Herramientas para la ciencia de datos
Los flujos de trabajo de la ciencia de datos dependen de una variedad de herramientas para garantizar la eficiencia, la reproducibilidad y la escalabilidad. En esta sección encontrarás recursos sobre herramientas esenciales, desde editores de código y plataformas de contenedores hasta control de versiones y cuadernos interactivos. Nuestros temas incluyen:
Visual Studio Code
Aprenda a configurar VSCode para la ciencia de datos, a programar en R y Python y a utilizar extensiones especializadas.Docker
Descubre los fundamentos de Docker para la ciencia de datos, cómo ejecutar Docker con Python y R, y cómo crear imágenes Docker personalizadas para tus proyectos.Git
Explore los fundamentos de Git, las mejores prácticas para los científicos de datos y la gestión de proyectos en GitHub y GitLab.Quarto
Empezar a utilizar Quarto para la elaboración de informes reproducibles y aprender a crear documentos dinámicos con Python y R.Jupyter
Encuentre tutoriales sobre cómo utilizar JupyterHub, alojar servidores y aprovechar las funciones avanzadas de los cuadernos para el análisis interactivo.Mutagen
Acceda a nuestros completos tutoriales sobre Mutagen, una herramienta de alto rendimiento para la sincronización de archivos en tiempo real entre su entorno local y los contenedores.
Actualmente, sólo se han documentado en detalle los tutoriales de Mutagen. Vuelva pronto para ver más contenido sobre las otras herramientas!
Explorar los tutoriales de Mutagen
Mejore sus flujos de trabajo de desarrollo en contenedores dominando la sincronización de archivos con Mutagen. Nuestra serie Mutagen cubre:
- Introducción a Mutagen para la sincronización de contenedores
- Instalación y configuración de Mutagen
- Uso de Mutagen con Docker y Devcontainers
- Optimización del rendimiento con Mutagen
- Solución de problemas de permisos en macOS con Mutagen
- Solución de problemas y mejores prácticas para Mutagen
- Temas avanzados de Mutagen y automatización
- Mutagen Cheat Sheet
Lo que viene?
Estamos trabajando continuamente para ampliar nuestra categoría de Herramientas. En un futuro próximo, esperamos ver tutoriales detallados sobre:
- Visual Studio Code para la ciencia de datos
- Docker y entornos de contenedores personalizados
- Buenas prácticas de Git para científicos de datos
- Informes reproducibles con Quarto
- Técnicas avanzadas de Jupyter Notebook
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Reutilización
Cómo citar
@online{kassambara2025,
author = {Kassambara, Alboukadel},
title = {Herramientas para la ciencia de datos: Una guía completa},
date = {2025-03-09},
url = {https://www.datanovia.com/es/learn/tools/index.html},
langid = {es}
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