https://github.com/azulgarza/datomico

Librería de datómico.
https://github.com/azulgarza/datomico

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Librería de datómico.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/azulgarza/datomico
• Owner: AzulGarza
• Created: 2019-02-04T23:48:13.000Z (almost 6 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2019-02-04T20:50:50.000Z (almost 6 years ago)
• Last Synced: 2024-10-16T11:47:50.284Z (2 months ago)
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 2.19 MB
• Stars: 0
• Watchers: 2
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• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        
# Librería

Porfa descarguen el env a ver si funciona en Windows y/o MacOS.

## Requisitos:

- Anaconda python 3.6 o 3.7

# Instalación

1. `git clone https://github.com/datomicomx/datomico.git`

2. `cd datomico`

3. `conda env update`

4. Para linux/Mac: `source activate datomico`

5. Corran prueba.ipynb

6. Para LabelWidgets:

  1. `pip install ipywidgets`

  2. `jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension`

#### Nota:

Pasos para que el kernel de jupyter funcione de acuerdo al env en anaconda: 

1. `source activate datomico` o `conda activate datomico`.

2. `conda install ipykernel jupyter`

3. `python -m ipykernel install --user --name datomico --display-name "Python (datomico)"`

4. Revisar que sys.executable sea python de tu env.

- Si no sirve el paso 3, utilizar: ` /path/to/kernel/env/bin/python -m ipykernel install --prefix=/path/to/jupyter/env --name 'python-my-env'`

### Para descargar los datos de Kaggle cuando se requieran en ciertos modelos del Blog:

1. Instalen kaggle-cli

`pip install kaggle-cli`

2. Configuren su cuenta de kaggle

`kg config -u  -p  -c `

3. Descargar los datos

`kg download`

4. Archivos zip

`unzip -q `

5. Archivos tar 

`7za x ` Esto nos deja filename.tar. 

6. Para extraer los archivos de filename.tar => `tar -xf `

7. Pongan los datos en un folder `data/` dentro de `datomico/`