Notebooks: Ejemplos y Tutoriales¶
"Los notebooks son el laboratorio interactivo del data engineer."
📓 ¿Por qué usar Notebooks?¶
Los notebooks (Jupyter, Databricks, Zeppelin) permiten combinar código, visualizaciones y documentación en un solo entorno interactivo. Son ideales para prototipar, compartir y reproducir experimentos de datos.
🛠️ Tipos de Notebooks¶
- Jupyter: Python, R, Julia, integración con librerías de datos y visualización.
- Databricks: Spark, Delta Lake, MLflow, colaboración cloud.
- Zeppelin: Multi-lenguaje, integración con Hadoop y Spark.
💡 Buenas Prácticas¶
Documenta cada paso
Usa celdas markdown para explicar el objetivo y los resultados.
Versiona y comparte
Guarda los notebooks en repositorios y publícalos en plataformas colaborativas.
Integra con pipelines
Usa notebooks como parte de flujos ETL y experimentos de ML.
📚 Recursos¶
📘 Ejemplo de Notebook Databricks¶
Notebook Databricks: Procesamiento de Datos
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