https://github.com/koldlight/python-data-ull
Introducción a Python para Ciencia de Datos - Universidad de La Laguna
https://github.com/koldlight/python-data-ull
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Introducción a Python para Ciencia de Datos - Universidad de La Laguna
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/koldlight/python-data-ull
- Owner: koldLight
- License: cc-by-sa-4.0
- Created: 2025-03-27T15:30:29.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-11-16T23:38:05.000Z (7 months ago)
- Last Synced: 2025-11-17T01:19:05.888Z (7 months ago)
- Language: HTML
- Size: 15.1 MB
- Stars: 0
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- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE.txt
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README
# ULL - Introducción a Python para tratamiento de datos
## Opción recomendable - Entorno local
### 1. Descarga del material (Notebooks)
Descárgalo en tu ordenador, preferiblemente en una ruta sin espacios.
Para descargarlo en un zip, puedes hacer click en code / download zip (o lo equivalente en el idioma de tu navegador), o directamente haciendo click [aquí](https://github.com/koldLight/python-data-ull/archive/refs/heads/main.zip).
### 2. Instrucciones para poner a punto el entorno
Puedes utilizar `uv`. Si aún no lo tienes instalado, puedes hacerlo así:
En Mac y Linux:
```
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
```
En Windows
```
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
```
Tendrás que abrir la terminal de tu sistema operativo y navegar hasta donde hayas descomprimido el material. Por ejemplo, si está en el escritorio:
En Mac:
```
cd /Users//Desktop/python-data-ull
```
En Windows (con cmd.exe):
```
cd C:\Usuarios\\Escritorio\python-data-ull
```
La ruta la tendrás que sustituir por lo que corresponda.
Para instalar los paquetes necesarios con `uv`, haz:
```
uv sync
```
Necesitas crear el kernel de jupyter, hazlo así:
En mac / linux:
```
./.venv/bin/python -m ipykernel install --user --name=ull-python-data --display-name "ULL Python Data"
```
En Windows:
```
.\.venv\Scripts\python.exe -m ipykernel install --user --name=ull-python-data --display-name "ULL Python Data"
```
Y para lanzar los jupyter notebooks, estando en la carpeta donde están tus notebooks (donde descomprimiste el material), haz:
```
uv run jupyter notebook .
```
## Opción alternativa - Sin entorno local - Google Colab
Si esto te falla, o no eres administrador de tu ordenador, puedes lanzar el contenido en Google Colab. Para ello, abre:
https://colab.research.google.com/github/koldLight/python-data-ull/blob/main/
Y haz click en el notebook que vayamos a ver. Te tocará descomentar la celda inicial que trae cada notebook para poder bajar datos e imágenes necesarias para su correcta ejecución.
## Licencia
[](http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Puedes utilizar libremente este material, con las siguientes condiciones:
* Atribuir la autoría a este repositorio.
* Si lo utilizas y haces cambios, deberás liberarlo también bajo la misma licencia.