Antes de comenzar

Información general

Esta web será tu material de referencia para el contenido teórico y para todos los ejercicios prácticos del curso. Además, utilizaremos PRADO para el seguimiento semanal de las actividades y las sesiones presenciales. Subiré las diapositivas utilizadas a PRADO después de cada sesión. Como ya has visto arriba, una parte importante de la asignatura es el tratamiento de datos. Para que esto se haga bien, vamos a utilizar código. Si hasta ahora no has tenido experiencia con código, no te preocupes, solo necesitas voluntad de aprender, energía y un poco de paciencia. En el resto de esta sección vamos a ayudarte a preparar tu ambiente de trabajo para que puedas aprovechar el curso al máximo.

Aunque todo esto parezca mucho trabajo así de primeras, no temas. Estamos en esto juntos. Y sobre todo, manten la mente abierta, súbete la curiosidad a tope y no tengas miedo de preguntar.

Do not be afraid of code. It is your friend.

Requisitos de hardware y software

Una de las cosas que sí vas a necesitar es un ordenador medio decente. Este término es un poco ambiguo pero por tener una idea general, un equipo con las características de aquí abajo será suficiente. Si no puedes conseguir un equipo así, dímelo y encontraremos una solución.

• Al menos 8GB de RAM (¿qué es la RAM y cómo consultar cuánta tiene mi equipo?)
• Procesador de los últimos 5 años
• Al menos 20GB de espacio libre en el disco duro
• Sistema operativo actualizado (Windows 10/11, MacOS o Linux)

Además, para trabajar con estos datos, vas a necesitar instalar una serie de programas que te indicamos aquí abajo. Prueba a instalar todos ellos y si tienes algún problema, contacta conmigo antes del inicio de esta parte de la asignatura. Es importante que le dediques algo de tiempo a preparar tu espacio de trabajo (es decir, tu ordenador y los programas de aquí abajo) porque esto va a hacer que tu experiencia del curso sea más sencilla y satisfactoria.

• ITK-Snap (v 4.2.2). Este programa lo utilizaremos para visualizar datos de neuroimagen. Es gratuito y fácil de instalar. Puedes descargarlo desde aquí. Asegúrate de descargarlo e instalarlo antes de nuestra primera sesión práctica.
• VS Code. Cuando trabajamos con código, necesitamos un editor que nos permita escribirlo, verificarlo y ejecutarlo. Si ya has trabajado con algún editor y te sientes cómod@ con él, puedes seguir utilizándolo. Pero si eres nuev@ con esto del código, te recomendamos usar VS Code (Visual Studio Code). Es un editor moderno y muy potente que es compatible con muchos lenguajes de programación distintos.

Por favor, intenta instalar estos programas antes del inicio de esta parte de la asignatura. Si tienes problemas, no te preocupes — todos hemos pasado por ahí. Como primera opción, prueba a preguntarle a tu chatbot favorito (recuerda que con tu cuenta de la UGR tienes acceso tanto a Copilot de Microsoft como a la versión segura de Gemini de Google). Si aún así, no consigues avanzar, dedicaremos unos minutos a resolver problemas de instalación al final de la primera sesión.

Trabajando con librerías dentro de VS Code

Para muchos de los análisis que vamos a aprender, nos vamos a apoyar en librerías creadas por la comunidad. Las librerías son onjuntos de código ya escrito por otras personas que podemos reutilizar para no tener que empezar desde cero cada vez. Por ejemplo, en lugar de programar nosotros mismos cómo leer un archivo de resonancia magnética, podemos usar una librería como Nibabel, que ya incluye todas las funciones necesarias para hacerlo. Puedes entender estas librerías como mini-programas que cumplen distintas funciones. En las siguientes líneas te explicamos cómo instalar desde dentro Visual Studio Code todas las librerías que vamos a utilizar en el curso.

1. Abrir VS Code

• Abre Visual Studio Code.
• Desde ahí dentro, abre la carpeta del curso en tu ordenador (por ejemplo: NaNif-2526).

2. Abrir una terminal dentro de VS Code

• En la barra superior, haz clic en View → Terminal (o usa el atajo Ctrl + (Ctrl + acento grave))
• Se abrirá una ventana en la parte inferior de VS Code. Esa terminal está conectada a tu entorno de Python.

3. Comprobar que Python está disponible

• Escribe en la terminal:

python3 --version

• 👉 Si aparece algo como Python 3.10.12, todo va bien. Si no, instala Python desde python.org/downloads y reinicia VS Code. Tras la instalación, escribe en la terminal:

exit()

para cerrar python.

4. Crear un entorno virtual

• Esto evita conflictos con otras instalaciones de Python. En la terminal escribe:

python3 -m venv nanif-course

• Luego actívalo escribiendo:

• Windows:

  nanif-course\Scripts\activate

• Mac/Linux:

  source nanif-course/bin/activate

• Verás que aparece (nanif-course) al inicio de la línea en la terminal. ✅ Eso indica que estás dentro del entorno virtual.

5. Instalar las librerías necesarias

• En la misma terminal, copia y pega esto:

pip install nilearn nibabel pandas matplotlib pingouin pathlib mne scipy seaborn

6. Verificar instalación

• Una vez termine, prueba en la terminal:

python -c "import nilearn, nibabel, pandas, matplotlib; print('✅ Todo instalado correctamente')"

• Si ves el mensaje ✅, ya está todo listo.

7. Instalar extensiones para ejecución interactiva

• Instala la extensión de Python de Microsoft desde el marketplace de VS Code (búscala como “Python” y haz clic en Install).
• Una vez instalada, también instala la extensión de Jupyter (búscala como “Jupyter” en el marketplace).

Con estas extensiones podrás ejecutar scripts de Python de forma interactiva directamente desde VS Code.

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💡 Tip final (VS Code)

Una vez creado el entorno:

1. Abre el Command Palette (Ctrl+Shift+P o Cmd+Shift+P).
2. Busca “Python: Select Interpreter”.
3. Elige el que diga algo como Python 3.10 ('nanif-course': venv). Así VS Code usará ese entorno automáticamente al ejecutar tus scripts.

En las próximas secciones, comenzamos con los contenidos de la asignatura propiamente. ¡Adelante!