Por qué ahora mi sistema principal es Ubuntu

Hace algún tiempo compartí aquí en el blog mi aventura con el dual-boot: tener tanto Windows como Linux instalados en el mismo equipo. Hoy, tras varios meses de uso intensivo, puedo afirmar que mi nuevo sistema operativo principal es Ubuntu. Sí, he decidido que Linux (con Ubuntu) es mi día a día. Pero no abandono Windows del todo — al fin y al cabo, soy gamer y el paquete Office sigue siendo muy atractivo. En este artículo cuento por qué me pasé a Ubuntu, cuáles son las ventajas concretas para programación y ciencia de datos, y además planteo que quizá pronto cambie a otra distro: me encantará escuchar tus recomendaciones

¿Por qué dar el salto a Ubuntu?

1. Entorno preparado para programación y ciencia de datos

• Instalación fácil de herramientas comunes (Python, R, Jupyter Notebook, VS Code, Docker) sin licencias complejas.
• Buen soporte de la comunidad Linux + repositorios actualizados.
• Mejor integración de paquetes de ciencia de datos: por ejemplo con apt o snap instalas muchos utilitarios sin “romper” el sistema.
• Menor “ruido” del sistema operativo: al no tener tantas tareas de fondo propias de Windows, puedes destinar más recursos al trabajo.
• Terminal potente — para tareas de Big Data, scripting, automatización, cosas que uso diariamente en mi perfil de Data Scientist.

2. Mayor control, estabilidad y personalización

• En Ubuntu tengo control sobre los servicios que arrancan, el entorno gráfico que uso, y puedo adaptar el entorno a mi flujo de trabajo.
• Cuando hay actualizaciones importantes, suelo sentir que el entorno es más “limpio” y que la compatibilidad con herramientas de desarrollo es alta.
• Si algo va mal, las comunidades de Linux tienen buenas guías (y yo mismo lo he vivido) para recuperar entornos, lo que da tranquilidad.

3. Ecosistema “ligero” para ciencia de datos

• Si uso servidores remotos o máquinas virtuales (por ejemplo en la nube), tener un entorno local Linux me facilita replicar el entorno de producción.
• Muchas librerías de data science, machine learning, big data o incluso procesamiento paralelo tienen mejor integración en Linux (o al menos menos trabas de driver/licencias) que en Windows.
• Por ejemplo, trabajar con contenedores Docker o Kubernetes es mucho más transparente en un entorno Linux.

4. Coste, licencias y “menos interrupciones”

• Ubuntu es gratuito, sin licencias ocultas para desarrollo.
• Menos interrupciones inesperadas de sistema operativo (aunque por supuesto Linux también tiene sus actualizaciones).
• La sensación de “no estar atado” a un ecosistema cerrado.

Entonces… ¿por qué sigo usando Windows?

• Primero: soy gamer. El ecosistema de juegos en Windows sigue siendo más completo (aunque Linux ha mejorado mucho con Proton, Steam Play, etc). Pero por compatibilidad, drivers, rapidez de setup, Windows sigue ganando para jugar.
• Segundo: Office. El paquete Microsoft Office sigue siendo muy atractivo — lo uso habitualmente para documentación, presentaciones, y es parte de mi flujo (sobre todo porque muchos entornos profesionales lo requieren).
• Tercero: versatilidad. Tener el dual-boot me permite elegir: trabajo técnico/productivo en Ubuntu, ocio/juego/documentos “corporativos” en Windows.

¿Y ahora qué distro me planteo?

Aunque Ubuntu me tiene muy satisfecho, estoy pensando dar el salto a otra distribución de Linux. ¿Por qué? Porque siempre es bueno explorar, optimizar, probar mejoras. Aquí mis criterios:

• Que sea ligera, es decir que el entorno gráfico y los servicios ya instalados no sean excesivos.
• Buena comunidad y soporte, especialmente orientada a desarrollo y ciencia de datos.
• Buen soporte para drivers de GPU (importante también para modelado, ML, deep learning si lo necesito).
• Que tenga acceso sencillo a los repositorios de código que uso.

Algunas candidatas que tengo en mente:

• Pop!_OS (por su enfoque en desenvolvimiento de desarrollo y ML).
• Fedora (por lo cutting edge, buen soporte de drivers y modernidad).
• Manjaro o alguna distribución basada en Arch (por la actualización continua y “rolling release”).

Pero aquí necesito tu ayuda: ¿Tú qué me recomendarías? ¿Has probado alguna distribución que creas ideal para programación + ciencia de datos + gaming ocasional? Me encantará ver comentarios, experiencias y opiniones.

Consejos para quienes también estén considerando dual-boot o cambiarse a Linux

• Haz siempre copia de seguridad antes de instalar o modificar particiones.
• Asegúrate de que tu hardware (GPU, WiFi, audio) esté bien soportado en la distro de Linux que elijas.
• Mantén Windows (o tu sistema “secundario”) si lo necesitas para ocio, juegos, compatibilidad de software cerrado.
• Crea tu entorno de desarrollo con scripts: por ejemplo, automatiza la instalación de Python/R, Jupyter, Docker, librerías de ciencia de datos, para replicar fácilmente si cambias de distro.
• Considera la virtualización (VM) o contenedores como puente entre sistemas.
• Prueba, no te comprometas de entrada: instala una distro en “modo prueba” (por ejemplo en USB Live o en una partición separada) antes de dar el salto completo.

Conclusión

Resumiendo: me siento muy cómodo usando Ubuntu como mi sistema principal. Ha supuesto una mejora clara en mi flujo de trabajo de programación y ciencia de datos. Pero mi “yo gamer” y mi dependencia de Office hacen que Windows siga formando parte de mi setup. Y ahora que estoy considerando cambiar de distro, invito a la comunidad (a ti que lees esto) a que me des tus recomendaciones y compartas tu experiencia.

Si estás en una situación similar — dual-boot, migración a Linux, combinación trabajo/ocio — este podría ser el momento de hacerlo: los entornos son cada vez más maduros, y los beneficios para productividad son reales.

¿Has probado ya alguna distribución de Linux diferente a Ubuntu? ¿Tienes una favorita para ciencia de datos y programación? Deja un comentario más abajo y cuéntame cuál y por qué. También si tienes dudas sobre cómo configurar un dual-boot, estaré encantado de ayudarte en futuras entradas.