Julio Jean Pierre Llamoca Corpus
@jeanpierrellc.jpllcMe agradó bastante los conceptos que dieron sobre Data Engineer y Data Scientist.


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Opiniones
básico
Empieza tu carrera en Data Science e Inteligencia Artificial con fundamentos en roles clave como Data Analyst, Data Scientist y Machine Learning Engineer. Aprende herramientas, técnicas de modelado y las aplicaciones prácticas en la industria.
Miguel Torres
Data and AI Course Director en Platzi
Me agradó bastante los conceptos que dieron sobre Data Engineer y Data Scientist.
Considero que es un curso demasiado importante, es fundamental realizar este curso antes de en cursarse en esta carrera de datos ya que nos proporciona una guía precisa de lo que debemos conocer Estudiar y desarrollar para realizar una buena carrera en esta industria
Me gusto mucho que hubiera entrevistas
comprendi bien el mundo al cual me estoy sumergiendo de la DATA... y decidi la ruta de aprendizaje que deseo seguir que es data science
Muy buen curso introductorio pero me parece que en el examen final, la pregunta sobre lo que hace el Data Scientist tiene respuestas ambiguas, entre esas la "correcta". De resto, todo perfecto, me encantó.
muy bien la explicacion del docente muy claro en las herramientas y temas
good
Realmente te ayudan a enfocarte en cual de las 3 especialidades según tus gustos deberías tomar partida.
la informmación clara y puntual, lo único que no me gusto fue las entrevistas que al parecer tienen un guión predefinido.
Que podías ver y re ver los videos aún en la fase de calificación y podías repasar para volver a tomar nota de lo que no habías entendido bien
Muy buena introducción
Es un buen curso para iniciar, se puede ver fácilmente a 2x y se entiende muy bien
Las entrevistas son de mucho valor par entender las rutas de aprendizaje desde la perspectiva de alguien con experiencia.
Me ayudó demasiado para saber que debo aprender primero para llegar a ser un data analyst y posterior a eso un data science.
Es un buen curso introductorio, en especial por tener invitados que nos van ilustrando algunos temas a partir de sus experiencias.
Las entrevistas con los distintos miembros del equipo de Data scientist fueron la mejor parte
Excelente curso para iniciar y conocer acerca de los roles y herramientas utilizadas en las carreras de datos. es fundamental para los que iniciamos en este campo.
Es un excelente comienzo para hacer Data Science, ayuda a definir los conceptos y saber que herramientas se utilizan durante los procesos y sus responsabilidades en un modelo de negocios
Me pareció muy bueno como dividieron la información para presentarla de forma clara y concisa. Me gusto mucho la parte de las entrevistas a personas en diferentes roles, esto permite aclarar muchas cosas de lo que cada uno hace.
Me parece un contenido muy acertado y los profesores, muy involucrados en ofrecernos conocimiento para saber a donde querernos dirigir. Para enriquecer su material pueden dirigirse a hombres y mujeres o variarlo, por igual como Ingeniero de ML, el SD o Data analyst, en lugar de referirse solo a un segmento. Creo que estaría súper incluirnos por igual. Un fuerte abrazo a todos y éxito en el camino que estamos iniciando.
La claridad de la exposición, me hace ver la materia de manera más transparente.
Ofrece conceptos basicos utiles para empezar el aprendizje de data science
Una buena intro para entender los distintos roles dentro de Data Science!
Gracias a este curso descubrí que quiero ser un Data Analyst.
Algunos conceptos son enredados, sin embargo, me parece que tiene buena orientación
MUY BUENO
Muy buena introducción y conceptos para iniciar la ruta de aprendizaje
Las entrevistas que hacen deberian ser mas naturales, mas fluidas, se nota bastante que están leyendo un guión, de igual manera, a la hora de dictar las diferentes clases, cada una deberia ser mas organica, pero debo decir que en términos generales, los temas tratados y la manera de explicarlos fue muy buena.
Las distintas Experiencias de profesionales de Platzi
Es esencial para entender qué es cada uno de los roles dentro del equipo, y también así asimilar qué es lo que se requiere para aprender.