JupyterLab multikernel: un aula, todos los lenguajes

Descripción

En un centro con varios ciclos conviven Python en un módulo, Java en otro y R o C++ en un tercero, y cada uno arrastra su propia instalación, sus versiones y sus incidencias. El resultado son equipos de aula distintos entre sí y sesiones perdidas resolviendo entornos en vez de dando clase.

Este curso monta una sola plataforma para todos ellos. Se parte de una instalación limpia de JupyterLab, se añaden los kernels uno a uno explicando qué instala cada uno y dónde se registra, se aíslan las dependencias y después se empaqueta el conjunto en una imagen Docker que se despliega igual en el aula, en el servidor del centro y en el portátil del docente.

El resultado es un entorno reproducible que se levanta con un comando y se actualiza de forma controlada, con material de aula que funciona igual en cualquier equipo. A partir de aquí encajan los cursos de extensiones de JupyterLab, de publicación con Quarto y los de cada lenguaje concreto.