ENTORNOS EN PYTHON

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Instalacion y configuracion de entornos de desarollo basados en JupyterLab. Gestion de paquetes con pip, conda, mamba. Creacion de entornos con conda, exportacion e importacion de entornos. Instalacion, configuracion y personalizacion de JupyterLab, con Themes y Plugins. JupyterHub, y despliege en la nube

En este curso aprenderas a tener un entorno profesional para el desarollo de codigo python con total agilidad y personalizacion. Instalar y configurar conda, desde miniconda. Instalacion de paquetes basicos, y la instalacion de mamba. Gestion de paquetes con Pip, Conda y Mamba. Creacion de entornos con conda, importar o exportar entornos de trabajo. Y lo mas importante, instalacion y configuracion al completo de JupyterLabs, desde el tipo de fuente a los Themes o los complementos. Ademas expondremos como instalar JupyterLabs multiusuario con JupyterHub para un proyecto colaborativo, y lo instalaremos en la nube con los servidores de Amazon AWS.

Una vez repasado todo lo necesario del ecosistema de Jupyter, instalares y configuraremos Visual Code, para el desarollo en todos los otros lenguajes que en algun punto, utilizaremos en el QuantArmy Marathon, como Solidity la creacion de SmartContracts, Javascript para el uso en web3 y dApps, y Python, por supuesto, para proyectos en entornos de produccion.

 

Una vez superado el curso, seras capaz de gestionar todos los paquetes, entornos. Crear entornos seguros con JupyterLab, tanto a nivel local como implementado en la nube de Amazon AWS mediante JupyterLab.

Jesús Cuesta

PM / Researcher

Quantitative Finance, Portfolio Management, Programming, Maths.

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Parte 1:Gestion de Entornos

Gestion integral de entornos con conda, instalacion y gestion de paquetes con pip o mamba. Importacion o exportacion de entornos

Parte 2: JupyterLab a Fondo

Instalacion y configuracion de Jupyter Lab. Ademas instalaremos y configuraremos lsp para aumentar la productividad en la hora de la progrmacion, como añadir todos los plugins necesarios, asi como el cambio de fuente o  los colores mediante themes, para tener un entorno Jupyter Lab totalmente personalizado

Parte 3: Jupyter Lab Avanzado

En este apartado, Instalaremos nucleos adicionales a Python en JupyterLab, ademas de una shell Zsh, y software necesario para monitorizar algunas partes de un servidor. Tambien implementaremos JupyterHub a nuestro despliege de JupyterLab para poder hacerlo multiusuario, ademas de implementar la misma solucion en la nube mediante los servidores de Amazon AWS

 

Parte 4: Visual Code

No todo es Jupyter Lab. Instalaremos la ultima version de Visual Code, y lo personalizaremos con todo tipo de addons y themes para tener una plataforma IDE adaptada a nuestras necesidades.

 

QA MARATHON 22/23

Este curso forma parte del programa QUANTARMY MARATHON 2022-2023.

Si esta interesado en adquirirlo por separado, no dude en contactar con nosotros.