
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
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
4.7 · 385 opiniones


Orlando Ramirez
Excelente curso siempre es un placer los cursos con el profesor Jesus Velez


Roberto Sobrado Taymani
Los excelentes ejemplos del profesor.

Es un gran curso para aprender a usar conceptos y herramientas que permiten crear un trabajo organizado, funcional y transportable.


Joseph Peña Quino
buen curso


Sandra Vega Contreras
Interesante explicación sobre un área que se debe considerar, como siempre le guía soportada en excelentes casos prácticos.


Eduardo Samaniego
LGTM!


Yessica Estella Escobar Paternina
Un curso muy completo y útil para iniciar como científico (a) de datos.


Leonardo Vannoni Lorenzo
Muy buen contenido, excelente profesor y aprendizaje realmente util

Luis Enrique Noguera Gil
Muy bueno, quizás mencionarlo antes ya que es muy útil para organizar proyectos desde un inicio.


Patricio Sánchez Fernández
Excelente curso, todo un mundo por descubrir.


Jason Sepulveda
uno de los mejores cursos que he hecho en platzi, creo que las ultimas clases podrian haber sido mejoradas, pero aprendi mucho


Freddy Alexander Herrera Diaz
Excelente

Francisco Matta Perdomo
Que gran curso. Excelente contenido y sobre todo un gran profesor. recomendado.

Alejo Cuello
Entender la estructura de carpetas de un proyecto de ciencia de datos


Luis Fernando
conceptos solidos y concretos


Angello Triviño Umaña
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


Marcelo Bengolea
Muy interesante curso, es muy útil. El profe explica muy bien.


Pável Hernández Reza
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 ✨


Ragknos Demian Fernandez Agraz Rodriguez
Este es un curso intermedio, tedioso pero muy util a la hora de ser un programador en datascience ya que ayuda a predefinir y organizar nuestros trabajos como cientificos de datos


Jhonatan Parra
El mejor profesor de Platzi


Diego Alexander Triana Acelas
Muy interesante


buen curso


Jorge Miguel Diaz
¡Excelente curso! Ahora me siento mas profesional 😎


es un curso super necesario cuando empiezas a trabajar en proyectos que no son solo para ti. Ser organizado mejora el desarrollo de proyectos en equipo y hace que fluya mucho más fácil el trabajo, incluso si lo retomas mucho tiempo despues.

BRAYAN VALENCIA QUINTERO
Me gustó mucho la calidad en la enseñanza del profesor Jesús.


Sebastian López
Excelente curso y profesor, al final del curso quedas con una plantilla en tu GitHub lista para usar y compartir

Andres Felipe Vargas Gonzalez
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
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 .


David Salazar Saldarriaga
muy buena las clases


Gabriel Obregón
Excelente curso. Las plantillas son muy útiles
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje




Análisis y Visualización de Datos
Aprende a extraer, limpiar, analizar y visualizar datos para comunicar insights y apoyar la toma de decisiones estratégicas en los negocios.




Data Analyst
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.




Data Engineer
Crea la infraestructura de extracción y preparación de datos para analítica en organizaciones.




Análisis de Datos con Python
Da el siguiente paso como analista de datos utilizando Python. Analiza cantidades más grandes de datos, profundiza y agiliza tu proceso de análisis.




Data e Inteligencia Artificial
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.




Data Scientist
¡Conviértete en Data Scientist! Domina el análisis de negocios, redes neuronales y más con cursos prácticos en Python, ML y Bases de Datos.




Machine Learning Engineer
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender