En la parte anterior llamada 10 Extensiones Esenciales de VSC Para Ciencia de Datos – Parte 1 pudimos ver un primer grupo de extensiones que te permiten llevar a cabo un proyecto de Ciencia de Datos de manera más efectiva. Recuerda que la mejor manera de aprender a dominar estas extensiones, es usándolas en tus proyectos de Ciencia de Datos y también sabras cuales de ellas de verdad te son útiles y solo quedarte con las necesarias. En esta segunda y útila parte te compartiré el últim grupo de Extensiones Esenciales de VSC Para Ciencia de Datos, vamos con ello.
Partes
- Parte 1
- Parte 2 (Final)
Antes de continuar te invito a leer los siguientes artículos:
- Que es la Ciencia de Datos (Data Science)
- Que es una Red Neuronal y Otros Detalles (Data Science)
- 5 Proyectos Open Source que te ayudarán a mejorar tus habilidades en Data Science (Ciencia de Datos)
- Errores que impiden hacer uso de las mejores prácticas de la Ciencia de Datos (Data Science)
- Como hacer Análisis a los productos de una Tienda de Postres mediante Data Science – Parte 1
- 5 Ideas Geniales para Proyectos de Data Science (Ciencia de Datos)
- Analizando Datos de Covid-19 mediante Data Science (Ciencia de Datos) – Parte 1
- Limpieza de Datos Para Análisis Confiables e Inteligencia Comercial
- Como Visualizar Tus Datos Con Google Looker Studio (Ex Google Data Studio)
- Puedes leer más en la categoría Data Science
Asimismo, te invito a scuchar el Podcast: “Porque Algunos Desarrolladores no Terminan El Proyecto de Un Cliente” (En Spotify, Sound Cloud y Apple Podcasts)” y “¿ Se Debe Escuchar Música Mientras Se Programa ?” (Anchor Podcast):
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Bien ahora continuemos con el Post: 10 Extensiones Esenciales de VSC Para Ciencia de Datos – Parte 2 (Final).
Todo MD
Extensión: Ver
Todo MD es la mejor extensión de seguimiento de tareas. Puedes encontrar múltiples extensiones de tareas pendientes que pueden ser útiles para tu entorno de desarrollo particular, pero Todo MD te permite establecer tareas prioritarias y realizar un seguimiento de las tareas diarias, los proyectos, las etiquetas y el contexto. Al usar la sintaxis de Markdown , puedes crear tu lista de tareas con etiquetas especiales como “vencidas” o filtrar tus tareas relacionadas con etiquetas simples específicas y etiquetas especiales.
Lo uso para realizar un seguimiento de mis tareas recurrentes. Por ejemplo, ejecutar y automatizar scripts de Python para tareas editoriales.
Si quieres conocer más sobre esta extensión, puedes visitar su enlace a la Visual Studio Marketplace
DVC
Extensión: Ver
DVC es una extensión nueva y, en mi opinión, MVP para el control de versiones y el seguimiento de tus experimentos de aprendizaje automático. Cada equipo de datos depende de él para versionar el conjunto de datos con fines de reproducibilidad. Además de los datos, puede crear versiones de metadatos, gráficos, modelos, rastrear y almacenar experimentos, crear datos y canalizaciones de ML, y compartirlos como un Git.
La extensión viene con seguimiento de experimentos, tablero, seguimiento en vivo y administración de datos basada en GUI. La extensión DVC simplifica y facilita el control de versiones de archivos grandes.
Si quieres conocer más sobre esta extensión, puedes visitar su enlace a la Visual Studio Marketplace
Julia
Extensión: Ver
La extensión de Julia es un soporte de lenguaje similar a Python y R. En mi opinión, Julia es el futuro del aprendizaje automático y la ciencia de datos. La extensión viene con resaltado de sintaxis, fragmentos, Julia REPL , finalización de código, linter, ayuda flotante y depuración. Similar al Lenguaje de Programación R, proporciona una galería de gráficos, un visor de cuadrícula para datos tabulares y la capacidad de probar, crear y comparar programas.
Si quieres conocer más sobre esta extensión, puedes visitar su enlace a la Visual Studio Marketplace.
R
Extensión: Ver
La extensión R proporciona soporte de lenguaje enriquecido. Si eres analista o investigador de datos, debes conocer R-lang y su ecosistema. La extensión VSCode mejora tu experiencia al proporcionar resaltado de sintaxis, análisis de código, terminal R y soporte para R Markdown . También te permite ver datos, gráficos y variables.
Si quieres conocer más sobre esta extensión, puedes visitar su enlace a la Visual Studio Marketplace.
Jupyter Notebook Renderers
Extensión: Ver
Jupyter Notebook Renderers funciona con la extensión Jupyter para proporcionar una visualización de datos interactiva. Es una extensión imprescindible para analistas de datos, científicos de datos e ingenieros de datos para visualizar salidas de Plotly, Vega, Bokeh, GIF, PNG, SVG y JPEG.
Si quieres conocer más sobre esta extensión, puedes visitar su enlace a la Visual Studio Marketplace.
Conclusión
En este post que consta de dos partes te he compartido 10 Extensiones Esenciales de VSC Para Ciencia de Datos, espero las uses en tus proyectos para que seas más productivo. Existen otras extensiones en la galeria de extensiones de Visual Studio Code, es cuestión que busques con calma. Las extensiones que te comparti te serán de mucha utilidad.
Nota (s)
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