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 · 383 opiniones
Luis Enrique Rios
@leriosbe·
Excelente contenido, me ayudo a apreciar buenas practicas de organización de proyectos de esta índole
Gustavo Pastor de la Cruz
@gustavopastordelacruz·
Excelente curso
Daniel Dobles
@armoniapush·
Excelente profesor, se siente a través de la pantalla su experiencia. Y da mucha confianza.
@crafpinedoj·
Es un gran curso para aprender a usar conceptos y herramientas que permiten crear un trabajo organizado, funcional y transportable.
@erickdelcastillope·
Excelente!
RENÉ CARDOSO
@rcardosob·
Excelentes herramientas. Gracias al profesor.
Juan David Lozada Calderon
@juandavidloza586·
Javier es un excelente profesor!
Mario Alexander Vargas Celis
@MarioAlexanderCelisVargas·
Excelente y se aprende a organizar plantillas para crear proyectos para el futuro
@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
Victor Manuel Marulanda Valencia
@vmarulandav·
Buen curso
Giovanny Steven Borrero Hurtado
@geovannyborrero·
Excelente curso buenos recursos y muy bien explicado para seguir abonando el camino para la ciencia de datos.
Isaac Bryan Ascanoa Roncall
@Bryan0101·
Este curso es lo mejor que puede pasar. Te enseña a como se trabaja el dia dia. Tambien te ayuda a simplificar tu codigo de forma que lo puedas entender sin ningun problema. Ademas, permite mayor desenvolvimiento.
Jhonny Catari
@jhcatc·
Excelente
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 ✨
Diego Alexander Triana Acelas
@diegtria·
Muy interesante
Andrés Fabián Saumeth Bernal
@Andres_Saumeth·
Aprender a trabajar con plantillas te puedo simplificar mucho la vida. La mejor parte fue la clase en la que te enseña a utilizar la carpeta de trabajo como un módulo editable de Python
Sebastian López
@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 .
Jesus Daniel Mayora Rondon
@jesus-daniel-mayora-rondon·
excelente curso 100% recomendado
David Salazar Saldarriaga
@dsalazarsa·
muy buena las clases
Miguel Rodríguez
@AlexRodS·
Gran profesor Jesus Velez, son herramientas muy útiles para el desarrollo de proyectos Ciencia de datos
martin chavez
@chavezgm2012·
facil y simple
Daniel ROCHA GONZÁLEZ
@danielrocha.alfaromeo·
tan fácil como sencillo tan difícil como imposible. lo más importante es no dejarle creer en ti bajo cualquier circunstancia
@jacosta_·
Aprender a trabajar con plantillas es tremendamente útil.
JIMMY ZEGARRA
@sisjinza·
excelente curso aprobado a seguir estudiandooo... que la sabiduria me acompañe,..,...
Christian Jesus Silvestre Quispe
@csilvestreq·
El potencial de utilizar las plantillas de proyectos y utilizar nuestras notebooks como módulos.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Análisis y Visualización de Datos
52 horas
10 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
55 horas
13 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
74 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
130 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
161 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