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-<!-- # ¿Ya has probado los Cuadernos de Jupyter? Te explicamos qué son y cómo te ayudarán en tu próxima investigación. -->
+<!-- # ¿Ya has probado los cuadernos de Jupyter? Te explicamos qué son y cómo te ayudarán en tu próxima investigación. -->
 <!-- **Por Rainer Palm** -->
 
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-¿Quieres llevar tus artículos a un formato mas intuitivo, legible y facíl de editar? [Jupyter Notebook](https://jupyter.org) es una aplicación web que te deja incorporar en tus documentos elementos de código abierto y de texto enriquecido de una forma sencilla y fluida, que además facilita que otras personas colaboren en tu investigación. Utilizar estos elementos permitirá que tanto tu como tus lectores puedan no solamente ver la descripción y resultados de tu analísis de una forma mas gráfica, sino hacerlo en tiempo real, algo especialmente útil para garantizar la reproducibilidad de tus resultados.
+¿Quieres cambiar tus artículos a un formato más intuitivo, legible y
+fácil de editar? Si tu respuesta es sí, puedes hacerlo con los [Jupyter
+Notebook](https://jupyter.org), una aplicación web que permite
+incorporar código y texto a los documentos de una forma sencilla y
+fluida; facilitando que otras personas colaboren en tu investigación.
+Utilizar estos elementos permitirá ver la descripción y resultados de tu
+analísis de una forma más gráfica y en tiempo real, algo especialmente
+útil para garantizar la reproducibilidad de tus resultados.
 
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-El uso de Jupyter Notebook hoy día es bastante común en las comunidades científicas: por ejemplo, la creación de la foto de un agujero negro utilizo un cuaderno de Jupyter, con codigo en https://github.com/achael/eht-imaging), por lo que hay una gran variedad de ejemplos en todo tipo de areas, usualmente disponible en un repositorio publico de [GitHub](https://github.com), con los cuales podrás interactuar libremente. Estos documentos son producidos por la aplicación Jupyter Notebook, la cual te explicaremos con mas profundidad a continuación.
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-## ¿Que es Jupyter?
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-Jupyter se refiere a la organización de codigo abierto sin fines de lucro: Project Jupyter, que es la principal organización que desarolla una multitud de proyectos, entornos de ejecución principalmente en [Julia](https://julialang.org), [Python](https://www.python.org) y [R](https://www.r-project.org), de los cuales se construye su nombre. El principal propósito de Jupyter es “apoyar ciencia de datos interactiva y computación científica en todos los lenguajes de programación” [1]. De hecho, todos sus proyectos son desarollados de forma abierta en GitHub, bajo la licencia modificada de [BSD](https://whatis.techtarget.com/definition/BSD-licenses), y prometen mantener disponibles tanto el software como su codigo, para el uso libre de cualquiera.
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-Sin duda, la característica más popular de Jupyter Notebook, es ser una aplicación web que permite editar y compartir documentos (llamados "cuadernos de jupyter") que contienen trozos de codigo, visualizaciones, ecuaciones, todas interactivas y ejecutadas en tiempo real. Su integración de los elementos *rich media* en documentos intuitivos y sencillos de editar la ha convertido en una herramienta muy popular en la elaboración de articulos, analísis e investigaciónes científicas.
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-Además de Notebook, ofrece un entorno de desarrollo para cuadernos de jupyter, llamado [JupyterLab](https://jupyterlab.readthedocs.io), que posee una interfaz simple y personalizable, y capacidades modulares para que puedas añadir nuevos componentes o plugins según veas necesario.
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-## Que es un Cuaderno de Jupyter?
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-Un cuaderno de Jupyter es simplemente un archivo .ipynb hecho por la aplicación web, el cual contiene una multitud de ‘celdas’ con codigo, texto Markdown (en formato [LaTeX!](https://www.latex-project.org)), o metadatos raw. Al ser interpretado por Jupyter, estas celdas terminan teniendo una apariencia muy similar a la de un documento de texto, y las celdas que contienen codigo son ejecutadas, mostrando la salida *stdout* dentro de la celda. Es muy común el uso de librerías como [matplotlib](https://matplotlib.org) para mostrar gráficos dentro de estas celdas de código, pero gracias a su versatilidad, puede ser utilizado también para mostrar videos o imágenes que cambién o se actualizen a lo largo del tiempo, para dar enlaces a archivos locales, y el instalar *kernels* de otros lenguajes amplía sus posibilidades aún más.
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-## Como uso Jupyter?
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-Si deseas hacer tu propio cuaderno de Jupyter y jugar a experimentar un poco, solamente tienes que ir al [sitio web](https://jupyter.org/try), donde encontrarás varias opciones para probar Jupyter desde una interfaz web, sin tener que instalar nada, con varios lenguajes de programación. Dentro de esta pagina, puedes acceder a enlaces a entornos virtuales prefabricados dentro del sitio [MyBinder](https://mybinder.org). Mybinder es un sitio en el cual podrás crear un entorno virtual a partir de un repositorio de github, con el que podrás interactuar y experimentar con tus cuadernos de Jupyter.
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-Si deseas utilizar Jupyter desde tu computadora, basta con instalarlo via *pip* o *conda*. Sin embargo, la popular distribución [Anaconda](https://www.anaconda.com) incluye los paquetes necesarios para utilizar Jupyter, y es la opción recomendada por el propio Projecto Jupyter. Simplemente tendrás que dirigirte al [enlace de descarga](https://www.anaconda.com/distribution/) para instalarla. Despues de esto, podrás ejecutar jupyter notebook
-desde un terminal, y acceder a la interfaz web de Jupyter desde la URL http://localhost:8888 (por defecto).
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-## Quien usa Jupyter?
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-Jupyter es un proyecto que esta apoyado abiertamente por empresas como Google (de hecho, puedes hacer cuadernos de Jupyter en el propio Google Drive), Microsoft e IBM, además de una diversa cantidad de universidades alrededor del mundo. No es extraño, entonces, que en el propio github se encuentren alrededor de 5 millones de cuadernos de jupyter (según un análisis que utiliza también un cuaderno para mostrar sus resultados! [2]), y que abarquen áreas desde la ciencia de datos, estadística o economía, hasta las ciencias sociales o psicología, así como una multitud de listas curadas [3] con una variedad de ejemplos de aplicaciones reales de Jupyter.
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-Jupyter es, sin duda, una de las iniciativas de ciencia abierta mas prometedoras que hay, con una popularidad inmensa incluso fuera de su area de enfoque, y una accesibilidad bastante impresionante, que permite a científicos de todo tipo de trasfondos empezar a aprovechar de sus capacidades rich media en cuestión de segundos. Y para aquellos que deseen entrar un poco mas profundo en el tema, existe una cantidad de recursos y apoyo dedicado a Jupyter bastante grande [4] para el poco tiempo que ha estado bajo el foco, haciendo de tu aprendizaje algo bastante sencillo e indoloro. Llevar tus investigaciones a otro nivel es cuestión de querer aprender, nada mas!
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-[1]: https://jupyter.org/about "Jupyter"
-[2]: https://github.com/parente/nbestimate "nbestimate"
-[3]: https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Notebooks "A gallery of interesting Jupyter Notebooks"
-[4]: https://github.com/jupyter-guide/jupyter-guide "Jupyter Guide"
+El uso de Jupyter Notebook es bastante común en las comunidades
+científicas actuales: por ejemplo, la creación de la foto de un agujero
+negro utilizó un cuaderno de Jupyter cuyo código está en [este
+repositorio de GitHub](https://github.com/achael/eht-imaging). Así como
+este, existe una gran variedad de ejemplos de uso de cuadernos de
+Jupyter en todo tipo de áreas, los cuales usualmente están disponibles
+en un repositorio público de [GitHub](https://github.com). Veamos a
+continuación, con más profundidad, de qué se trata esta aplicación.
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+## ¿Qué es Jupyter?
+
+Jupyter se refiere a la organización de código abierto sin fines de
+lucro llamada **Project Jupyter**, que es la principal organización que
+desarolla una multitud de proyectos, entornos de ejecución
+principalmente en [Julia](https://julialang.org),
+[Python](https://www.python.org) y [R](https://www.r-project.org), de
+allí se construye su nombre. El principal propósito de Jupyter es
+“apoyar la ciencia de datos interactiva y la computación científica en
+todos los lenguajes de programación”
+[(Jupyter)](https://jupyter.org/about). De hecho, todos sus proyectos
+son desarrollados de forma abierta en GitHub bajo la licencia modificada
+de [BSD](https://whatis.techtarget.com/definition/BSD-licenses). El
+proyecto promete mantener disponible tanto el software como su código,
+para su uso libre.
+
+Sin duda, la característica más popular de Jupyter Notebook, es ser una
+aplicación web que permite editar y compartir documentos (llamados
+"cuadernos de jupyter") que contienen trozos de código, visualizaciones,
+ecuaciones, entre otras, todas interactivas y ejecutadas en tiempo real.
+La integración de los elementos *rich media* en documentos intuitivos y
+sencillos de editar, la ha convertido en una herramienta muy popular en
+la elaboración de artículos, análisis e investigaciones científicas.
+
+Además de Notebook, el proyecto Jupyter ofrece un entorno de desarrollo
+llamado [JupyterLab](https://jupyterlab.readthedocs.io), que posee una
+interfaz simple, personalizable y capacidades modulares para que puedas
+añadir nuevos componentes o plugins según lo consideres necesario.
+Jupyter Notebook y Jupyter-lab tienen una interfaz muy parecida, sin
+embargo, este último ofrece más funcionalidades.
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+## ¿Qué es un cuaderno de Jupyter?
+
+Un cuaderno de Jupyter es simplemente un archivo *.ipynb* generado por
+la aplicación web, que contiene una multitud de ‘celdas’ con código,
+texto Markdown (en formato [LaTeX](https://www.latex-project.org)), o
+metadatos (*raw*). Al ser interpretadas por Jupyter, estas celdas
+terminan teniendo una apariencia muy similar a la de un documento de
+texto, y tras ejecutar las celdas que contienen código, se muestra la
+salida en otra celda. Es muy común el uso de bibliotecas como
+[matplotlib](https://matplotlib.org) para mostrar gráficos (dentro de
+las celdas de código), pero gracias a su versatilidad, puede ser
+utilizado también para mostrar videos o imágenes que cambien o se
+actualizen a lo largo del tiempo, para mostrar enlaces a archivos
+locales o instalar *kernels* de otros lenguajes, lo cual amplía sus
+posibilidades.
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+## ¿Cómo uso Jupyter?
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+Si deseas hacer tu propio cuaderno de Jupyter y experimentar un poco,
+solamente tienes que ir al [sitio web](https://jupyter.org/try), donde
+encontrarás varias opciones para probar Jupyter con varios lenguajes de
+programación desde una interfaz web, sin tener que instalar nada. Dentro
+de esta página, puedes acceder a enlaces de entornos virtuales
+prefabricados dentro del sitio como [MyBinder](https://mybinder.org).
+Mybinder es un sitio en el cual podrás crear un entorno virtual a partir
+de un repositorio de github, con el que podrás interactuar y
+experimentar con tus cuadernos de Jupyter.
+
+Si deseas utilizar Jupyter desde tu computadora, basta con instalarlo
+utilizando *pip* o *conda*. Sin embargo, la popular distribución
+[Anaconda](https://www.anaconda.com) incluye los paquetes necesarios
+para utilizar Jupyter, y es la opción recomendada por el propio Project
+Jupyter. Simplemente tendrás que dirigirte al [enlace de
+descarga](https://www.anaconda.com/distribution/) para instalarla.
+Después de esto, podrás ejecutar Jupyter Notebook desde la terminal, y
+acceder a la interfaz web desde la URL http://localhost:8888 (por
+defecto).
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+## ¿Quién usa Jupyter?
+
+Jupyter es un proyecto apoyado abiertamente por empresas como Google (de
+hecho, puedes hacer cuadernos de Jupyter en el propio Google Drive,
+utilizando Google Colab), Microsoft e IBM. Además de una gran cantidad
+de universidades alrededor del mundo. No es extraño, que en el propio
+GitHub se encuentren alrededor de 5 millones de cuadernos de Jupyter
+(según un análisis que utiliza también un cuaderno para mostrar sus
+resultados! [(nbestimate)](https://github.com/parente/nbestimate), y que
+abarquen áreas desde la ciencia de datos, estadística o economía, hasta
+las ciencias sociales o psicología. También existe una gran cantidad de
+listas curadas [(A gallery of interesting Jupyter
+Notebooks)](https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Notebooks)
+con ejemplos de aplicaciones reales de Jupyter.
+
+Jupyter es, sin duda, una de las iniciativas de ciencia abierta más
+prometedoras que hay. Cuenta con una popularidad inmensa incluso fuera
+de su área de enfoque, y una accesibilidad bastante impresionante que
+permite a científicos, de todo tipo de trasfondos, aprovechar de sus
+capacidades rich media en cuestión de segundos. Y para aquellos que
+deseen entrar un poco más profundo en el tema, existe una gran cantidad
+de recursos y documentación de apoyo dedicado a Jupyter [(Jupyter
+Guide)](https://github.com/jupyter-guide/jupyter-guide) que hace de tu
+aprendizaje algo bastante sencillo e indoloro. Llevar tus
+investigaciones a otro nivel es cuestión de comenzar a aprender, ¡nada
+más!
+
+### Referencias
+
+- [Jupyter](https://jupyter.org/about)
+
+- [nbestimate](https://github.com/parente/nbestimate)
+
+- [A gallery of interesting Jupyter Notebooks](https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Notebooks)
+
+- [Jupyter Guide](https://github.com/jupyter-guide/jupyter-guide)