En este curso utilizaremos Jupyter Notebooks y el stack Pydata, que incluye las librerías Numpy, Pandas, Matplotlib y Scikit-learn.

Google Colab es muy similar en su uso a Google Docs. Puedes ir directamente a su pagina https://colab.research.google.com/ o abrir Google Drive, clickear en el botón “+ Nuevo” y desde ahí elegir la opción “Mas” y clickear en Colaboratory

Un notebook se compone de celdas de codigo y de texto. Una celda de codigo es ejecutable tecleando “Control + Enter”. Para probar que todo esta ok puedes ejecutar el siguiente codigo:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn

Un solo punto adicional que queda por aclarar es que como estas trabajando en la nube no tienes directamente los archivos de la clase a mano para poder leerlos desde el notebook.

Para poder hacer uso de los datasets:

1. Copiar el link que al seleccionar algún dataset en el repositorio, se encuentra en la carpeta datasets
2. Con el link del archivo csv puedes llamar la función de pandas read_csv de la siguiente manera:

import pandas as pd

url="https://raw.githubusercontent.com/garzuzo/ai-talk/main/datasets/peliculas.csv"
pd.read_csv(url)