Crea con Notebooks
Más que Jupyter. Los Notebooks de MINEO combinan Python, widgets interactivos, bloques de IA con cualquier modelo y despliegue a Data Apps en un clic — colaborativos y con gobierno.
Desglose trimestral por región con proyecciones de crecimiento.
df = mineo.query("SELECT region, SUM(revenue) FROM sales GROUP BY region")
px.bar(df, x="region", y="revenue", title="Q4 Revenue")
Dato clave: Norteamérica genera el 43% de los ingresos totales. APAC mostró el mayor crecimiento con +23% respecto al trimestre anterior, impulsado por la expansión en Japón y Australia.
df.sort_values("revenue", ascending=False).head()
| Región | Ingresos | Crecimiento |
|---|---|---|
| Norteamérica | $1.8M | +12% |
| Europa | $1.1M | +8% |
| APAC | $820K | +23% |
| LATAM | $480K | -3% |
Del notebook a la Data App
Escribe en Python, añade controles visuales y publica ese mismo notebook como una Data App pulida.
Compón con bloques
Combina código, markdown, asistente, widgets y snippets dentro del mismo notebook.
Ejecuta en un worker aislado
Cada sesión tiene su propio contexto de ejecución cifrado, estado de kernel, logs y paquetes.
Comparte, colabora, despliega
Trabaja con tu equipo en tiempo real, mantén historial de versiones y publica como Data App en vivo.
Todo vive en un único notebook
Los notebooks de MINEO no son solo celdas de código. Son un espacio estructurado para análisis, controles, documentación y trabajo asistido por IA.
Código, markdown y snippets
Escribe Python, documenta tu lógica y reutiliza piezas comunes sin salir del notebook.
Widgets y layouts
Añade consultas SQL, gráficos, KPIs, formularios, subidas de archivos y layouts para convertir notebooks en experiencias interactivas.
Bloques de asistente
Usa MINEO Assistant dentro del notebook para explicar, generar y refinar código o análisis bloque a bloque.
Un runtime diseñado para trabajo real
La experiencia notebook se apoya en workers aislados, kernels gestionados, contexto de proyecto y APIs que permiten orquestar mucho más que celdas.
Worker aislado por sesión
Las sesiones del notebook corren en sus propios workers con comunicación cifrada y contexto específico por sesión.
Estado del kernel, variables y consultas
Mantén contexto compartido entre bloques, inspecciona memoria y logs, accede a variables de proyecto y consulta fuentes de datos o workbenches desde código.
Instala paquetes cuando haga falta
Añade paquetes Python al worker en ejecución y sigue avanzando sin reconstruir infraestructura.
Recursos
Conecta notebooks con archivos y recursos del proyecto para que los resultados encajen con el resto del espacio de trabajo.
Variables
Usa variables de proyecto y de entorno directamente dentro de notebooks y snippets.
Control de versiones
Sigue la evolución del notebook con historial integrado y flujos orientados a Git.
Colaboración
Trabaja con tu equipo en el mismo notebook usando comentarios y edición en tiempo real.
Convierte notebooks en Data Apps en vivo
Un notebook puede seguir siendo técnico para quien lo crea y, a la vez, convertirse en una Data App pulida para el resto del equipo. Layouts, widgets y el modo app cierran esa brecha.
Layouts listos para Data App
Estructura los bloques en interfaces más limpias que se ven como una Data App y no como un notebook en bruto.
Controles interactivos
Permite a los usuarios de tus Data Apps filtrar, subir archivos, seleccionar y explorar sin tocar código.
Despliega como Data App en vivo
Publica ese mismo notebook como una Data App lista para producción sin reconstruirlo en otro sitio.
Profundiza con la documentación
Referencias técnicas, detalles de implementación y ejemplos para equipos que construyen sobre MINEO.
Parte de MINEO, el AI Workspace gobernado
Cada producto de MINEO funciona sobre una sola plataforma multi-modelo: usa cualquier modelo de IA, mantén tus datos protegidos y cumple la normativa europea — sin atarte a ningún proveedor.
Crea tu primer notebook y Data App en MINEO
Empieza con Python, añade widgets y bloques de asistente, y publícalo como una Data App en vivo.