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 · 385 opiniones
Orlando Ramirez
@orlandoramirez·
Excelente curso siempre es un placer los cursos con el profesor Jesus Velez
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Los excelentes ejemplos del profesor.
@crafpinedoj·
Es un gran curso para aprender a usar conceptos y herramientas que permiten crear un trabajo organizado, funcional y transportable.
Joseph Peña Quino
@josephpq·
buen curso
Sandra Vega Contreras
@sandravega825·
Interesante explicación sobre un área que se debe considerar, como siempre le guía soportada en excelentes casos prácticos.
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
Luis Enrique Noguera Gil
@Anonymate·
Muy bueno, quizás mencionarlo antes ya que es muy útil para organizar proyectos desde un inicio.
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Excelente curso, todo un mundo por descubrir.
Jason Sepulveda
@jasonssdev·
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
@freddyalexander.herrera·
Excelente
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
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
Marcelo Bengolea
@mfbengolea·
Muy interesante curso, es muy útil. El profe explica muy bien.
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 ✨
Ragknos Demian Fernandez Agraz Rodriguez
@demianrgz23·
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
@jhosteparos·
El mejor profesor de Platzi
Diego Alexander Triana Acelas
@diegtria·
Muy interesante
@ecremades·
buen curso
Jorge Miguel Diaz
@migueldi·
¡Excelente curso! Ahora me siento mas profesional 😎
@vcobop·
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
@brayanvalenciaocm·
Me gustó mucho la calidad en la enseñanza del profesor Jesús.
Sebastian López
@sebastian_lopez·
Excelente curso y profesor, al final del curso quedas con una plantilla en tu GitHub lista para usar y compartir
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 .
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
muy buena las clases
Gabriel Obregón
@gabriel3001·
Excelente curso. Las plantillas son muy útiles
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Análisis y Visualización de Datos
55 horas
11 Profes
Aprende a extraer, limpiar, analizar y visualizar datos para comunicar insights y apoyar la toma de decisiones estratégicas en los negocios.
Ruta
Data Analyst
56 horas
14 Profes
Analiza datos estructurados para identificar patrones y tendencias. Crea reportes y visualizaciones estratégicas.
Ruta
Data Engineer
98 horas
16 Profes
Crea la infraestructura de extracción y preparación de datos para analítica en organizaciones.
Ruta
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 e Inteligencia Artificial
72 horas
20 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
128 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.
Ruta
Machine Learning Engineer
159 horas
36 Profes
Integra inteligencia artificial en el software de un producto y mejora su desempeño con sistemas de machine learning.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender