20 comandos básicos de Linux para ciencia de datos en 2024

Introducción

Linux, el sistema operativo preferido por los profesionales de la ciencia de datos, ofrece flexibilidad, potencia y herramientas de código abierto. Como principiante en la ciencia de datos, dominar la línea de comandos de Linux es un paso clave para empoderarse en la manipulación, el análisis y el modelado de datos. Este artículo le proporcionará 20 comandos básicos de Linux esenciales para su viaje en la ciencia de datos.

¿Por qué debe conocer los comandos de Linux para la ciencia de datos?

Como Ciencia de los datos profesional, tener un buen dominio de los comandos de Linux es fundamental por varias razones:

1. Procesamiento y análisis de datos: Como ya se señaló, la ciencia de datos se caracteriza por trabajar con conjuntos de datos enormes y engorrosos que se procesan durante mucho tiempo en computadoras personales o sistemas operativos convencionales. Linux tiene potentes herramientas y utilidades de línea de comandos que pueden manejar y manipular de manera eficiente grandes cantidades de datos. Puede realizar fácilmente filtrado y transformación de datos complejos utilizando herramientas tan comunes como grep, sort, awk, sed.
2. Reproducibilidad y automatización: La reproducibilidad, como característica de la ciencia de datos, es otro aspecto del trabajo. Un usuario puede combinar numerosos comandos de Linux en scripts, lo que hace que sea conveniente aplicar canales de procesamiento de datos y, simultáneamente, documentar y registrar minuciosamente este proceso, garantizando resultados idénticos cada vez que se ejecuta el script. Por tanto, sin duda, esto significa prepararse para compartir el trabajo con otros de diversas maneras.
3. Computación remota y recursos en la nube: Muchos proyectos de ciencia de datos requieren acceso a potentes recursos informáticos, como clústeres de alto rendimiento o plataformas basadas en la nube. Linux es el sistema operativo dominante en estos entornos, y conocer los entresijos de los comandos de Linux es una habilidad fundamental para utilizar estos recursos y gestionar los cálculos remotos de forma eficaz.
4. Gestión de paquetes e instalación de software.: Las distribuciones de Linux a menudo vienen con administradores de paquetes como apt, yumo dnf, que simplifica la instalación, actualización y administración de paquetes de software. Esto es particularmente importante en la ciencia de datos, donde con frecuencia es necesario instalar y configurar varias bibliotecas, marcos y herramientas para manipulación de datos, visualización y modelado.
5. Control de versiones y colaboración: Git es un sistema de control de versiones indispensable para registrar cambios en códigos, datos y documentos de computadora y permitir que varios miembros del equipo colaboren. A pesar de Git funciona en diferentes sistemas operativos, funciona sin problemas con Linux, ya que la mayoría de los comandos de Git se basan en el sistema de archivos de Linux y la interfaz de línea de comandos basada en texto.
6. Interoperabilidad y portabilidad: Dado que Linux es un sistema operativo multiplataforma, los scripts y comandos escritos en un sistema Linux generalmente se pueden usar en otras distribuciones de Linux o sistemas similares a Unix con pocos o ningún cambio. Esta portabilidad es increíblemente útil en la ciencia de datos, ya que puede trabajar con varios entornos informáticos o desarrollar sus soluciones para que se ejecuten en múltiples plataformas.
7. Uso eficiente de los recursos del sistema: Linux es popular debido a su utilización eficaz de los recursos del sistema y, por lo tanto, es una buena plataforma para ejecutar tareas de ciencia de datos que requieren cálculos intensivos. Es importante conocer los comandos que facilitan el seguimiento de la actividad y la gestión de recursos del sistema. Esta información es útil para un rendimiento óptimo del sistema y para prevenir cuellos de botella.

En conclusión, es factible realizar la mayoría, si no todo, el trabajo de ciencia de datos en otros sistemas operativos, como Windows o macOS. Sin embargo, la línea de comandos de Linux es un entorno robusto, versátil y predominante para Ciencia de los datos. Aprender y comprender los comandos de Linux le ayudará a poseer el y las habilidades necesarias para trabajar mejor, cooperar con éxito y generar resultados de alta calidad que sean fácilmente replicables en la ciencia de datos.

Los 20 principales comandos de Linux para ciencia de datos en 2024

Aquí están los mejores Comandos de Linux para la ciencia de datos en 2024:

pwd (directorio de trabajo impreso)

Muestra el directorio de trabajo actual.

pwd

Ejemplo: pwd genera /home/nombre de usuario/ si está en su directorio de inicio.

ls (Lista)

Muestra el contenido del directorio actual.

ls
ls-l (long listing format)
ls-a (shows hidden files)

cd (Cambiar directorio)

Cambia el directorio de trabajo actual.

cd/path/to/directory
cd..(moves up one directory)

mkdir (Crear directorio)

Crea un nuevo directorio.

mkdir new_directory

rm (Eliminar)

Elimina archivos o directorios.

rm file.txt (deletes a file)
rm-r directory (deletes a directory recursively)

cp (copiar)

Copia archivos o directorios.

cp file.txt/path/to/directory(copies a file)
cp-r directory1 directory2(copies a directory)

mv (mover)

Mueve o cambia el nombre de archivos o directorios.

mv file.txt/path/to/directory(moves a file)
mv file1.txt file2.txt(renames a file)

gato (concatenar)

Muestra el contenido de un archivo.

cat file.txt

cabeza y cola

Muestra las primeras o últimas líneas de un archivo.

head file.txt(shows the first 10 lines)
tail file.txt(shows the last 10 lines)

grep (Impresión global de expresión regular)

Busca un patrón en uno o más archivos.

grep "pattern" file.txt (searches for a pattern in a file)

sort

Ordenar las líneas de un archivo.

sort file.txt (sorts the lines in ascending order)

wc (recuento de palabras)

Cuenta el número de líneas, palabras y caracteres de un archivo.

wc file.txt

chmod (cambiar modo)

Cambia los permisos de un archivo o directorio.

chmod 755 file.txt (gives read, write, and execute permissions)

sudo(Superusuario)

Ejecuta un comando con privilegios de superusuario (root).

sudo command

apt (Herramienta de embalaje avanzada)

Se utiliza para instalar, actualizar y eliminar paquetes en distribuciones de Linux basadas en Debian.

sudo apt update (updates the package lists)
sudo apt install package_name (installs a package)

pip (Paquetes de instalación de Pip)

Se utiliza para instalar y administrar paquetes de Python.

pip install package_name

Conda

Gestor de paquetes y sistema de gestión de entornos para Python.

conda create -n env_name python=3.8 (creates a new environment)
conda activate env_name (activates the environment)

git

Sistema de control de versiones distribuido para rastrear cambios en el código fuente.

git clone repository_url (clones a remote repository)
git add file.py (adds a file to the staging area)
git commit -m "commit message" (commits changes to the local repository)

ssh (shell seguro)

Protocolo seguro de inicio de sesión remoto y transferencia de archivos.

ssh user@remote_host (connects to a remote host)

arriba y arriba

Muestra información sobre los procesos en ejecución y el uso de recursos del sistema.

top (shows a dynamic real-time view of running processes)
htop (an interactive process viewer)

Estos comandos lo ayudarán a navegar por el sistema de archivos de Linux, administrar archivos y directorios, instalar paquetes, trabajar con sistemas de control de versiones y monitorear los recursos del sistema. A medida que adquiera más experiencia en ciencia de datos, descubrirá muchos comandos y herramientas de Linux más potentes para optimizar su flujo de trabajo.

Conclusión

En conclusión, dominar la línea de comandos de Linux es vital para cualquier profesional de la ciencia de datos. Proporciona un entorno de modelado, análisis y manipulación de datos versátil y eficiente. Al dominar estos 20 comandos básicos de Linux, podrá navegar por el sistema de archivos de Linux, administrar archivos y directorios, instalar paquetes y trabajar de manera efectiva con datos y scripts.

El conocimiento que obtenga le ayudará a optimizar su flujo de trabajo y aumentar su productividad, ya sea manejando grandes conjuntos de datos, desarrollando canalizaciones de procesamiento de datos, o trabajar en servidores remotos. A medida que continúe su viaje en la ciencia de datos, encontrará que estos comandos forman la base de su trabajo, abriendo un mundo de posibilidades para la automatización, la reproducibilidad y la colaboración.

Espero que estos comandos de Linux para ciencia de datos le sean útiles. Háganos saber en la sección de comentarios si conoce algún otro comando de Linux.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/basic-linux-commands-for-data-science/