Jupyter Notebook, conocido como Jupyter Cuaderno, es una aplicación web interactiva diseñada para la creación y el intercambio de documentos que contienen código, texto, visualizaciones y cálculos matemáticos. Es ampliamente utilizado en campos como la ciencia de datos, el aprendizaje automático, la investigación académica y el desarrollo de software.

Características principales

1. Interactividad:

   • Permite ejecutar código en tiempo real y ver los resultados directamente en el cuaderno.

2. Soporte para múltiples lenguajes de programación:

   • Aunque inicialmente fue diseñado para Python, ahora soporta otros lenguajes como R, Julia, Java, y más mediante el uso de kernels.

3. Estructura basada en celdas:

   • Celdas de código: Para escribir y ejecutar código.

   • Celdas de texto: Para escribir explicaciones o documentación utilizando Markdown.

   • Celdas de visualización: Para mostrar gráficos generados por bibliotecas como Matplotlib, Seaborn o Plotly.

4. Visualizaciones integradas:

   • Gráficos y visualizaciones interactivas se pueden integrar fácilmente en el cuaderno.

5. Exportación:

   • Los cuadernos se pueden guardar y exportar en varios formatos, como HTML, PDF o scripts de Python (.py).

6. Extensibilidad:

   • Admite extensiones para agregar nuevas funcionalidades como autocompletado avanzado, revisión de código o integración con herramientas externas.

7. Compartición y colaboración:

   • Los cuadernos pueden compartirse fácilmente a través de GitHub, Google Colab o servicios en la nube como Binder.

Aplicaciones principales

1. Ciencia de datos:

   • Limpieza y análisis de datos.

   • Visualización interactiva.

   • Creación de modelos de aprendizaje automático.

2. Investigación académica:

   • Documentación de experimentos.

   • Reproducibilidad de cálculos científicos.

3. Educación:

   • Enseñanza de conceptos de programación.

   • Tareas interactivas para estudiantes.

4. Desarrollo de software:

   • Prototipos rápidos.

   • Depuración interactiva.

Ventajas

• Interfaz fácil de usar y bien organizada.

• Compatible con bibliotecas populares de Python como NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.

• Funciona localmente o en la nube.

• Comunidad activa y gran cantidad de recursos disponibles.

Limitaciones

• No es ideal para proyectos muy grandes o complejos.

• La ejecución secuencial de celdas puede generar dependencias difíciles de rastrear si no se tiene cuidado.

• Puede consumir más recursos de la máquina en comparación con los IDE tradicionales.