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Cómo seguir tu camino en ciencia de datos

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¡Hola, [email protected] de los datos!. Te doy la bienvenida a la meta de este curso. Te invito a que visites este repositorio de cuadernos de Jupyter.

Cuadernos de Dot CSV

Espero que te sean de utilidad, también puedes aportar con tu pull request. No olvides dejarme una estrellita, por favor.

Este es solo una parada, en tu viaje de la ciencia de los datos.

Ahora puedo decir que mi vida cambió cuando concí a Jesús.

Esperando este curso por semanas para terminarlo en un día 😮

Excelente profesor! espero verlo en otros cursos 😄

Este curso me cayó como anillo al dedo ya que quería aprender a como configurar mi entorno de científico de datos en linux, que coincidencias de la vida ya que no me imaginé que habría curso de esto hasta que por error escribí anaconda en le buscador de Platzi y asomo este curso que salió apenas hace 3 días.

Excelente curso. Para mi, que no tengo ninguna experiencia con programación ni ciencia de datos, me hubiese gustado ver aplicado todo esto en un proyecto real. De ahí en más, todo excelente. Muchas gracias J!!!

Comparto lista de comandos utiles

  1. conda env list > lista todos los ambientes que tengas en tu computadora
  2. conda create —name py35 python=3.5 pandas > crea el entorno virtual llamado “py35” con la version de python 3.5 y la ultima version de pandas disponible
  3. conda activate py35 > activa el entorno virtual llamado py35
  4. conda deactivate > desactiva el ambiente que tengas activo
  5. conda list > muestra todas las versiones de los paquetes que tengas instalados en el ambiente en el que te encuentres.
  6. conda list X > te muestra unicamente la version de X que tenga el ambiente
  7. conda update X > actualiza a la version mas reciente disponible del paquete X
  8. conda instal X=3.9 Y=1.2> instala la version 3.9 del paquete X y la version 1.2 del paquete Y
  9. conda create —name py39 —copy —clone py39 > crea el ambiente “py39” y clona todas las versiones de los paquetes que tenga el ambiente “py35”
  10. conda env remove —name py39 > elimina el ambiente llamado “py39”
  11. conda install -c conda-forge boltons > usamos este comando para especificarle a la terminal el canal que debe de usar para descargar el paquete que queremos.
  12. conda remove X > elimina el paquete X
  13. conda install —revision
  14. conda list —revision > nos lista todos los estados en los que ha estado nuestro ambiente, es como un git log que nos deja ver las dependencias que instalamos y removemos
  15. conda install —revision 0 > nos devuelve o adelanta al estado del ambiente en la revision 0
  16. conda env export —no-builds > muestra el nombre del ambiente y las versiones de sus dependencias instalados
  17. conda env export —from-history > nos muestra el nombre del ambiente y las versiones de las dependencias que nosotros especificamos manualmente
  18. conda env export —from-history —file enviroment.yml > nos crea un file con las dependencias que nosotros especificamos manualmente que debe tener el ambiente
  19. conda env create —file enviroment.yml > nos crea un ambiente con las espesificaciones del archivo “enviroment.yml” incluso el nombre del ambiente va a ser el mismo

Excelente curso, buena metodología, conocí Deep note, con una buena practica, deje algunos aporte y seria bueno un capitulo de snakemake

Uno de los mejores cursos que he realizado, ya que de verdad no tenía NI IDEA de los ambientes virtuales, y me encanto de verdad que el Profe Jesús haya sido el encargado de dar este curso. 😃

Excelente curso muchas gracias Jesús 😃

Excelente curso! Muchas gracias!

Me gustó mucho, lo que uno no ve cuando apenas va empezando todo. Muy completo

Para patatas digo pcs de poca capacidad unos tips
(bueno lo que yo hice :v)

  1. Instalar miniconda: es conda sin la opción gráfica que me pesaba 11gb xD y el mini solo pesa 1-2gb, solo que tienen que instalar las cosas aparte en cada ambiente pero cuando borran limpian todito :3
  2. Si usan windows usar el anaconda powerscript prompt: usaba el wsl pero virtualizar me alcanzaba 3gb de ram y yo tengo 6 :'v emular le pesa a mi patata F
  3. lo bueno el anaconda powerscript prompt se puede usar en windows terminal y usan desde ahí

    copian la dirección de la terminal y ya esta :v así pueden usar la terminal con sus personalizaciones.

Bonus Track las carpetas de los ambientes aparecen igual aunque borraron todas sus librerías por ahora lo borro manual las carpetas :v así no aparecen de nuevo cuando ponen conda activate y le sale el ambiente aunque no tenga nada de librería, así cuando ponen les aparecerá error y ya saben que está 100% borrado :3

Gracias a este curso conocí Deepnote y me anime a publicar un par de artículos además de mi resumen de todo el curso se los dejo en este notebook de Deepnote

Pueden duplicarlo para poder ejecutarlo y editarlo

Gracias al profe Jesús Vélez por su animo, conocimiento y capacidad

Los entornos virtuales de Python nos van las siguientes ventajas:

Aíslan la ejecución de los proyectos (poder ejecutar diferentes proyectos que trabajen con versiones tanto de Python como de cierta biblioteca/paquete diferente)
Uso particular de entornos (virtuales) preparados (con ciertas bibliotecas/paquetes instalados); es decir, cada proyecto se ejecutará en el entorno virtual que es bueno para proyectos de cierta índole (por ejemplo, si creamos un proyecto de química, nos interesará ejecutar nuestro proyecto en un entorno que use bibliotecas/paquetes para el cálculo químico o conectarnos a servidores que obtengan información química)
Uso exclusivo de un entorno por proyecto para un máximo aislamiento de los proyectos.
Previene errores en la instalación de Python global (“Python común” o “base de Anaconda”); sobre todo previene la sobre-escritura no deseada de variables, métodos y clases.
Garantiza el uso de la versión correcta de Python y de las bibliotecas/paquetes cada proyecto.
Para los que nos gusta trabajar con la última tecnología (versión), facilita el uso de nuevas versiones de Python y bibliotecas/paquetes en proyectos nuevos (da igual que la mitad de los proyectos estén ejecutándose en una versión antigua en una máquina, trabajar con la nueva versión también funcionará en esa misma máquina y no pisará nada de la antigua versión).
Agiliza la refactorización de código de Python antiguo al nuevo (mantenimiento), al independizar entornos se pueden realizar las pruebas por separado y cuando esté preparado realizar el cambio. Además, como no se usa la instalación global, se puede ir actualizando cada proyecto con independencia y sin afectar al resto.
Permite crear un listado de los requisitos (dependencias de paquetes y versión de Python principalmente) para distribuir el proyecto a otra máquina (mover/copiar el proyecto a otra máquina, o pasar el proyecto a alguien), con solo copiar el proyecto que incluya el listado de requisitos ya se encargará el gestor de dependencias de preparar todo para que funcione correctamente (mediante este listado se descargarán las dependencias y lo que sea necesario automáticamente; por lo que tendremos el proyecto listo para usar en poco tiempo y sin apenas hacer nada).

muy buen curso! te deja listo para iniciar tus proyecto y la tactica de divide y venceras fue genial, no sabia que podria hacer eso… pero bueno pa eso estamos aca, para aprender!

Me gusto mucho el curso, muy interesante!

Excelente curso, me gusto la forma de explicar del profesor. Ya tengo 3 de los 4 cursos que recomendó. A darle con el ultimo.

Excelente curso, muy útil! 😄

No pensé que me fuera a gustar tanto este curso.

Excelente y pertinente curso.
 
Por primera vez hago un curso en el que todo funciona bien en mi Ubuntu🐧 😆.
 
Muchas gracias profe Jesús por compartir tus conocimientos.

0:06 jjaja eres el mejor profe

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • Felicidades, mereces una vida mejor

  • Importante saber bien que herramientas voy a usar para mis proyectos

  • Siempre utilizar ambientes virtuales para cada proyecto

  • Nunca parar de aprender

Buen curso, me costó al principio, pero vamos para adelante. A seguir !!!

  • El curso me dejo con unas ganas increbles de seguir aprendiendo, agradezco mucho eso 😃

Gracias profe, aprendí mucho en este curso :3

Me he frustrado al no poder instalar conda, pero lograrlo es satisfactorio, y llegar aca también.

Gran curso.
Seria genial que tuvieramos sin embargo una practe practica con algun ejercicio o demás. Pero a utilizar todo esto de aquí en adelante.

Este Curso estuvo muy bueno. Claro que van las 5 estrellas para Jesús.

este profesor es increible


Comparto mi lista de comandos

muchas gracias, me encanto el curso

gracias profe

En realidad aún no sabemos utilizar notebooks, solo en que partes se dividen, como ejecutar codigo dentro del mismo y cargar archivos… espero que en los siguientes cursos podamos ver ya ejemplos para utilizarlos

super este curso es una ancla para este hermoso camino hacia los roles de esta hermosa escuela de data

Excelente curso Jesus.
.
Muchas gracias!!!..

El curso ha cumplido los objetivos más que de sobra, no conocía Deepnote, creo que es una muy buena herramienta, y el tema de conda con respecto a terminal ha sido impresionante.
 
Iré a tu otro curso, que cumplo los requisitos para poder hacerlo.
 
Un saludo y gracias.

El curso fue muy bueno. Aprendí muchisimo. Sin embargo me queda la duda de como desplegar en producción un proyecto en el que hemos utilizado ambientes. Ojala lo encuentre más adelante.

El curso es bastante interesante en relación a las distintas plataformas de programación.

Vale la pena explorar varias herramientas y finalmente, elegir aquella en la que uno se sienta más cómodo.

Tengo un Blog donde registro muchas cosas de mi carrera y aprendizaje en Data Science si alguien quiere visitarlo dejo aquí mi enlace:

Excelente metodologia, gran contenido, muy didactico, espero proximos cursos de Jesús, gracias.

Siendo sincero, amo Deepnote y Colab pero un día quedé sin internet y trabajar con Jupyter Notebooks en local fue divertido hasta que empecé a tener problemas. Luego de tomar este curso y cargar con la adrenalina de crear todo esto y ver lo fácil que es, creo que empezaré a trabajar más con mis propios ambientes

Buen curso! No hay forma de hacer los comandos que uno hace desde WSL con una consolo de windows como CMD?

Muy buen curso!

Excelente curso, justo lo que estaba buscando.

Gracias. Un curso muy revelador para mi. 😃

Curso directo al punto, para poder instalar las herramientas y crear los ambientes.

Muy buen curso , para los de la ruta de inteligencia artificial, muy claro y preciso

Jjajajaja, tengo 3 de los 4 cursos recomendados listos!! WOW!

Excelente curso!! Gracias profe Jesus!!!

Muy bueno el curso 100% recomendado, te muestra el panorama completo de los diferentes entornos de trabajo en python.

Buenas les comparto la pagina del profe
https://jvelezmagic.com/

estuvo genial el curso¡¡¡¡¡¡¡¡

La principal virtud de un entorno virtual es que nuestros proyectos siempre funcionen en un entorno preparado exclusivamente para dichos proyectos, en la misma máquina en la que puedan existir otros proyectos que requieran de un entorno diferente. También protegeremos nuestro proyecto de manipulaciones externas del entorno y nos aseguraremos el funcionamiento correcto.

Muy buen curso. Aprendí muchas cosas, y estoy muy emocionado por seguir aprendiendo 😄

Lo mejor que me llevo de este curso es deepnote y la manipulación de los ambientes virtuales. 5 estrellas

Vaya curso, yo vengo de desarrollo web usando JavaScript con node, y esto me pareció otro nivel 🔥

Excelente curso, la forma de explicar del profesor es increíble: no aburre y es muy entretenido. Espero ver más cursos de este profesor y seguir aprendiendo ciencia de datos 😄

Hola 😄
Aquí les comparto mis notas del curso🔥

Curso básico, pero muy importante para que nos rinda mucho a la hora de trabajar.