Interfaz de notebook

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Ejemplo de un notebook de IPython

Una interfaz notebook (también llamada 'cuaderno computacional' ) es un entorno virtual de cuaderno utilizado para la programación literaria.[1]​ Combina la funcionalidad del software procesamiento de textos con ambos shell y kernel del lenguaje de programación de esa computadora portátil. Millones de personas usan interfaces de notebooks[2]​ para analizar datos de ciencia, periodismo y educación.

Historia[editar]

La interfaz notebook se introdujo por primera vez en 1988 con el lanzamiento de Mathematica 1.0 en Macintosh.[3]​[4]​[5]​ Fue seguida por Maple en 1989 cuando se lanzó su primera interfaz gráfica de usuario de estilo notebook con la versión 4.3 para Macintosh.[6]​ A medida que la interfaz de notebook aumentó en popularidad durante las siguientes dos décadas, se introdujeron kernel/backends para notebooks en muchos idiomas, incluidos MATLAB, Python, Julia, Scala, SQL y otros.[7]​[8]​

Uso[editar]

Los notebooks se usan tradicionalmente en las ciencias para documentar procedimientos de investigación, datos, cálculos y hallazgos. Los notebooks siguen la metodología para facilitar la reproducción de resultados y cálculos con diferentes conjuntos de datos.[7]​[8]​

En educación, la interfaz notebook interface proporciona un entorno de aprendizaje digital, particularmente para la enseñanza del pensamiento computacional.[9]​[10]​ Su utilidad para combinar texto con código los hace únicos en el ámbito de la educación.

Notebooks digitales a veces se usan para presentaciones como una alternativa a PowerPoint y otros software de presentación, ya que permiten la ejecución de código dentro del entorno del cuaderno.[11]​[12]​

Debido a su capacidad para mostrar datos visualmente y recuperar datos de diferentes fuentes modificando el código, los cuadernos (notebooks) también están entrando en el ámbito del software de business intelligence.[7]​[13]​[14]​[15]​

Ejemplos notables[editar]

Ejemplo de proyectos o productos de notebooks:

Notebooks gratuitos/de código abierto[editar]

Copyleft parcial[editar]

Notebooks patentados[editar]

Títulos[editar]

Títulos posteriores[editar]

  • Carbide[23]​
  • Databricks cloud (fundado en 2013).[7]​[24]​
  • Datalore[25]​
  • Nextjournal[26]​
  • Observable[27]​ — Utiliza componentes de código abierto,[28]​ pero la apariencia es patentada[29]​

Referencias[editar]

  1. ↑ Standage, Daniel (13 de marzo de 2015). «Literate programming, RStudio, and IPython Notebook». BioWize. Wordpress. Consultado el 1 de diciembre de 2016. 
  2. ↑ Jupyter, Project. «JupyterLab is Ready for Users». Consultado el 30 de mayo de 2018. 
  3. ↑ The ReDiscovered Future (4 de abril de 2016), Macintosh + Mathematica = Infinity - April 1989, consultado el 23 de noviembre de 2016 .
  4. ↑ Hayes, Brian (1990). «Thoughts on Mathematica». PIXEL. January/February 1990: 28-35. 
  5. ↑ «Launching Wolfram Player for iOS—Wolfram». Consultado el 23 de noviembre de 2016. 
  6. ↑ «MTN Special Issue 1994». web.mit.edu. Consultado el 23 de noviembre de 2016. 
  7. ↑ a b c d Osipov, Matt (4 de mayo de 2016). «The Rise of Data Science Notebooks». Datanami (Tabor Communications). Consultado el 20 de diciembre de 2016. 
  8. ↑ a b «The IPython notebook: a historical retrospective». blog.fperez.org. Consultado el 23 de noviembre de 2016. 
  9. ↑ Barr, Valerie; Stephenson, Chris (2011). "Bringing computational thinking to K-12: what is involved and what is the role of the computer science education community?".
  10. ↑ «How to Teach Computational Thinking—Stephen Wolfram». blog.stephenwolfram.com. Consultado el 23 de noviembre de 2016. 
  11. ↑ Databricks (6 de julio de 2015), Spark Summit 2015 demo: Creating an end-to-end machine learning data pipeline with Databricks, consultado el 23 de noviembre de 2016 .
  12. ↑ Frazier, Cat (17 de abril de 2018). «Announcing Wolfram Presenter Tools». Consultado el 27 de noviembre de 2018. 
  13. ↑ Andrews, Ian (30 de marzo de 2016). «Delivering information in context». O'Reilly Media. Consultado el 23 de noviembre de 2016. 
  14. ↑ «jupyter-incubator/dashboards». GitHub. Consultado el 23 de noviembre de 2016. 
  15. ↑ Sharma, Shad. «Business Intelligence with Mathematica and CDF». Consultado el 27 de noviembre de 2018. 
  16. ↑ «Zeppelin». Apache. Consultado el 20 de diciembre de 2018. 
  17. ↑ «Spark Notebook». Archivado desde el original el 1 de octubre de 2018. Consultado el 30 de septiembre de 2018. 
  18. ↑ Jupyter Development Team (22 de abril de 2015). «Licensing terms». Jupyter Notebook. GitHub. Consultado el 20 de diciembre de 2018. 
  19. ↑ Project Jupyter Contributors (19 de julio de 2018). «LICENSE». JupyterLab. Consultado el 20 de diciembre de 2018. 
  20. ↑ «Iodide». Consultado el 20 de diciembre de 2018. 
  21. ↑ «R Markdown». R Studio. Consultado el 30 de septiembre de 2018. 
  22. ↑ «Licene». Readme. GitHub. 7 de diciembre de 2018. Consultado el 20 de diciembre de 2018. 
  23. ↑ «Carbide Alpha | Buggy But Live!». Try Carbide. Consultado el 20 de diciembre de 2018. 
  24. ↑ «Databricks Unified Analytics Platform». San Francisco, CA: Databricks Inc. 2018. Consultado el 20 de diciembre de 2018. 
  25. ↑ «Datalore». JetBrains s.r.o. Consultado el 8 de agosto de 2019. 
  26. ↑ «Nextjournal». nextjournal.com. Nextjournal GmbH. 2018. Consultado el 20 de diciembre de 2018. 
  27. ↑ «Observable». Observable HQ. Consultado el 30 de septiembre de 2018. 
  28. ↑ Observable (15 de diciembre de 2018). «Repositories». San Francisco, California: Observable via GitHub. Consultado el 30 de septiembre de 2018. 
  29. ↑ «Terms of Service». Observable. 2018. Consultado el 20 de diciembre de 2018. 
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