Cuadernos interactivos para ciencia de datos: Jupyter, JupyterLab y marimo. Úselo para análisis exploratorios, investigaciones reproducibles, documentación y para compartir conocimientos con las partes interesadas.
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Fuente: legout/data-platform-agent-skills.
Use this skill for creating reproducible, well-structured notebooks for data exploration, analysis, and communication.
| JupyterLab | Traditional data science, extensions ecosystem | Full IDE experience | | marimo | Reproducible notebooks, reactive execution | Python-native, version-control friendly | | VS Code + Jupyter | IDE-native notebook experience | Intellisense, debugging, git integration |
| Google Colab | Cloud GPUs, sharing, collaboration | Free TPU/GPU, easy sharing |
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Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
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Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-science-notebooks Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
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