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 · 388 opiniones
Iván Martínez Zarate
@imartinezz·
Excelente curso
Luis Camilo Gallardo Rojas
@luiscamilo.gallardo.r·
excelente curso para aprender y tener plantillas automatizadas, fácil de entender y muy didáctico
Nelson Neyen Marquez Romero
@nelsonneyenmr·
Curso super útil para agilizar el flujo de trabajo de Data Science!!! Felicitaciones Equipo de Platzi
Juan Facundo Caregua
@samsantech·
Piolas
@jorge.rodriguez3662·
Muy buen curso, muy interesante
Roberto Sobrado Taymani
@roberto.sobrado.taymani·
Los excelentes ejemplos del profesor.
Andres Felipe Castañeda
@Johacas001·
Buen curso.
Sandra Vega Contreras
@sandravega825·
Interesante explicación sobre un área que se debe considerar, como siempre le guía soportada en excelentes casos prácticos.
RENÉ CARDOSO
@rcardosob·
Excelentes herramientas. Gracias al profesor.
Leonardo Vannoni Lorenzo
@Emileo21·
Muy buen contenido, excelente profesor y aprendizaje realmente util
Mario Alexander Vargas Celis
@MarioAlexanderCelisVargas·
Excelente y se aprende a organizar plantillas para crear proyectos para el futuro
@Ronald0gt·
Excelent cours
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.
@QEP·
Me he podido iniciar en la ciencia de datos
Giovanny Steven Borrero Hurtado
@geovannyborrero·
Excelente curso buenos recursos y muy bien explicado para seguir abonando el camino para la ciencia de datos.
Jhonny Catari
@jhcatc·
Excelente
Cristian Morales Solis
@cristianmoralessolis·
Jesús es uno de los mejores profesores de Platzi, todos los cursos son muy completos, aquí aprendí mucho de la configuración de entornos y ser más productivo en mi trabajo de científico de datos
@ecremades·
buen curso
Sebastian López
@sebastian_lopez·
Excelente curso y profesor, al final del curso quedas con una plantilla en tu GitHub lista para usar y compartir
Juan Nahuel Seoane Etchepare
@juannahuel·
Me estoy adentrando de a poco en el mundo de Ciencia de Datos. Muchas gracias al 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 .
martin chavez
@chavezgm2012·
facil y simple
Daniel Alexander Pérez Jácome
@danielperezec·
crack
Kevin Alejandro Tovar Lamilla
@Alejo_Tovar·
Super util no solo para ciencia de datos sino para proyectos de cualquier tipo
Luis Camilo Jimenez Alvarez
@luis-camilo-jimenez-alvarez·
muy completo
Diego Fabián Ledesma Motta
@diego.ledesma·
Un curso donde se aprenden cosas muy fáciles de implementar y tremendamente útiles
@jacosta_·
Aprender a trabajar con plantillas es tremendamente útil.
Raúl Mamani Cusi
@mc.raul86·
Muy buen curso, gracias
José Pablo Cabrera Romo
@jose94pablo·
Excelente curso, me gustaría que hubiera un curso enfocado en desarrollar solamente proyectos aplicando todo lo aprendido en este curso. Pero me esforzare en hacerlo por mi cuenta, y cualquier duda podré regresar a verificar mis dudas con los videos o notas.
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
71 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
29 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
158 horas
35 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