Ciencia de Gatos

🐾 ¿Por qué empezar por aquí?🐾

Antes de empezar a trabajar con datos, lo más importante es tener un entorno de trabajo ordenado y limpio.

Esto es parecido a cuidar de un gato: si tienes claro dónde poner su comida, su cama y su caja de arena, todo será más sencillo. Pues lo mismo pasa con Python.

Esta guía te enseñará a:

• Instalar Python (que es el lenguaje de programación).
• Instalar Jupyter Notebook (el editor interactivo donde escribirás código).
• Crear un entorno virtual por cada proyecto (para mantener todo ordenado).

Paso 1: Instalar Python en tu ordenador

🐍 ¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación fácil de aprender, muy popular y usado especialmente en ciencia de datos.

Es lo que usarás para escribir código y decirle al ordenador qué quieres que haga, por ejemplo: analizar cuántas horas duerme tu gato o cuánto come al día.

💡 ¿Por qué es importante?

Python es el centro de todo lo que harás: sin él, nada de lo que hagamos después funcionará. Por eso, este es el primer paso.

📌 Cómo instalar Python:

1. Clica en este enlace.
2. Descarga la versión recomendada (por ejemplo, Python 3.12).
3. Ejecuta el archivo descargado.
4. Importante: durante la instalación, marca la casilla que dice “Add Python to PATH” (esto es fundamental para que luego todo funcione bien).
5. Sigue las instrucciones del instalador hasta que termine.

Para comprobar que lo has instalado bien:

• Abre una terminal (Windows: símbolo del sistema; Mac/Linux: Terminal).
• Escribe en Windows:

python --version

O en Mac/Linux:

python3 --version

Paso 2: Instalar Jupyter Notebook

📒 ¿Qué es Jupyter Notebook?

Jupyter es un editor interactivo que te permite escribir código Python, texto explicativo y ver los resultados en tiempo real. Es muy útil en ciencia de datos, porque te ayuda a entender qué pasa paso a paso.

💡 ¿Por qué es importante usar Jupyter?

Porque simplifica muchísimo el aprendizaje. Puedes ver inmediatamente qué hace tu código, lo que facilita mucho entender los conceptos nuevos.

📌 Cómo instalar Jupyter Notebook:

Abre una terminal y escribe:

pip install notebook

Espera unos minutos a que termine la instalación.

Para abrir Jupyter:

• Ve a una carpeta donde quieras trabajar y escribe en la terminal:

jupyter notebook

Paso 3: Crear un entorno virtual por cada proyecto

📦 ¿Qué es un entorno virtual?

Es un espacio separado en tu ordenador donde instalas solo las bibliotecas necesarias para cada proyecto. Así evitas que diferentes proyectos interfieran entre sí (igual que tener una caja para cada gato, cada uno con sus propias cosas).

💡 ¿Por qué es importante usar entornos virtuales?

• Evitan conflictos entre diferentes versiones de bibliotecas.
• Mantienen tu sistema limpio y ordenado.
• Facilitan que compartas proyectos con otras personas sin problemas.

📌 Cómo crear y activar un entorno virtual:

1. Primero, crea una carpeta para tu proyecto, por ejemplo:

mkdir proyecto_gatos
cd proyecto_gatos

2. Crea un entorno virtual llamado venv:

• Windows:

python -m venv venv

• Mac/Linux:

python3 -m venv venv

3. Activa el entorno:

• Windows:

venv\Scripts\activate

• Mac/Linux:

source venv/bin/activate

Ahora verás (venv) delante del nombre en la terminal. Esto significa que ya estás dentro del entorno virtual.

4. Con el entorno activado, instala las bibliotecas necesarias:

pip install pandas matplotlib notebook

Estas tres bibliotecas son fundamentales:

• pandas para analizar datos.
• matplotlib para hacer gráficos.
• notebook para trabajar con Jupyter.

Paso 4: Iniciar Jupyter desde tu entorno virtual

Con el entorno activado, simplemente escribe:

jupyter notebook

Esto abrirá Jupyter en tu navegador, listo para empezar a trabajar.

Prueba tu primer código:

print("¡Hola! Mi primer análisis con Python 🐱")

Bonus: Guardar y compartir las bibliotecas del proyecto

Cuando quieras guardar la lista de bibliotecas instaladas para poder replicar el proyecto en otro lugar o compartirlo con alguien:

• Ejecuta:

pip freeze > requirements.txt

Esto crea un archivo con las bibliotecas exactas usadas en tu proyecto.

• Si quieres reinstalar estas bibliotecas después (por ejemplo, en otro ordenador o tras cambiar de entorno):

pip install -r requirements.txt

Esto instalará exactamente las mismas versiones que utilizaste originalmente.

Resumiendo todo🐱 

¿Y ahora qué? 

Si seguiste todos estos pasos, ya tienes todo listo para empezar a trabajar con datos.

En próximos artículos aprenderemos:

• Cómo hacer tu primer análisis real usando Jupyter.
• Crear gráficos que muestren datos sobre gatos.
• Entender conceptos básicos de análisis de datos de forma sencilla y práctica.