GMakarenko / local-data-stack-talk

Plática para Pymx sobre un ambiente local de análisis de datos con Jupyter, DuckDB y Plotly Dash.

Local Data Stack

Configuración del entorno

1. Instalación de dependencias

Instale todas las dependencias y configure el entorno virtual de Python ejecutando:

make install

2. Activación del entorno virtual

Ejecute el siguiente comando para obtener las instrucciones sobre cómo activar el entorno virtual:

make activate

Nota: La salida te mostrará cómo activarlo. Copia y pega dicha salida en tu terminal. Si estás en macOS, es posible que necesites reemplazar el '.' por 'source' al principio del comando.

3. Iniciar Jupyter Lab

Para correr Jupyter Lab, ejecute:

make jupyter

Nota: Si estás trabajando en un sistema operativo nativo (no en una máquina virtual o WSL), Jupyter Lab debería abrir automáticamente tu navegador mostrándote el contenido del proyecto. Si deseas trabajar en la notebook, haz doble click en 'Local-Power.ipynb'.

Si no se abre automáticamente, revisa los logs en la terminal. Deberías ver unos URLs similares a:

http://localhost:8888/lab?token=...
http://127.0.0.1:8888/lab?token=...

Puedes copiar y pegar estos enlaces en tu navegador.

Datos QQP

Los datos de "Quién es Quién en los Precios" están disponibles para descargar desde el siguiente enlace de Google Drive:

Descargar QPP

Instrucciones de descarga:

1. Descarga el archivo desde el enlace proporcionado.
2. Descomprime el archivo dentro de la carpeta data.

La estructura de directorios debería quedar de la siguiente manera:

├── data
│   ├── QQP
│   │   ├── QQP_2015
│   │   ├── QQP_2016
│   │   ├── QQP_2017
│   │   ├── QQP_2018
│   │   ├── QQP_2019
│   │   ├── QQP_2020
│   │   ├── QQP_2021
│   │   ├── QQP_2022
│   │   └── QQP_2023
│   └── ejemplo-ventas
│       └── ventas.csv

Para más información sobre el dataset, visita el enlace oficial.