Me gusta la notable versatilidad con la que puedo ejecutar y probar mi código directamente en el entorno de Jupyter Notebook, incluso cuando trabajo con servidores remotos; Jupyter Notebook no solo tiene la capacidad de visualizar y organizar mis scripts y resultados en una página del navegador, sino que también me permite trabajar en múltiples formatos como Markdown o incluso SQL, ahorrándome tiempo y reduciendo posibles errores en el análisis final.

Tiene la interfaz de usuario más fácil y comprensible. Un principiante encontraría fácil usar todas las herramientas, cómo crear rutas para los archivos y hacer proyectos. Además, el código se ejecuta en celdas, lo que facilita la depuración y la eliminación de cualquier error o problema en el programa tan pronto como se detecta. Proporciona la función de decorar tus textos en el código, como comentarios o una línea simple, cambiando el tamaño, la negrita y la fuente del texto. Soporta varios lenguajes como Python, R, Ruby, etc., lo que también le permite tener un mejor soporte de cruce de lenguajes en el programa. El uso de módulos de visualización de datos como Matplotlib y Seaborn es bastante eficiente en esta plataforma. Uso esto a menudo para hacer mis proyectos en Python y proyectos de ML.

The User Interface that allows flexibility of Data Analysis