Скачать или смотреть 🚀 Cómo Instalar Jupyter Notebook en Windows Fácil y Rápido

🔥 *¿Quieres aprender a instalar Jupyter Notebook en tu PC de manera fácil y rápida?* En este video, te enseño *paso a paso* cómo instalar y configurar *Jupyter Notebook en Windows* utilizando Anaconda. Si eres programador, estudiante o científico de datos, este tutorial te ayudará a trabajar con código de forma más modular y ordenada. 💻✨


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🖥️ *Pasos para Instalar Jupyter Notebook en Windows*

✅ *1. Descargar Anaconda*

Ve a la página oficial de [Anaconda](https://www.anaconda.com/)
Haz clic en *Download Anaconda*
Selecciona la versión para *Windows*
Espera a que finalice la descarga

✅ *2. Instalar Anaconda*

Ejecuta el archivo descargado
Sigue los pasos de instalación
Marca la opción recomendada y finaliza la instalación

✅ *3. Crear un Entorno Virtual*

Abre *Anaconda Navigator*
Ve a la sección *Environments*
Haz clic en *Create* y ponle un nombre a tu entorno
Selecciona la versión de *Python* que deseas usar
Espera a que se cree el entorno

✅ *4. Instalar Jupyter Notebook*

Dentro de **Anaconda Navigator**, selecciona el entorno virtual
Busca *Jupyter Notebook* y haz clic en *Install*
Espera a que termine la instalación

✅ *5. Abrir Jupyter Notebook*

En *Anaconda Navigator**, ve a la pestaña **Home*
Asegúrate de estar en tu entorno virtual
Haz clic en *Launch Jupyter Notebook*

✅ *6. Crear y Ejecutar Código en Jupyter Notebook*

Una vez abierto Jupyter Notebook, crea un nuevo archivo
Escribe código en una celda y ejecútalo (Ejemplo: `print("Hola, mundo!")`)
Agrega títulos y comentarios para mejorar la organización

✅ *7. Instalar Librerías en Jupyter Notebook*
Si necesitas instalar librerías como Pandas, puedes hacerlo de dos formas:
🔹 Desde la terminal de Anaconda:


✅ *8. Exportar Código desde Jupyter Notebook*

-
Selecciona *Python (.py)*
Se descargará el archivo con tu código en formato `.py`
Puedes abrirlo en cualquier editor de código como VS Code o PyCharm

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*🎯 Beneficios de Usar Jupyter Notebook*

✅ Ideal para principiantes en Python 🐍
✅ Facilita la organización del código con celdas 📑
✅ Permite probar código en tiempo real ⚡
✅ Compatible con librerías como NumPy, Pandas y Matplotlib 📊
✅ Perfecto para análisis de datos y Machine Learning 🤖

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🔥 *¿Tienes dudas? Déjalas en los comentarios y te ayudaré.*

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