Cuadernos reproducibles y su documentación

2 tareas · 40 min · Principiante

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Un cuaderno Jupyter en una investigación forense o de caza debe poder ejecutarse de principio a fin de forma limpia (Kernel -> Restart and Run All). Debe fijar versiones de dependencias (requirements.txt), declarar el origen del conjunto de datos mediante hashes criptográficos, contener explicaciones en Markdown que justifiquen cada hipótesis y separar el código analítico de las conclusiones.

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¿Qué criterio garantiza que el cuaderno de caza de un analista sea reproducible por el equipo de respuesta a incidentes?

Que oculte todas las celdas de Markdown para evitar que personas no técnicas lean las notas Que pueda ejecutarse secuencialmente desde cero sin dependencias implícitas en celdas desordenadas Que dependa de archivos locales ubicados en el escritorio personal del analista sin documentar Que contenga contraseñas y claves de API hardcodeadas directamente en las celdas de código

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La ejecución limpia de principio a fin y la independencia del entorno local son esenciales.

Consulta en la tabla df_merged_audit el valor de user_id asociado al registro REC-9942.

Esta tarea se hace en el laboratorio

Una consola para consultar la base de datos, aquí en la página. No instalas nada y no puedes romper nada.

Conectando con la base…

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¿Qué user_id figura en el segundo registro descartado de df_merged_audit?

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Observa el valor de la columna user_id en la segunda fila.

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Entorno de Análisis de Telemetría · Jupyter Notebook & pandas

Python Data Analysis Kernel (pandas v2.2 DataFrame)

Tablas

df_auth_summary

username
success_count
fail_count
unique_ips
failure_rate

df_merged_audit

record_id
event_time
user_id
dept_name
action_flag
merge_status

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Consola de consultas v1.0 · build b77233

1 Cuadernos como evidencia científica auditable

2 Identificador de usuario del contratista descartado Lab

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