, cuyas lunas fueron protagonistas de lo que se considera una de las primeras publicaciones científicas sustentadas por datos, garantizando, de esta forma su reproducibilidad. Dado que uno de los objetivos que inspiran el proyecto Jupyter es precisamente éste, facilitar la compartición y reproducibilidad de los proyectos y experimentos (científicos y de todo tipo), sus creadores decidieron reflejarlo de esta forma en su nombre. Por otra parte, aunque “Jupyter” no sea exactamente un acrónimo, si hace honor a Julia, Python y R, los lenguajes de programación core soportados en este entorno. En particular, la “y” central fue elegida como homenaje a la herencia Python, ya que Jupyther surgió como una evolución de iPython.

Cualquier persona que trabaja en desarrollo de software o entornos de tecnología en el sentido más amplio, desde estudiantes de secundaria que están dando sus primeros pasos en programación, hasta los ingenieros y científicos más especializados. ¡Y ahora, también nosotros!

Así, los Jupyter Notebooks se usan en entornos académicos (UC Berkeley, Stanford, UW, NYU, Cal Poly, etc.), de investigación en el sector público (NASA JPL, KBase), y también en el sector privado (IBM, Facebook, Microsoft, Bloomberg, JP Morgan, WhatsApp, Quantopian, GraphLab, Enthought,etc.). Al tratarse de una arquitectura de módulos abiertos, son ampliamente utilizados para crear todo tipo de soluciones y servicios, tanto comerciales como sin ánimo de lucro.

Podemos usarlo remotamente o en local. Desde la propia página web del proyecto podemos elegir probarlo en nuestro browser “Try it in your browser”, o instalárnoslo en local “Install the Notebook”. También se puede instalar directamente desde la herramienta de instalación de paquetes de Python pip. No obstante, la forma más sencilla de instalarlo (de hecho, la que hemos usado nosotros en el post anterior), es instalando Anaconda.

Así que ya tenemos todo listo para empezar a utilizar este nuevo entorno de trabajo que está revolucionando la forma de trabajar en el mundo de los datos.

En el post anterior, instalamos Anaconda. Si todo ha ido correctamente, podremos abrir Jupyter Notebook directamente desde el menú de Windows:

Se abre una ventana de comandos que lanza automáticamente la interfaz que está dividida en tres pestañas: “Files”, Running” y “clusters”. Por defecto, se abre por “Files” que es donde podremos crear nuevos notebooks o abrir uno existente.

Para crear un notebook no tenemos más que seleccionar la opción “New” que aparece en la esquina superior derecha.

Una vez creado, le asignamos un nombre haciendo “click” sobre “Untitled” .

Podemos llamarle MiPrimerNotebookPython (¡o como queramos!).

Ahora podemos ver, al final de la lista, nuestro nuevo notebook. También podemos ver su estado “Running”. 

Lo abrimos simplemente haciendo click sobre el nombre y vemos que consiste en una serie de celdas dentro de las cuales podemos escribir directamente el código. Al hacer click dentro de la celda, observamos que cambia el color del borde de azul a verde. Eso significa que cambiamos de modo comando (azul), a modo edición (verde). Cambiar de uno a otro es tan sencillo como hacer click dentro de la celda o pulsar escape. 

Una vez en modo edición, podemos empezar a escribir los comandos que queramos. Puedes probar con alguno de los que usaste en el post anterior del tutorial, o con algo muy sencillo como esto. Escribe:

Para ejecutar el código, puedes elegir la opción “Run Cells” dentro del menú “Cell” o bien pulsar “Ctrl+Intro”. El resultado aparece justo debajo:

Otra de las funcionalidades  más interesantes de Jupyter Notebook es que te da la posibilidad de crear “checkpoints” o puntos de referencia. Cuando crear un checkpoint lo que haces en realidad es guardar el estatus del notebook en ese preciso instante de forma que puedas volver a ese punto concreto y deshacer los cambios que se hayan hecho después. Esto, evidentemente es muy interesante cuando estás haciendo pruebas y algo no sale bien. Puedes volver sin problemas al punto dónde todo era correcto sin necesidad de empezar otra vez desde el principio.

Para crear un checkpoint, tan sólo hay que seleccionar la opción “Save and Checkpoint” desde el menú “File”. Para volver a un checkpoint anterior, no hay más que seleccionar el que nos interese del mentú “File/revert to checkpoint”.

Todos los post de este tutorial, aquí:

• Introducción: Machine Learning con Python para todos los públicos.
• Python para todos (1):  Instalación del entorno Anaconda.
• Python para todos (2): ¿Qué son los Jupiter Notebook?. Creamos nuestro primer notebook y practicamos algunos comandos fáciles.
• Python para todos (3): ¿Qué son las librerías?. Preparamos el entorno.
• Python para todos (4): Empezamos el experimento propiamente. Carga de datos, análisis exploratorio (dimensiones del dataset, estadísticas, visualización etc)
• Python para todos (5) Final: Creación de los modelos y estimación de su precisión