Descárgalo en tu ordenador, preferiblemente en una ruta sin espacios.
Para descargarlo en un zip, puedes hacer click en code / download zip (o lo equivalente en el idioma de tu navegador), o directamente haciendo click aquí.
Puedes utilizar uv. Si aún no lo tienes instalado, puedes hacerlo así:
En Mac y Linux:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
En Windows
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
Tendrás que abrir la terminal de tu sistema operativo y navegar hasta donde hayas descomprimido el material. Por ejemplo, si está en el escritorio:
En Mac:
cd /Users/<tu_nombre_de_usuario>/Desktop/python-data-ull
En Windows (con cmd.exe):
cd C:\Usuarios\<tu_nombre_de_usuario>\Escritorio\python-data-ull
La ruta la tendrás que sustituir por lo que corresponda.
Para instalar los paquetes necesarios con uv, haz:
uv sync
Windows:
uv add notebook
Necesitas crear el kernel de jupyter, hazlo así:
En mac / linux:
./.venv/bin/python -m ipykernel install --user --name=ull-python-data --display-name "ULL Python Data"
En Windows:
.\.venv\Scripts\python.exe -m ipykernel install --user --name=ull-python-data --display-name "ULL Python Data"
Y para lanzar los jupyter notebooks, estando en la carpeta donde están tus notebooks (donde descomprimiste el material), haz:
uv run jupyter notebook .
Si esto te falla, o no eres administrador de tu ordenador, puedes lanzar el contenido en Google Colab. Para ello, abre:
https://colab.research.google.com/github/koldLight/python-data-ull/blob/main/
Y haz click en el notebook que vayamos a ver. Te tocará descomentar la celda inicial que trae cada notebook para poder bajar datos e imágenes necesarias para su correcta ejecución.
Puedes utilizar libremente este material, con las siguientes condiciones:
- Atribuir la autoría a este repositorio.
- Si lo utilizas y haces cambios, deberás liberarlo también bajo la misma licencia.