print("¡Hola, Platzinauta!")

mi_primera_variable = "tiene un contenido muy extenso" mi_segunda_variable = "es muy interesante"

print(f"¡Este curso {mi_primera_variable} y {mi_segunda_variable}!")

!echo "Cada línea es un comando y tiene su función:" !ls # Listar archivos !pwd # Directorio actual !cd .. && pwd # Moverte un directorio atrás. !echo "¡Lo estás haciendo increíble!"

!pip install vega-datasets session-info

!ls /datasets/my-google-drive/'9. Courses'/Datacademy

!cat /datasets/my-google-drive/'9. Courses'/Datacademy/iris.csv

from vega_datasets import data cars = data.cars()

cars

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import scipy as sc import seaborn as sns

# load an example dataset from vega_datasets import data cars = data.cars() # plot the dataset, referencing dataframe column names import altair as alt alt.Chart(cars).mark_bar().encode( x=alt.X('Miles_per_Gallon', bin=True), y='count()', )

import session_info session_info.show()