Una guía paso a paso para automatizar la ejecución de Jupyter Notebook y la generación de informes usando Python
Los Jupyter Notebooks son una solución ampliamente utilizada para análisis rápidos. Como alternativa a la creación de código mediante scripts, le permiten estructurar su código paso a paso y visualizar los resultados de cada bloque de código. Sin embargo, También son herramientas poderosas y a veces subestimadas para crear informes.. Los cuadernos Jupyter le permiten combine código con texto enriquecido y visualizaciones interactivasque se puede exportar fácilmente en una variedad de formatos, incluido HTML. De esta manera, un público no técnico, que puede no tener herramientas como entornos de desarrollo integrados instalados en su computadora y que no tiene ningún interés en el código utilizado en el análisis, puede acceder fácilmente a los resultados desde un navegador.
Además, en muchos proyectos, el uso de Jupyter Notebooks se combina con scripts y canalizaciones de Python. Estos Jupyter Notebooks se utilizan generalmente para crear informes interactivos que respalden el análisis ejecutado en los scripts. Por este motivo, es interesante que la ejecución de los Notebooks sea simultánea a la ejecución del pipeline, de manera que a medida que actualizamos, por ejemplo, varios conjuntos de datos, también se actualizan los informes interactivos…