Corre notebooks de Jupyter online, sin instalar nada
Sin descargar Anaconda, sin conflictos de entornos, sin 'en mi máquina funciona'. NotebookHub te da un JupyterLab completo — el de verdad, no un juguete recortado — corriendo en tu navegador sobre recursos cloud dedicados, con almacenamiento que persiste entre sesiones.
Cómo funciona
De cero a un notebook corriendo en tres pasos:
- 1 · Crea tu cuenta y elige un plan de pago disponible
- 2 · Elige un kernel: Python (stack SciPy), R, geoespacial (GeoPandas, rasterio, GDAL) o PyTorch
- 3 · Tu JupyterLab abre en el navegador — sube datos o clona un repo, y a trabajar
Un JupyterLab real, con recursos reales
Los playgrounds de Python que corren solo en el navegador sirven para snippets, pero se ahogan con trabajo real de datos: sin sistema de archivos, memoria mínima, sin celdas de larga duración. Cada workspace de NotebookHub es un contenedor dedicado con CPU y RAM reservadas, disco persistente y la interfaz completa de JupyterLab — terminales, extensiones y todo.
- Disco persistente (10 GB en la prueba, hasta 100 GB pagado) — tu trabajo sigue ahí mañana
- Recursos dedicados incluso en la prueba (1 vCPU / 2 GB RAM; planes pagos hasta 4 vCPU / 32 GB)
- Terminal completa: pip, conda, git, wget
- ¿Prefieres un IDE? El mismo workspace también corre VS Code en el navegador
Para estudiantes, investigadores y equipos de datos
Úsalo para seguir un curso sin pelear con instalaciones locales, para correr análisis desde un Chromebook o un notebook corporativo bloqueado, o para mantener un entorno reproducible que todo tu equipo pueda replicar. Al terminar la prueba, los planes de pago suman más workspaces, mucha más memoria y funciones de equipo.
Preguntas frecuentes
¿Es gratis probarlo?
Las nuevas pruebas están temporalmente desactivadas. Los planes de pago parten en US$16/mes (se cobra $15.000 CLP), sujetos a stock.
¿Puedo instalar mis propios paquetes?
Sí — pip y conda funcionan normal, y las instalaciones persisten porque el disco es persistente.
¿Puedo abrir mis .ipynb existentes?
Sí, súbelos directo en JupyterLab o clona tu repositorio git desde la terminal integrada.
¿Qué versión de Python y librerías vienen preinstaladas?
Los workspaces parten de las imágenes Jupyter Docker Stacks (stack SciPy: numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn…), con variantes de R, geoespacial y PyTorch.
Tu notebook está a un registro de distancia
JupyterLab en tu navegador en menos de un minuto. Planes de pago sujetos a disponibilidad.