Nivel Intermedio
15 clases
2 horas de contenido
8 horas de práctica
Configura un entorno profesional de ciencia de datos, automatiza plantillas de proyectos con Cookiecutter, maneja rutas y utiliza notebooks junto a scripts para una colaboración eficiente. Mejora flujos y organización en tus análisis.
Clases del curso
Manejo de archivos en Python
Caso práctico
Conclusiones
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Jesús Vélez Santiago
Genomic Scientist | Data Scientist | ML Engineer
👨🔬 Apasionado por la ciencia de datos e IA.
👨💻 Nunca para de aprender con cursos teóricos y prácticos.
🙌 Busca seguir buenas prácticas para facilitar su vida y la de su equipo.
conocimientos previos
- Programación en Python.
- Terminal y línea de comandos.
- Git y GitHub.
- Jupyter Notebook.
- Manejo de ambientes y librerías con Conda.
software y recursos necesarios
- Terminal y línea de comandos
- Python 3
- Visual Studio Code
- Anaconda
- Git y GitHub
Opiniones del curso
4.7 · 389 opiniones
Jairo Armando Salcedo Aranda
@jairo-salcedo·
Excelente Curso
Mateo Chaves Vanegas
@mchavezv·
Un curso de esos que no se aprenden empiricamente, muy valioso y si se usa de forma correcta puede ahorrarnos mucho tiempo en el futuro
Daniel Dobles
@armoniapush·
Excelente profesor, se siente a través de la pantalla su experiencia. Y da mucha confianza.
Gabriela Andreina García Uzcategui
@gabriela_agu·
Excelente curso!
JOSE LUIS HURTADO BALCAZAR
@jlhb1984·
La calidad humana y profesional del profe.
@erickdelcastillope·
Excelente!
Eduardo Samaniego
@Eduardomsf·
LGTM!
Yessica Estella Escobar Paternina
@yescobar934·
Un curso muy completo y útil para iniciar como científico (a) de datos.
Leonardo Vannoni Lorenzo
@Emileo21·
Muy buen contenido, excelente profesor y aprendizaje realmente util
@Ronald0gt·
Excelent cours
Francisco Matta Perdomo
@fmattaperdomo·
Que gran curso. Excelente contenido y sobre todo un gran profesor. recomendado.
Alejo Cuello
@alejo-cuello·
Entender la estructura de carpetas de un proyecto de ciencia de datos
Luis Fernando
@luistuamigo2014·
conceptos solidos y concretos
Victor Manuel Marulanda Valencia
@vmarulandav·
Buen curso
Luis Hernando Barreto Carvajal
@hsoftware·
Lo mejor de este curso consiste en el aprendizaje de cómo automatizar trabajos como la creación del entorno de proyectos y el manejo de rutas para directorios y archivos al interior de estos proyectos.
Angello Triviño Umaña
@angello_trivino·
Se aprendé hacer más organizado con el uso de carpetas y atajos para ciencia de datos, además de tener plantillas lo que hace el entorno de trabajo más agíl. Recomendado
Pável Hernández Reza
@Onnymm·
Fue un muy bonito curso y la verdad sí es necesario dentro de la carrera de Data Scientist y en general de cualquiera de Ciencia de Datos ✨
DARIO HERNANDO PARDO PARDO
@dhpardop·
No conocía cookiecutter. Su utilidad es prácticamente infinita. Por supuesto, el profesor, como siempre excelente
Juan José Mamani Tarqui
@Jose_Juan·
Es el docente las clases del docente muy interesante los nuevos conocimiento qque se logra saber , gracias)
Sebastian Lopez Acero
@sebastian_lopez·
Excelente curso y profesor, al final del curso quedas con una plantilla en tu GitHub lista para usar y compartir
Alexander Pino
@AlexanderPino·
Muy buen curso, gracias.
Andres Felipe Vargas Gonzalez
@andrewvgonz·
Sin lugar a duda, la energía del Docente es espectacular, me motivo a continuar y a hacer mis notas de cada detalle del curso, un gran profesor.
Luis Ernesto Domínguez Velásquez
@ldominguez667·
Todo proyecto de Ciencia de Datos en su fase de creación debe de contar con un componente de gestión de la estructura de directorio/subcarpetas de manera metódica, para garantizar un proyecto exitoso y fácil de administrar .
Deivis Jonatan Mamani Quino
@deyvis-mamani-quino·
exelente curso me ayudo mucho.
Jesus Daniel Mayora Rondon
@jesus-daniel-mayora-rondon·
excelente curso 100% recomendado
Gabriel Obregón
@gabriel3001·
Excelente curso. Las plantillas son muy útiles
martin chavez
@chavezgm2012·
facil y simple
Kevin Alejandro Tovar Lamilla
@Alejo_Tovar·
Super util no solo para ciencia de datos sino para proyectos de cualquier tipo
LUISA FERNANDA YEPES TABORDA
@lyepest·
super
JIMMY ZEGARRA
@sisjinza·
excelente curso aprobado a seguir estudiandooo... que la sabiduria me acompañe,..,...
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
69 horas
19 Profes
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.
Ruta
Data Scientist
127 horas
30 Profes
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.
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Data Analyst
54 horas
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Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.
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Machine Learning Engineer
158 horas
36 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
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Análisis de Datos con Python
32 horas
5 Profes
Da el siguiente paso como analista de datos utilizando Python. Analiza cantidades más grandes de datos, profundiza y agiliza tu proceso de análisis.
Ruta
Data Scientist con Python
90 horas
16 Profes
Explora el fascinante mundo del Data Science con Python. Cada curso es un paso crucial hacia el análisis de datos y la creación de modelos de machine learning.
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Data Engineer
94 horas
16 Profes
Crea la infraestructura de extracción y preparación de datos para analítica en organizaciones.
Comunidad
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